- 12 buổi học tương tác trực tiếp, 40 giờ học thực hành, 12h chữa bài tập thực hành.
- Nắm được cái khái niệm cơ bản về Phân tích dữ liệu (Data Analysis), Trí Tuệ kinh doanh (Business Intelligence), Khai phá dữ liệu (Data Mining) theo ngôn ngữ thực tế và mô phỏng quy trình một cách trực quan, sinh động.
- Nắm được các khái niệm OLAP (Roll-up, Drill-down, Slice and dice, Pivot, Unpivot) và OLTP và minh họa được trên dữ liệu thực tế.
- Nắm được các khái niệm “Thực tế” đã được mô hình hóa để sử dụng hiệu quả trong công việc (6 tầng dữ liệu, chiều khái niệm, vẽ voi, kỹ thuật logo hóa, làm việc với tọa độ trong không gian nhiều chiều..)
- Triển khai thực hành phân tích dữ liệu với Excel và Power Query
- 12 buổi học tương tác trực tiếp, 40 giờ học thực hành, 12h chữa bài tập thực hành.
Giúp học viên:
- Đọc và Phân tích được cơ sở dữ liệu (qua lược đồ quan hệ)
- Dựa trên nhu cầu dữ liệu viết được câu lệnh truy vấn trả về kết quả
- Đọc được câu lệnh truy vấn ra ngôn ngữ nghiệp vụ
- Tối ưu được thời gian lên báo cáo/dashboard/truy vấn
Thực hành: Thiết lập được hệ quản trị cơ sở dữ liệu trên máy tính cá nhân, Thiết lập được môi trường làm việc với cơ sở dữ liệu từ máy chủ đơn vị, Truy vấn được dữ liệu theo yêu cầu, Tìm hiểu được cấu trúc của cơ sở dữ liệu, Tạo các cấu trúc dữ liệu & đối tượng trên cơ sở dữ liệu, Chuyển đổi được dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu, Tối ưu thời gian thực hiện truy vấn, Chuyển đổi được dữ liệu từ mô hình OLTP sang OLAP, Kết nối dữ liệu lên các công cụ trực quan hóa dữ liệu (Excel, Power BI), Thiết lập thực hiện công việc tự động (Job), Bảo mật & phân quyền dữ liệu, Thực hành ETL tools.
Khóa học với 12 buổi lý thuyết và thực hành.
Giúp học viên:
- Biết cách thiết kế các Datal Model với Power BI
- Thành thạo kỹ năng power query phục vụ quá trình tiền xử lý dữ liệu, chuẩn hóa dữ liệu một cách nhanh chóng
- Nắm được tư duy phân tích, sử dụng lập trình DAX để khai thác những thông tin hữu ích từ dữ liệu
- Thiết kế được báo cáo tương tác tự động trên Power BI. Tất cả dữ liệu nằm trên một màn hình duy nhất và có thể xem các số liệu cụ thể bằng cách lấy một phần chỉ số, đi sâu vào và kiểm tra chi tiết.
- Sau khóa học có thể đủ kiến thức để xây dựng các báo cáo quản trị, báo cáo phân tích dữ liệu tự động với Power BI ứng dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau như tài chính, kinh tế, bán lẻ,,...
- Học viên nắm được quy trình làm phân tích dữ liệu trong các công ty lớn như ngân hàng, công nghệ, bán lẻ, tài chính, và các nghiệp vụ phân tích dữ liệu marketing, nhân sự,...
Khóa học với 12 buổi
Giúp học viên:
Triển khai được một hệ thống phân tích dữ liệu cho tổ chức doanh nghiệp:
- Khảo sát được hiện trạng của đơn vị (mô hình hoạt động, hệ thống CNTT, hệ thống dữ liệu, quy mô dữ liệu,....)
- Thu thập được dữ liệu từ nhiều nguồn (Cơ sở dữ liệu, file excel, google sheet, web,..)
- Xây dựng được các kho dữ liệu theo chủ đề (xác định các chiều, chủ điểm phân tích, mô hình dữ liệu, ..)
- Xây dựng vùng tiền xử lý dữ liệu (staging) và thực hiện các hoạt động ETL
Thiết kế và xây dựng các dashboard phân tích dữ liệu đa chiều OLAP.
- Tối ưu hiệu năng hệ thống
- Bảo trì và vận hành đình kỳ hệ thống dữ liệu
Khóa học với 20 buổi lý thuyết và thực hành
Giúp học viên:
- Lộ trình từ con số 0, nắm vững Python và ứng dụng Python trong phân tích dữ liệu: phân tích giá trị vòng đời khách hàng (Customer Lifetime Value), Dự đoán kinh doanh, Rủi ro trong ngân hàng, tài chính, đo lường rủi ro tín dụng
- Trang bị cho học viên các kiến thức cần thiết về cách truy vấn dữ liệu, cách sử dụng công cụ Google Colab, Jupyter notebook và các thư viện thường dùng để làm phân tích dữ liệu trong Python như: Pandas, Seaborn, Matplotlib ...
- Giúp học viên có thể phân tích bất cứ dữ liệu gì để trả lời các bài toán ứng dụng trong thực tiễn tại doanh nghiệp
- Giúp học viên có đủ kiến thức nền tảng để học các khóa học nâng cao sau này về trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning), Học sâu (Deep Learning), Computer Vision
Khóa học với 20 buổi lý thuyết và thực hành.
Giúp học viên:
- Cách dùng công cụ R trên môi trường tích hợp RStudio để có thể áp dụng trong việc phân tích dữ liệu.
- Học viên hiểu được logic của phân tích định lượng và thống kê mô tả.
- Áp dụng kiến thức toán học, kinh tế lượng, xác suất thống kê, để phân tích dữ liệu.
- Hiểu rõ các mô hình hồi quy (tuyến tính, phi tuyến, dạng bảng...), các bài toán về chuỗi thời gian (MA, AR...).
- Trực quan hóa dữ liệu và diễn giải kết quả phân tích, ý nghĩa của từng chỉ số, tìm ra nhân tố tác động tới kết quả và mức độ ảnh hưởng của nhân tố.
- Làm chủ được kỹ năng xử lý dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu có số lượng lớn thường gặp trong tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, viễn thông, CNTT, …