Nội dung khóa học

• Buổi 1: Tổng quan về SQL
Chủ đề:

Giới thiệu SQL Server
Các lệnh mô tả bảng, dữ liệu (DDL - Data Definition Language)

Mục tiêu:

- Hiểu tổng quan về SQL và các đối tượng chính trong cơ sở dữ liệu.
- Biết cách tạo, xóa cơ sở dữ liệu và bảng.
- Nắm vững cách thay đổi cấu trúc bảng và nhập dữ liệu vào cơ sở dữ liệu.

Ứng dụng:

- Tổng quan về SQL
- Giới thiệu các đối tượng chính trong CSDL
- Các kiểu dữ liệu
- Tạo, xóa cơ sở dữ liệu
- Tạo, xóa bảng cơ sở dữ liệu
- Thay đổi cấu trúc bảng (thêm cột, xóa cột, đổi kiểu dữ liệu)
- Importing data

Case Study:

Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 2: Các lệnh tương tác và truy vấn dữ liệu
Chủ đề:

- Các lệnh tương tác với bảng, dữ liệu (DML - Data Manipulation Language)
- Các lệnh truy vấn dữ liệu

Mục tiêu:

- Hiểu cấu trúc câu truy vấn cơ bản và cách chọn cột trong SQL.
- Biết cách lọc hàng, sử dụng các hàm tổng hợp và sắp xếp, nhóm dữ liệu.
- Nắm vững cách sử dụng các câu lệnh SQL khác như comment, alias, phép toán số học, và giới hạn kết quả.

Ứng dụng:

- SQL Basic Query Structure
- Selecting columns
- Filtering rows
- Aggregate Functions (sum, avg, max, min...) - Sorting and grouping
- Having Clause
- Ohters (SQL Comments, Alias, Arithmetic Operators, Limit Your Results ...)

Case Study:

Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 3: Ghép nối bảng
Chủ đề:

Ghép nối bảng

Mục tiêu:

- Hiểu các khái niệm về ghép nối bảng trong SQL.
- Biết cách sử dụng các loại join (Left join, Right join, Inner join, Full outer join).
- Nắm vững cách sử dụng Union và Union All để kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng.

Ứng dụng:

- Left join, Right join, Inner join, Full outer join
- Union and union all

Case Study:

Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 4: Các hàm xử lý dữ liệu
Chủ đề:

Các hàm xử lý dữ liệu

Mục tiêu:

- Hiểu và sử dụng các hàm xử lý chuỗi trong SQL.
- Hiểu và sử dụng các hàm xử lý thời gian trong SQL.
- Hiểu và sử dụng các hàm chuyển đổi dữ liệu trong SQL.
- Nắm vững cách sử dụng hàm Case When để xử lý các điều kiện phức tạp.

Ứng dụng:

- Các hàm xử lý chuỗi
- Các hàm xử lý thời gian
- Các hàm chuyển đổi
- Hàm case when

Case Study:

Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 5: Phương pháp truy vấn dữ liệu trên các bảng phụ
Chủ đề:

Phương pháp truy vấn dữ liệu trên các bảng phụ

Mục tiêu:

- Hiểu và sử dụng phương pháp Subquery trong SQL.
- Hiểu và sử dụng Common Table Expressions (CTE) trong SQL.
- Nắm vững cách sử dụng bảng tạm để xử lý dữ liệu phức tạp.

Ứng dụng:

- Phương pháp sử dụng Subquery
- Phương pháp sử dụng CTE
- Phương pháp sử dụng bảng tạm

Case Study:

Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 6: Thống kê bảng dữ liệu và chủ đề về ranking
Chủ đề:

Thống kê bảng dữ liệu và chủ đề về ranking

Mục tiêu:

- Hiểu và áp dụng phương pháp Pivot Table để thống kê dữ liệu.
- Sử dụng các phương pháp phân tích và ranking để lấy top cao nhất, top thấp nhất theo các yêu cầu cụ thể.

Ứng dụng:

- Phương pháp Pivot table
- Phương pháp phân tích, ranking lấy top cao nhất, top thấp nhất theo các yêu cầu cụ thể.

Case Study:

- Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 7: Tính toán trong SQL Server
Chủ đề:

- Hàm tập hợp trong SQL
- Khung hình bảng ảo View

Mục tiêu:

- Kiến thức chung và thực hành

Ứng dụng:

- Câu lệnh chèn dữ liệu INSERT
- Câu lệnh cập nhật dữ liệu UPDATE
- Câu lệnh xóa dữ liệu DELETE
- Cập nhật dữ liệu có ràng buộc

Case Study:

- Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 8: Tối ưu CSDL và kết nối đến các phần mềm trực quan hóa và trình bày báo cáo
Chủ đề:

- Tối ưu CSDL
- Kết nối đến các phần mềm trực quan hóa và trình bày report

Mục tiêu:

- Hiểu các khái niệm khóa chính (Primary key), khóa ngoại (Foreign key), và chỉ mục (Index).
- Biết cách kết nối dữ liệu từ SQL Server tới Excel, Power BI, và Python.
- Nắm vững cách tự động hóa báo cáo với Power BI và Excel.

Ứng dụng:

- Khóa chính (Primary key), Khóa ngoài ( Foreign key), Chỉ mục (Index)
- Kết nối data từ SQL Server tới Excel, Power BI, Python.
- Tự động hóa reporting với Power BI, Excel

Case Study:

- Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 9: Tổng kết khoá học Level 1
Chủ đề:

Tổng kết khoá học Level 1

Mục tiêu:

- Ôn tập và review toàn bộ kiến thức đã học.
- Hướng dẫn cách tra cứu Google khi sử dụng SQL trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu như PostgreSQL, MySQL, ...

Ứng dụng:

- Review toàn bộ kiến thức
- Hướng dẫn cách tra cứu Google khi sử dụng SQL trong các hệ quản trị CSDL như Postgre SQL, My SQL, ...

Case Study:

Project cuối khoá

• Buổi 10: Giới thiệu về Power BI
Chủ đề:

Tổng quan về Business Intelligence (BI) và giới thiệu về hệ sinh thái Power BI

Mục tiêu:

- Tổng quan Business Intelligence
- Hệ sinh thái Power BI
- Quy trình trực quan hóa dữ liệu

Ứng dụng:

- Nắm bắt sơ lược về Business Intelligence
- Thành phần của từng app trong hệ sinh thái của Power BI
- Quy trình xây dựng báo cáo trực quan
- Làm quen với tool Power BI Desktop

Case Study:

Thực hành

• Buổi 11: Kết nối và xử lý dữ liệu
Chủ đề:

Kết nối và xử lý dữ liệu

Mục tiêu:

- Thực hành Transform data ở mức cơ bản
- Làm quen với các khái niệm, thuật ngữ của Power Query Editor trong Power BI

Ứng dụng:

- Làm quen Power Query Editor
- Làm quen với các chức năng thường dùng để Transform data
- Các lưu ý khi thực hiện transform data
- Làm quen với ngôn ngữ M

Case Study:

Thực hành Transform Data với dataset của AdventureWorks

• Buổi 12: Data Model
Chủ đề:

Data Model

Mục tiêu:

- Khái niệm về Datamart
- Nguyên tắc thiết kế và các mô hình thiết kế Data Model

Ứng dụng:

- Hiểu các khái niệm xoay quanh Datamart
- Hiểu và nắm vững các nguyên tắc thiết kế Model
- Phân biệt được các loại bảng trong thiết kế Model

Case Study:

Thực hành khởi tạo và thiết kế model với dataset của AdventureWorks

• Buổi 13: Data Model
Chủ đề:

Data Model (tiếp)

Mục tiêu:

- Các kiến thức về data model và table relationships
- Quản lý các relationship của model
- Thực hành xây dựng Data model

Ứng dụng:

- Biết cách xây dựng data model và các mối quan hệ giữa các bảng
- Các lưu ý khi xây dựng data model
- Cách quản lý các mối quan hệ có trong model

Case Study:

Thực hành khởi tạo và thiết kế model với dataset của AdventureWorks

• Buổi 14: Tổng quan về DAX
Chủ đề:

Tổng quan về DAX

Mục tiêu:

- Tổng quan về DAX
- Vai trò và Ứng dụng của DAX trong việc xây dựng Report
- Cách thức khởi tạo DAX

Ứng dụng:

Hiểu và biết cách áp dụng các hàm DAX thông dụng

Case Study:

Viết các Measures và tạo calculated columns và calculated table với dataset AdventureWorks

• Buổi 15: Tổng quan về DAX
Chủ đề:

Tổng quan về DAX

Mục tiêu:

- Measures, Calculated Column, Calculated Table
- Filter context

Ứng dụng:

- Phân biệt được các chức năng có sử dụng đến DAX
- Cách dùng các chức năng có sử dụng DAX

Case Study:

Viết các Measures và tạo calculated columns và calculated table với dataset AdventureWorks

• Buổi 16: DAX Functions
Chủ đề:

DAX Functions

Mục tiêu:

Sử dụng DAX nâng cao, chuyên sâu về các hàm thông dụng

Ứng dụng:

Sử dụng linh hoạt các hàm DAX trong từng bài toán và các kết hợp các hàm DAX

Case Study:

Viết các Measures và tạo calculated columns và calculated table với dataset AdventureWorks

• Buổi 17: Report view
Chủ đề:

Report view

Mục tiêu:

- Các thành phần cùa Report View
- Các Visual type chính
- Conditional Formating

Ứng dụng:

Xây dựng được một báo cáo hoàn chỉnh

Case Study:

Thực hành thiết kế trình bày báo cáo cơ bản

• Buổi 18: Làm quen với Python
Chủ đề:

Giới thiệu về khóa học và khởi động với Python

Mục tiêu:

- Nắm được 1 framework phân tích dữ liệu
- Làm quen với Google Colab
- Làm quen với Markdown
- Biết ngôn ngữ lập trình Python là gì, và một số lý do tại sao Python phổ biến
- Biết được cấu trúc cú pháp cơ bản trong Python (Language Semantic)

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Ôn tập Python Basic

• Buổi 19: Python Basic
Chủ đề:

Python Basic

Mục tiêu:

Nắm được kiến thức:
- Một số kiểu dữ liệu của Python;
- Các phép toán tử;
- Các kiểu dữ liệu dạng chuỗi;
- Các cấu trúc điều khiển trong Python

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Ôn tập cú pháp Python

• Buổi 20: Python Basic (Tiếp)
Chủ đề:

Python Basic (Tiếp)

Mục tiêu:

Nắm được kiến thức:
- Một số hàm cơ bản: pass, range, zip, enumerate, sorted;
- List, set, Dict comprehension
- Cách tạo ra hàm
- Các xử lý lỗi trong Python

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Bài tập về nhà về cấu trúc mảng

• Buổi 21: Numpy
Chủ đề:

Numpy

Mục tiêu:

Nắm được cách xử lý mảng dữ liệu

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Bài tập mảng một chiều mảng 2 chiều

• Buổi 22: Pandas: Data Loading, Storage, and File Formats; Data Cleaning and Preparation
Chủ đề:

Pandas

Mục tiêu:

Nắm được cách trích xuất, làm sạch và xử lý dữ liệu trống

Ứng dụng:

- Đọc và viết dữ liệu dạng text
- Kết hợp và nối các cơ sở dữ liệu
- Đọc dữ liệu từ file excel
- Tương tác với cơ sở dữ liệu
- Xử lý dữ liệu bị mất
- Chuyển đổi dữ liệu

Case Study:

Bài tập về nhà

• Buổi 23: Pandas nâng cao
Chủ đề:

Pandas: Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape

Mục tiêu:

Nắm được các kỹ thuật xử lý cấu trúc dữ liệu

Ứng dụng:

Làm sạch dữ liệu

Case Study:

Bài tập về nhà: Cleaning data

• Buổi 24: Pandas: Time Series
Chủ đề:

Pandas: Time Series

Mục tiêu:

Hiểu được về dữ liệu thời gian, cách xử lý dữ liệu thời gian

Ứng dụng:

Time Series

Case Study:

Xử lý dữ liệu chứng khoán

• Buổi 25: Trực quan hóa dữ liệu
Chủ đề:

Trực quan hóa dữ liệu

Mục tiêu:

- Nắm được kỹ thuật vẽ các biểu đồ cơ bản
- Cách thêm các thành phân trong biểu đồ
- Kỹ thuật vẽ multiple plot
- Một số kỹ năng quan trọng trong trực quan hóa dữ liệu

Ứng dụng:

Data Visualization

Case Study:

Trực quan hóa dữ liệu phân tích doanh thu

• Buổi 26: Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)
Chủ đề:

Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)

Mục tiêu:

- Nắm được kỹ thuật khai phá dữ liệu
- Sử dụng các công cụ đã học để phân tích khai phá dữ liệu

Ứng dụng:

EDA

Case Study:

Phân tích EDA bộ dữ liệu IT salary

• Buổi 27: Web Crawling using Selenium and Python & Capstone
Chủ đề:

Web Crawling using Selenium and Python & Capstone

Mục tiêu:

Học viên nắm được kỹ thuật Web Crawling

Ứng dụng:

Web Crawling

Case Study:

Dùng selenium để lấy dữ liệu từ SSI sau đó tiến hành các bước làm sạch, khai phá dữ liệu