Facebook
GoogleLịch khai giảng khóa học tháng 04 khu vực Hà Nội và Hồ Chí Minh
Nhằm đáp ứng nhu cầu học tăng cao của học viên, trong tháng 04 này, Học viện Lập trình MCI Việt Nam khai giảng rất nhiều khóa phân tích dữ liệu nhằm bổ trợ thêm kỹ năng và kiến thức cho học viên. Mời bạn tham khảo lịch khai giảng khu vực HN và TP HCM nhé!
Nội dung bài viết
1. Khu vực Hà Nội
2. Khu vực TP HCM
Đừng quên truy cập nhóm: Data Analytics VietNam để tham khảo các kiến thức về data, thảo luận và cùng chia sẻ về ngành nghề đang được săn đón nhiều nhất hiện nay.
Các khóa học
- Mastering AWS : From Basics to Applications Specialized
- Data Engineer Track Specialized
- Combo Data Engineering Professional Hot
- AI & DASHBOARD – CHỈ 990K Hot
- Combo Python Level 1 & Level 2 Bestseller
- Business Intelligence Track Hot
- Data Science Track Bestseller
- Data Analyst Professional (Data Analyst with Python Track) Bestseller
- RPA UiPath Nâng Cao: Chiến Thuật Automation Cho Chuyên Gia Specialized
- RPA UiPath cho Người Mới Bắt Đầu: Thành Thạo Automation Chỉ Trong 1 Ngày Specialized
- Business Analyst Fast Track Bestseller
- Business Analyst Bestseller
Đăng ký tư vấn khóa học
*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn
*Vui lòng nhập họ tên của bạn
*Vui lòng chọn giới tính
*Vui lòng chọn 1 trường
Các bài viết liên quan
Làm sạch dữ liệu bằng SQL: NULL, trùng lặp, chuẩn hóa
Khi làm phân tích dữ liệu, điều đầu tiên bạn cần làm không phải là vẽ biểu đồ, mà là làm sạch dữ liệu. Dữ liệu bẩn có thể đến từ form điền tay, hệ thống nhập liệu lỗi, hoặc sai sót khi merge nhiều bảng. → Trong bài viết này, bạn sẽ học cách dùng SQL để: • Xử lý giá trị NULL • Xoá hoặc lọc dòng trùng lặp • Chuẩn hóa dữ liệu trước khi phân tích hoặc đưa vào Power BI/Tableau
🐍 Xây dựng Pipeline Phân Tích Dữ Liệu với Python – từ Raw → Clean → Dashboard
Mỗi tuần bạn tải file Excel từ email, lọc dữ liệu, xoá trùng, sửa ngày tháng, rồi vẽ lại báo cáo thủ công? ⏳ Tốn thời gian, dễ sai sót, không thể tái sử dụng. ✅ Giải pháp: Data Pipeline – tự động hoá toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu bằng Python. Chỉ cần chạy một lệnh, bạn sẽ có dữ liệu sạch và báo cáo sẵn sàng.
Kết nối Python với SQL – lấy dữ liệu và trực quan hóa
Bạn có dữ liệu trong MySQL, PostgreSQL hoặc SQL Server – nhưng muốn phân tích bằng Python, vẽ biểu đồ với pandas/matplotlib hoặc tạo dashboard? → Trong bài viết này, bạn sẽ học cách kết nối Python với SQL, lấy dữ liệu ra DataFrame, và trực quan hóa ngay bằng biểu đồ.
Các bài viết liên quan
Làm sạch dữ liệu bằng SQL: NULL, trùng lặp, chuẩn hóa
Khi làm phân tích dữ liệu, điều đầu tiên bạn cần làm không phải là vẽ biểu đồ, mà là làm sạch dữ liệu. Dữ liệu bẩn có thể đến từ form điền tay, hệ thống nhập liệu lỗi, hoặc sai sót khi merge nhiều bảng. → Trong bài viết này, bạn sẽ học cách dùng SQL để: • Xử lý giá trị NULL • Xoá hoặc lọc dòng trùng lặp • Chuẩn hóa dữ liệu trước khi phân tích hoặc đưa vào Power BI/Tableau
🐍 Xây dựng Pipeline Phân Tích Dữ Liệu với Python – từ Raw → Clean → Dashboard
Mỗi tuần bạn tải file Excel từ email, lọc dữ liệu, xoá trùng, sửa ngày tháng, rồi vẽ lại báo cáo thủ công? ⏳ Tốn thời gian, dễ sai sót, không thể tái sử dụng. ✅ Giải pháp: Data Pipeline – tự động hoá toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu bằng Python. Chỉ cần chạy một lệnh, bạn sẽ có dữ liệu sạch và báo cáo sẵn sàng.
Kết nối Python với SQL – lấy dữ liệu và trực quan hóa
Bạn có dữ liệu trong MySQL, PostgreSQL hoặc SQL Server – nhưng muốn phân tích bằng Python, vẽ biểu đồ với pandas/matplotlib hoặc tạo dashboard? → Trong bài viết này, bạn sẽ học cách kết nối Python với SQL, lấy dữ liệu ra DataFrame, và trực quan hóa ngay bằng biểu đồ.
