Lịch học dự kiến diễn ra


Lớp: SQL LEVEL 1
Địa điểm: 224 Điện Biên Phủ, Quận 3, HCM
Thời gian học: Thứ 3 - 19H00 - 21H30 & Thứ 5 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: May 7, 2026
Thời gian kết thúc: June 2, 2026
Giảng viên dự kiến: None
Lớp: SQL LEVEL 2
Địa điểm: 224 Điện Biên Phủ, Quận 3, HCM
Thời gian học: Thứ 4 - 19H00 - 21H30 & Chủ nhật - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: May 6, 2026
Thời gian kết thúc: May 31, 2026
Giảng viên dự kiến: None
SQL Level 2

Database and SQL for Data Science

Cơ sở dữ liệu và SQL cho Khoa học dữ liệu – SQL Level 2
👉 Nâng cao kỹ năng SQL – xử lý chủ dữ liệu chuyên sâu

Khóa học này sẽ giúp bạn nâng cao các kỹ năng SQL toàn diện và làm chủ cách làm việc với dữ liệu ở cấp độ chuyên sâu trong doanh nghiệp.

🎯 Thông tin khóa học

- Thời lượng: 8 buổi học

- Mỗi buổi: 2.5 – 3 tiếng

- Hình thức: Hoạt động Online & offline

- Nội dung: Nâng cao SQL + xử lý dữ liệu chuyên sâu cho Data Science

🔥 Bạn sẽ đạt được điều gì sau khóa học?

- Nâng cao quá trình xử lý và phân tích dữ liệu với SQL

- Làm việc với bộ dữ liệu phức tạp trong thực tế

- Truy vấn mức độ ưu tiên và hiệu suất hệ thống cơ sở dữ liệu

- Khả năng cung cấp các dữ liệu dự án ở độ sâu

💼 Cơ hội nghề nghiệp sau khóa học

- Kiến trúc sư dữ liệu / Kỹ sư cơ sở dữ liệu – Kỹ sư Dữ liệu

- Database Administrator (DBA) – Quản trị cơ sở dữ liệu

- Data Analyst – Phân tích dữ liệu chuyên nghiệp

 

4.8 (702)

Đối tượng

Người làm nhiều công việc nâng cấp dữ liệu & Excel
Khóa học giúp bạn xử lý tốc độ tối ưu, thực hiện công việc hiệu quả với dữ liệu bằng cách nâng cao SQL .

Người theo đuổi sự nghiệp Dữ liệu chuyên sâu
Phù hợp với những ai đang hướng các vị trí như Nhà phân tích tới dữ liệu, Kỹ sư dữ liệu, Kiến trúc sư dữ liệu, Nhà phát triển SQL hoặc Người kiểm tra và mong muốn nâng cao kỹ năng làm việc với cơ sở dữ liệu lên cấp độ chuyên nghiệp.

Người muốn chuyển sang chuyên ngành Dữ liệu/AI
Dành cho những người đã có nền tảng và muốn đột phá Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu với khả năng thu nhập dữ liệu (từ ~$1000+/tháng) và tiết lộ quá trình phát triển trong thời gian dài.

 

Yêu cầu đầu vào

- Đã có nền tảng về SQL và hiểu được các cơ sở thao tác

- Hoặc đã hoàn thành khóa SQL for Newbies: Data Analysis for Beginners (SQL Level 1) tại MCI

Bạn sẽ học những gì

Xử lý nâng cao dữ liệu như một chuyên gia
Vận chuyển linh hoạt các kỹ thuật kỹ thuật với hàm vô hướng, điều kiện kiểm tra và vòng lặp để xử lý các bài toán phức tạp.

Làm chủ cơ sở quản lý dữ liệu
Biết và sử dụng các thành phần quan trọng giữa bảng, giao dịch và tạm thời bảng – nền tảng nền tảng trong thực tế hệ thống dữ liệu.

Tự động hóa quy trình với
Ứng dụng SQL Pivot và Trigger để xử lý dữ liệu và tự động hóa các công việc trong cơ sở dữ liệu.

Nâng cao khả năng xử lý với kỹ thuật chuyên sâu
Sử dụng Con trỏ, Xóa lỗi và SQL để giải quyết các bài toán phức tạp và hiệu suất làm việc tối ưu với dữ liệu.

Thực hành thực tế – học đi đôi với làm
Tham gia bài tập nhóm và đánh giá cá nhân để củng cố kiến ​​thức và đảm bảo bạn có thể áp dụng ngay vào công việc.

 

Nội dung khóa học

    Chủ đề:

    Review SQL Level 1 và làm quen với thủ tục lưu trữ và biến trong SQL

    Mục tiêu:

    - Hiểu khái niệm và cách sử dụng thủ tục lưu trữ trong SQL.
    - Biết cách khai báo và sử dụng biến trong các thủ tục lưu trữ.
    - Nắm vững cách thiết lập giá trị tham số mặc định và giá trị tham số đầu ra trong thủ tục lưu trữ.

    Ứng dụng:

    - Thủ tục lưu trữ (stored procedures)
    - Khai báo biến
    - Giá trị tham số mặc định và giá trị tham số đầu ra

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    Xử lý dữ liệu với hàm Scalar, điều kiện và vòng lặp

    Mục tiêu:

    - Hiểu và sử dụng các hàm Scalar, điều kiện kiểm tra IF/ELSE và CASE.
    - Nắm vững cấu trúc vòng lặp và mệnh đề WHILE.

    Ứng dụng:

    - Hàm Scalar
    - Điều kiện kiểm tra - mệnh đề IF/ELSE, CASE
    - Cấu trúc vòng lặp và mệnh đề WHILE

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    Xóa, cập nhật và thêm dữ liệu trong SQL

    Mục tiêu:

    - Hiểu và tạo được quan hệ trong bảng, chỉ mục INDEX.
    - Biết cách thực hiện và quản lý giao dịch (Transaction) trong SQL.
    - Nắm vững cách sử dụng bảng tạm (Temporary Tables) và biến kiểu bảng.

    Ứng dụng:

    - Tạo quan hệ trong bảng và chỉ mục INDEX
    - Giao dịch Transaction trong SQL
    - Bảng tạm Temporary Tables và biến kiểu bảng

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    Quan hệ bảng, Transaction và bảng tạm trong SQL

    Mục tiêu:

    - Hiểu và tạo được quan hệ trong bảng, chỉ mục INDEX.
    - Biết cách thực hiện và quản lý giao dịch (Transaction) trong SQL.
    - Nắm vững cách sử dụng bảng tạm (Temporary Tables) và biến kiểu bảng.

    Ứng dụng:

    - Tạo quan hệ trong bảng và chỉ mục INDEX
    - Giao dịch Transaction trong SQL
    - Bảng tạm Temporary Tables và biến kiểu bảng

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    Trigger và ứng dụng trong SQL Server

    Mục tiêu:

    - Hiểu khái niệm và cách sử dụng Trigger trong SQL Server.
    - Ứng dụng Trigger để tự động hóa các tác vụ quản lý dữ liệu.

    Ứng dụng:

    - Ưu nhược điểm Trigger
    - Khởi taọ Trigger
    - Thực hành Trigger

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    - Thao tác con trỏ (cursors)
    - Gỡ lỗi câu lệnh
    - Chuỗi lệnh SQL động

    Mục tiêu:

    - Kiến thức chung và thực hành

    Ứng dụng:

    - Duyệt qua từng dòng dữ liệu của một bảng để thao tác với chúng.
    - Gỡ lỗi những procedures có nhiều câu lệnh phức tạp
    - Phân tích kết quả tìm kiếm với nhiều tham số đầu vào khác nhau sẽ tạo nhiều câu lệnh SQL khác nhau

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    Pivot và Unpivot

    Mục tiêu:

    Thành thạo Pivot và Unpivot

    Ứng dụng:

    - Khái niệm và ứng dụng của Pivot và Unpivot
    - Sự khác biệt giữa Pivot và Unpivot
    - Cú pháp và cách sử dụng câu lệnh PIVOT, UNPIVOT
    - Các ví dụ minh họa chuyển đổi hàng thành cột, cột thành hàng
    - Ứng dụng Pivot để tổng hợp dữ liệu và Unpivot để phân tích dữ liệu

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    Tổng kết

    Mục tiêu:

    - Kiểm tra lại các nội dung đã học

    Ứng dụng:

    Case Study:

    - Kiểm tra lại các nội dung đã học

Tại sao khóa học tại MCI phù hợp với bạn

1. Lộ trình nâng cao – bám sát thực tế doanh nghiệp
Chương trình được thiết kế theo quy trình làm việc thực tế, giúp bạn nâng cao kỹ năng SQL từ nền tảng chuyên sâu một cách logic và bài bản.

2. Giáo trình chuẩn quốc tế – học để xử lý bài toán thật
Sự kết hợp giữa kiến ​​thức chuyên sâu và các case Study thực tế, giúp bạn hiểu cách SQL ứng dụng trong hệ thống dữ liệu doanh nghiệp.

3. Giảng viên từ Big4 & tập đoàn lớn
100% học viên là chuyên gia tư vấn dữ liệu, đang làm việc tại Big4 và các doanh nghiệp hàng đầu, sở hữu chứng chỉ quốc tế duy nhất trong lĩnh vực Xử lý Dữ liệu & Lập trình.

4. Cầm tay chỉ việc – nâng cấp kỹ năng nhanh chóng
Được hướng dẫn chi tiết từ tư duy đến kỹ thuật, giúp bạn làm chủ SQL nâng cao và xử lý các bài toán dữ liệu phức hợp.

5. Cam kết chất lượng – học đến khi làm được
Miễn phí học lại đời nếu chưa nắm vững kiến ​​trúc, đảm bảo bạn không chỉ học mà còn ứng dụng được vào công việc thực tế .

Đội ngũ giảng viên


Hồ Minh Trí


Lê Tiến Mạnh

1. Trình độ học vấn
Chuyên gia sở hữu nền tảng vững chắc trong quản trị và phân tích dữ liệu, đặc biệt trong ngành ngân hàng. Tư duy lãnh đạo mạnh mẽ kết hợp với kiến thức chuyên môn về phân tích dữ liệu và quản trị danh mục.

2. Kinh nghiệm làm việc
Giám đốc Phân tích & Quản trị danh mục tại SeABank, chuyên điều hành chiến lược dữ liệu và tối ưu hóa hiệu quả xử lý nợ thông qua các mô hình phân tích tiên tiến. Trước đó, chuyên gia từng là Trưởng bộ phận Báo cáo & Phân tích tại SHB Finance, giúp xây dựng nền tảng báo cáo chiến lược hỗ trợ ra quyết định trong tài chính tiêu dùng. Đồng thời, đã làm việc tại PVcomBank và VPBank, thiết kế và vận hành các hệ thống thông tin quản lý, tối ưu hóa quy trình báo cáo và hỗ trợ vận hành cho hệ thống ngân hàng.

3. Kinh nghiệm giảng dạy
Chuyên gia là giảng viên nội bộ tại VPBank, đào tạo về phân tích dữ liệu và quản trị dữ liệu cho đội ngũ ngân hàng. Phương pháp giảng dạy của chuyên gia tập trung vào việc chia sẻ kinh nghiệm thực chiến từ ngành tài chính, đặc biệt là trong các vấn đề phức tạp như xử lý nợ và quản trị rủi ro.

4. Văn bằng và hoạt động chuyên môn
Chuyên gia có kinh nghiệm sâu rộng trong quản trị dữ liệu quy mô lớn, đảm bảo chất lượng và bảo mật dữ liệu trong ngành ngân hàng. Chuyên gia cũng sở hữu kiến thức vững về tối ưu hóa danh mục tài sản và xử lý nợ bằng các mô hình dự báo chính xác.


Do Duy Nam

1. Trình độ học vấn
Chuyên gia sở hữu Thạc sĩ Quản trị kinh doanh (MBA) từ Gloucestershire Business School (Vương quốc Anh). Chứng chỉ quốc tế bao gồm Microsoft Certified Excellence Solution Developer, IBM Certified Solution Expert, và Microsoft Certified: Data Analyst Associate (DA-100).

2. Kinh nghiệm làm việc
Hiện là Senior Data Specialist tại VNPAY, chuyên gia tham gia vào các bài toán dữ liệu lớn trong lĩnh vực thanh toán điện tử và tài chính. Trước đó, giảng viên là Giám đốc LiveZone Vietnam Consulting JSC, quản lý đội ngũ chuyên gia và triển khai thành công dự án Business Intelligence trị giá 1 triệu USD cho Công ty Lọc hóa dầu Bình Sơn (BSR). Thêm vào đó, chuyên gia còn có kinh nghiệm làm Senior Data Scientist tại ACOM Financial Institute (Nhật Bản) và Phó Giám đốc DSI Vietnam.

3. Kinh nghiệm giảng dạy
Giảng viên có phương pháp giảng dạy tập trung vào tư duy quản trị dựa trên dữ liệu và quản lý dự án tầm cỡ quốc tế. Học viên không chỉ học công cụ, mà còn học cách sử dụng dữ liệu để giải quyết bài toán kinh doanh và tối ưu hóa lợi nhuận. Các bài học từ kinh nghiệm thực chiến tại Việt Nam và Nhật Bản giúp học viên nhanh chóng thăng tiến trong nghề.

4. Văn bằng và hoạt động chuyên môn
Chuyên gia có kinh nghiệm sâu rộng trong Big Data & Data Science, thiết kế kiến trúc báo cáo quản trị thông minh và tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn. Kinh nghiệm từ việc quản trị các dự án dữ liệu lớn tại các tập đoàn quốc tế giúp chuyên gia mang lại giá trị thực tiễn cho học viên.


Lê Hoài Thanh

1. Trình độ học vấn
Thạc sĩ Khoa học dữ liệu – Đại học Khoa học Tự nhiên TP.HCM (VNU-HCMUS), Cử nhân Tài chính Ngân hàng – Đại học Kinh tế TP.HCM (UEH). Kết hợp hoàn hảo giữa nền tảng tài chính và dữ liệu.

2. Kinh nghiệm làm việc
Senior Data Scientist tại Ngân hàng Quốc tế VIB, xây dựng và triển khai các mô hình học máy ứng dụng trong nghiệp vụ ngân hàng. Chuyên gia phân tích rủi ro, sử dụng dữ liệu để dự báo, tối ưu hóa quy trình và quản trị rủi ro tài chính. Kinh nghiệm thực chiến trong vận hành hệ thống Big Data với độ chính xác và tính bảo mật cao.

3. Kinh nghiệm giảng dạy
Giảng dạy về Data Science với tư duy business-centric, giúp học viên không chỉ học code mà còn biết cách sử dụng dữ liệu để giải quyết bài toán kinh doanh, đặc biệt trong lĩnh vực Tài chính – Ngân hàng. Học viên tiếp cận các bài toán thực tế từ ngân hàng, như phân tích rủi ro tín dụng, xây dựng mô hình dự báo tài chính và xử lý Big Data.

4. Văn bằng và hoạt động chuyên môn
Thành thạo trong AI, Machine Learning (Python, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), Big Data (PySpark), và Cloud Computing (AWS, Azure). Làm chủ SQL chuyên sâu trong quản lý và truy vấn dữ liệu. Giúp học viên phát triển tư duy phân tích dữ liệu và công nghệ để gia nhập các tổ chức lớn.

Các khóa học liên quan