Lịch học dự kiến diễn ra



Lớp: PB99B7L1 LEVEL 1
Địa điểm: Tầng 5, Tòa nhà Star City, 23 Lê Văn Lương, HN
Thời gian học: Thứ 4 - 19H00 - 21H30 & Chủ nhật - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: July 31, 2024
Thời gian kết thúc: Aug. 25, 2024
Giảng viên dự kiến: None
Lớp: PY05SA8L1 LEVEL 1
Địa điểm: 13 Cao Thắng, Quận 3, HCM
Thời gian học: Thứ 2 - 19H00 - 21H30 & Thứ 6 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: Aug. 19, 2024
Thời gian kết thúc: Sept. 20, 2024
Giảng viên dự kiến: None
Lớp: PB95SC7L1 LEVEL 1
Địa điểm: 13 Cao Thắng, Quận 3, HCM
Thời gian học: Thứ 2 - 19H00 - 21H30 & Thứ 6 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: July 29, 2024
Thời gian kết thúc: Aug. 23, 2024
Giảng viên dự kiến: chuyennt_vba
Lớp: SQ01A7L1 LEVEL 1
Địa điểm: Tầng 5, Tòa nhà Star City, 23 Lê Văn Lương, HN
Thời gian học: Thứ 3 - 19H00 - 21H30 & Thứ 7 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: July 23, 2024
Thời gian kết thúc: Aug. 20, 2024
Giảng viên dự kiến: Quangnk.py
Lớp: PB01A8L1 LEVEL 1
Địa điểm: Tầng 5, Tòa nhà Star City, 23 Lê Văn Lương, HN
Thời gian học: Thứ 3 - 19H00 - 21H30 & Thứ 5 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: Aug. 13, 2024
Thời gian kết thúc: Sept. 5, 2024
Giảng viên dự kiến: None
Lớp: SQ03A8L1 LEVEL 1
Địa điểm: Tầng 5, Tòa nhà Star City, 23 Lê Văn Lương, HN
Thời gian học: Thứ 4 - 19H00 - 21H30 & Thứ 7 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: Aug. 17, 2024
Thời gian kết thúc: Sept. 14, 2024
Giảng viên dự kiến: None
Lớp: PY03SA7L1 LEVEL 1
Địa điểm: 13 Cao Thắng, Quận 3, HCM
Thời gian học: Thứ 3 - 19H00 - 21H30 & Thứ 5 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: July 23, 2024
Thời gian kết thúc: Aug. 22, 2024
Giảng viên dự kiến: Thanhlh_SQL
Data Foundation

Data Foundation

Đây là chương trình đào tạo Data Foundation gồm 03 khóa học, giúp học viên:

• Làm quen và thành thạo SQL, tối ưu hóa xử lý dữ liệu và quản trị cơ sở dữ liệu.
• Sử dụng Power BI để phân tích và trực quan hóa dữ liệu theo thời gian thực, hỗ trợ ra quyết định kinh doanh thông minh.
• Ứng dụng Python trong phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analyst) và quản trị rủi ro kinh doanh

Hình thức đào tạo online và offline trong thời lượng 27 buổi học, mỗi buổi học từ 2.5 - 3 tiếng. Học trực tiếp cùng các chuyên gia thông tin như sau:

Tên 03 khóa học nhỏ trong chương trình Data Foundation:
1. SQL for Newbies: Data Analysis for Beginners (SQL Level 1) với 09 buổi học
2. Analyzing and visualizing data on Power BI (Power BI Level 1) với 08 buổi học
3. Python Foundation in Data Analytics (Python Level 1) với 10 buổi học

Cơ hội nghề nghiệp nổi bật sau khi tốt nghiệp chương trình đào tạo này là các vị trí hot sau:
• Data Analyst
• Business Intelligence Analyst
• Data Scientist
• Machine Learning Engineer
• Big Data Analyst

4.9 (470)

Đối tượng

• Sinh viên khối kinh tế, kĩ thuật có định hướng tham gia ngành Data Science, Data Analytics đang cần học thêm kiến thức liên quan Python, SQL và Power BI để ứng dụng vào phân tích Big Data, Machine Learning, Deep Learning, trí tuệ nhân tạo và ứng dụng trong các dự án thực tế.

• Người đã đi làm mong muốn cải thiện kỹ năng làm việc và ra quyết định với dữ liệu, kỹ năng ứng dụng các công nghệ mới trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và trí thông minh nhân tạo vào công việc thực tế để có nhiều bước đột phá hơn trong sự nghiệp.

Yêu cầu đầu vào

Không yêu cầu đầu vào

Bạn sẽ học những gì

. Làm chủ ngôn ngữ SQL trong xử lý, xây dựng và quản trị hệ thống dữ liệu lớn (Big Data)
• Thành thạo ứng dụng Power BI trực quan hóa dữ liệu và báo cáo thông minh
• Làm chủ ngôn ngữ lập trình Python trong khoa học dữ liệu và quản trị rủi ro kinh doanh

Nội dung khóa học

    Chủ đề:

    - Using SQL Server
    - Tạo lập cơ sở dữ liệu (CSDL)

    Mục tiêu:

    Làm quen với SQL

    Ứng dụng:

    - Tạo cơ sở dữ liệu, bảng và view mới
    - Chèn các bản ghi vào trong một CSDL
    - Xóa các bản ghi từ một CSDL
    - Lấy dữ liệu từ một CSDL
    - Tổ chức một lượng lớn thông tin bằng việc lưu trữ, thu thập và quản lý

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    - Using SQL Server
    - Tạo lập cơ sở dữ liệu (CSDL)

    Mục tiêu:

    - Tạo lập cơ sở dữ liệu (CSDL)

    Ứng dụng:

    - Tạo cơ sở dữ liệu, bảng và view mới
    - Chèn các bản ghi vào trong một CSDL
    - Xóa các bản ghi từ một CSDL
    - Lấy dữ liệu từ một CSDL
    - Tổ chức một lượng lớn thông tin bằng việc lưu trữ, thu thập và quản lý

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    - Thao tác với bảng
    - Mô hình CSDL

    Mục tiêu:

    - Lưu trữ dữ liệu và phân tích dữ liệu

    Ứng dụng:

    - Xây dưng một kiểu dữ liệu hợp lý và phù hợp để tạo thuận lợi cho việc tìm kiếm dữ liễu và tối ưu bộ nhớ trong quá trình sử dụng

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    - Lệnh cơ bản
    - Lệnh có điều kiện Where

    Mục tiêu:

    - Cấu trúc câu lệnh cơ bản và có điều kiện

    Ứng dụng:

    - Truy vấn thuận lợi và dễ dàng trong một CSDL lớn

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    - Xuất ra Excel
    - Các phép tính toán
    - Các phép tính toán có sử dụng yếu tố ngày

    Mục tiêu:

    - Kiến thức chung và thực hành

    Ứng dụng:

    - Phân tích dữ liệu

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    - Mệnh đề Joins cơ bản trong SQL
    - Mệnh đề Joins lạ trong SQL

    Mục tiêu:

    - Kiến thức chung và thực hành

    Ứng dụng:

    - Tìm kiếm và phân tích dữ liệu từ nhiều bảng

    Case Study:

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

    Chủ đề:

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

    Mục tiêu:

    - Kiến thức chung và thực hành

    Ứng dụng:

    - Phân tích dữ liệu

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    - Các mệnh đề phụ
    - Bảng dẫn xuất (derived table) và CTEs

    Mục tiêu:

    - Giới thiệu, phân biệt và thực hành

    Ứng dụng:

    - Sử dụng để đặt giới hạn và hạn chế kết quả trả về của truy vấn cha trong những query phức tạp cần tham chiếu đến dữ liệu của nhiều bảng với điều kiện kết lọc phức tạp mà 1 query không thể nào xử lý được.
    - Truy vấn lồng trong cơ sở dữ liệu lớn

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    Tổng kết

    Mục tiêu:

    Tổng kết chương trình đã học

    Ứng dụng:

    Tổng kết chương trình đã học

    Case Study:

    Project cuối khoá

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

Tại sao khóa học tại MCI phù hợp với bạn

1. Lộ trình khóa học thiết kế khoa học, theo quy trình làm việc thực tế giúp bạn tiếp thu và nắm chắc kiến thức theo trình tự khoa học
2. Giáo trình đào tạo theo chuẩn Quốc tế kết hợp giữa lý thuyết và thực hành qua các case study thực tế
3. 100% Giảng viên tại MCI là các chuyên gia tư vấn tại Big4 các tập đoàn lớn tại Việt Nam, có chứng chỉ đào tạo nghiên cứu quốc tế trong lĩnh vực lập trình và dữ liệu
4. Giảng viên hướng dẫn tận tay giúp bạn thành thạo Python, Power BI, SQL trong thời gian ngắn nhất
5. Cam kết chất lượng đào tạo, miễn phí học lại trọn đời nếu chưa nắm rõ kiến thức

Đội ngũ giảng viên


Bùi Thế Anh

- 10 năm kinh nghiệm trong ngành Phân tích định lượng và Dữ liệu lớn tại Việt Nam
- Chuyên viên quản lý tối ưu kinh doanh cao cấp tại Tập đoàn One Mount Group
- Chuyên viên định lượng cao cấp tại Công ty Cổ phần Chứng khoán BIDV Việt Nam
- Chuyên viên Phân tích kinh doanh tại Tập đoàn Vingroup
- Tốt nghiệp Thạc sĩ tài chính tại Mỹ, trường University of Cincinnati, Carl H. Lindner College of Business, US


Trần khánh Linh

- Hơn 8 năm kinh nghiệm trong ngành Phân tích Tài chính, Kiểm toán và Dữ liệu
- Giám đốc Dự án Tài chính Thương mại, Phân tích Kinh doanh và Quản trị Chuyển đổi tại Công ty Zott, Việt Nam - Zott SE & Co. KG
- Quản lý tài chính tại Công ty Công nghệ Logivan Việt Nam
- Tư vấn quản trị tại Asia Control System
- Kiểm toán viên tại KPMG Việt Nam
- Đã từng triển khai các dự án về Phân tích Dữ liệu Kinh doanh cho ngành Thương mại điện tử và Tiêu dùng nhanh tại Việt Nam, ví dụ: Power BI Dashboard for FMCG Company, Power BI Dashboard for E-commerce Corp
Chứng chỉ:
1. DA-100 Microsoft Certified: Data Analyst Associate


Lê Tiến Mạnh

- Hơn 6 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và hệ thống thông tin quản lý tại Ngân hàng và Công ty tài chính
- Hiện tại đang đảm nhận vị trí Giám đốc phân tích và quản trị danh mục xử lý nợ của ngân hàng SeaBank
- Đã từng đảm nhận vị trí Trưởng bộ phận báo cáo và phân tích tại Ngân hàng tài chính SHB Finance, Chuyên gia Hệ thống Báo cáo và Phân tích tại ngân hàng PVCOMBANK
- Chịu trách nhiệm Quản lý team báo cáo và hỗ trợ tại Ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng VPBank
- Giảng viên nội bộ Phân tích dữ liệu và Quản trị dữ liệu của Ngân hàng VPBank & PVCombank


Nguyễn Kim Quang

- Tốt nghiệp Thạc sĩ Tài chính ngân hàng
- Đã đảm nhận các vị trí Kế toán tín dụng, Chuyên viên thẩm định, thư ký Phó TGĐ, chuyên viên phân tích tài chính doanh nghiệp và dự án tại Quỹ đầu tư phát triển Thành phố Hà Nội.
- Hiện tại đang làm ví trí Phân tích tài chính doanh nghiệp và dự án tại Quỹ đầu tư phát triển Thành phố Hà Nội (từ 2008 đến nay)
- Có hơn 14 năm kinh nghiệm trong phân tích tài chính, phân tích dự báo rủi ro, bảo vệ phương án cho các dự án.
- Sử dụng thành thạo các công cụ SQL, Python đặc biệt các libraries phân tích và trực quan hóa dữ liệu, Machine Learning
- CÁC CHỨNG CHỈ
+ IBM Data Science Professional Certificate (IBM)
+ Python 3 Programming Specialization (University of Michigan)
+ SQL advanced certification (HackerRank)
+ STATSX0001: Statistical Learning (Stanford University)
+ Statistics with Python (University of Michigan)


Đặng Lê Khoa

- Chuyên viên cao cấp triển khai và tư vấn Công nghệ Tổng quát tại Hitachi Vantara Việt Nam
- Giảng viên tại CFD-Engineer Việt Nam
- Đảm nhận nhiệm vụ phân tích dữ liệu tại Cộng đồng kĩ sư Việt Nam CFD-Engineer
- Chứng chỉ:
1. Data Manipulation with Python (Advanced, score:166, percentile: 99%)
2. Importing & Cleaning Data with Python (Advanced, score:131, percentile: 85%)
3. Python Programming (Advanced, score:133, percentile: 86%)


Cát Hoàng Dương

- Tốt nghiệp Đại học Macquarie University, Sydney, Australia
- 7 năm kinh nghiệm lĩnh vực Công nghệ và Tài chính, Dự án
- Chuyên viên cao cấp CRM tại Công ty SIAM CITY CEMENT Việt Nam với vai trò Quản lý dự án, Phân tích kinh doanh và Quản trị hệ thống
- Phân tích kinh doanh tại Techcombank