Nội dung khóa học

• Buổi 1: Giới thiệu về Excel và các tính năng cơ bản
Chủ đề:

- Giới thiệu
- Thiết lập công thức
- Định dạng trang tính
- In cơ bản
- Formatting
- Tạo báo cáo theo template
- Copy dữ liệu, truy vấn dữ liệu
- Trang tính
- Biểu đồ
- Nhận xét ô

Mục tiêu:

- Kiến thức chung, phương pháp và thực hành nhanh nhất

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 2: Các hàm cơ bản thường dùng và các hàm nâng cao
Chủ đề:

- Hàm xử lý thời gian: Date & time
- Hàm thống kê: Statistical
- Hàm xử lý chuỗi: Text
- Hàm xử lý logic: if, and, or
- Hàm tìm kiếm: Vlookup, Hlookup

Mục tiêu:

- Nắm vững được các hàm từ cơ bản đến nâng cao rất hay được sử dụng.

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 3: Kiến thức cơ bản về Data & Giới thiệu về Power Query, Power Pivot
Chủ đề:

- Kiến thức cơ bản và thuật ngữ trong lĩnh vực dữ liệu
- Các lưu ý để việc phân tích trở nên có tính chính xác và có ý nghĩa
- Các chức năng và lợi ích của 2 add-in
- Ứng dụng của Power Query và Power Pivot
- So sánh Power Query và Power Pivot

Mục tiêu:

- Hiểu biết các kiến thức cơ bản về dữ liệu
- Biết chức năng, cách sử dụng và phân biệt được Power Query và Power Pivot

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 4: Tiền xử lý dữ liệu
Chủ đề:

- Ứng dụng của Power Query và Power Pivot trong tiền xử lý dữ liệu.
- Thực hành vận dụng.

Mục tiêu:

- Biết cách làm sạch dữ liệu trước khi đi vào xử lý dữ liệu.

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 5: Phân tích dữ liệu
Chủ đề:

- Ứng dụng của Power Query và Power Pivot trong phân tích dữ liệu.
- Thực hành vận dụng.

Mục tiêu:

Tổng hợp và phân tích dữ liệu

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 6: Các nguyên tắc thiết kế biểu đồ, dashboard & Thực hành xây dựng dashboard.
Chủ đề:

- Biểu đồ và ý nghĩa của từng biểu đồ
- Quy trình xây dựng dashboard
- Các nguyên tắc thiết kế dashboard.
- Xây dựng 1 dashboard cơ bản dựa trên dữ liệu đã thực hành.

Mục tiêu:

- Nắm được các nguyên tắc và quy trình để xây dựng được dashboard chuyên nghiệp.

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 7: Ôn tập kiến thức đã học & Tổng kết khoá học Excel
Chủ đề:

- Kiểm tra các kiến thức trọng tâm đã học.
- Ôn tập kiến thức.
- Tổng kết khoá học.

Mục tiêu:

- Nắm được bức tranh tổng thể từ khi thu thập dữ liệu đến khi tạo ra được dashboard sử dụng các công cụ của Excel.

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 8: Làm quen với SQL và cài đặt
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...

• Buổi 9: Làm quen với SQL và cài đặt (tiếp)
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...

• Buổi 10: Mô hình CSDL
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...

• Buổi 11: Làm quen với các lệnh điều kiện, lọc dữ liệu
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...

• Buổi 12: Thực hành SQL cơ bản và nâng cao
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...

• Buổi 13: Mệnh đề joins cơ bản và nâng cao trong SQL
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...

• Buổi 14: 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:

- Phân tích dữ liệu

Case Study:

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

• Buổi 15: Mệnh đề phụ và bảng dẫn xuất
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...

• Buổi 16: Review kiến thức SQL Level 1, bài tập nhóm và đánh giá cá nhân
Chủ đề:

Tổng kết

Mục tiêu:

Tổng kết chương trình SQL Level 1 đã học

Ứng dụng:

Tổng kết chương trình đã học

Case Study:

• Buổi 17: 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:

• Buổi 18: 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 19: 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 20: 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 21: 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 22: Tổng quan về DAX
Chủ đề:

Tổng quan về DAX (tiếp)

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 23: 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 24: 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 25: Ôn tập kiến thức Level 1
Chủ đề:

Ôn tập kiến thức

Mục tiêu:

Giới thiệu về Advanced Power BI và phương pháp học và thực hành Power BI nhanh nhất

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 26: Xây dựng mô hình bán chéo
Chủ đề:

Xây dựng mô hình bán chéo

Mục tiêu:

Áp dụng các kiến thức ở level 1 để xây dựng báo cáo Bán chéo

Ứng dụng:

Phát triển các kỹ năng đã được học

Case Study:

Xây dựng mô hình Bán chéo
- Tìm hiểu dataset
- Import và khám phá data
- Transfom data
- Build model (Relationships)
- Calculated columns và Measure với DAX
- Xây dựng báo cáo trực quan

• Buổi 27: Xây dựng mô hình bán chéo
Chủ đề:

Xây dựng mô hình bán chéo (tiếp)

Mục tiêu:

Áp dụng các kiến thức ở level 1 để xây dựng báo cáo Bán chéo

Ứng dụng:

Phát triển các kỹ năng đã được học

Case Study:

Xây dựng mô hình Bán chéo
- Tìm hiểu dataset
- Import và khám phá data
- Transfom data
- Build model (Relationships)
- Calculated columns và Measure với DAX
- Xây dựng báo cáo trực quan

• Buổi 28: Xây dựng mô hình bán chéo
Chủ đề:

Xây dựng mô hình bán chéo

Mục tiêu:

Áp dụng các kiến thức ở level 1 để xây dựng báo cáo Bán chéo

Ứng dụng:

Phát triển các kỹ năng đã được học

Case Study:

Xây dựng mô hình Bán chéo
- Tìm hiểu dataset
- Import và khám phá data
- Transfom data
- Build model (Relationships)
- Calculated columns và Measure với DAX
- Xây dựng báo cáo trực quan

• Buổi 29: Xây dựng mô hình bán chéo
Chủ đề:

Xây dựng mô hình bán chéo (tiếp)

Mục tiêu:

Áp dụng các kiến thức ở level 1 để xây dựng báo cáo Bán chéo

Ứng dụng:

Phát triển các kỹ năng đã được học

Case Study:

Xây dựng mô hình Bán chéo
- Tìm hiểu dataset
- Import và khám phá data
- Transfom data
- Build model (Relationships)
- Calculated columns và Measure với DAX
- Xây dựng báo cáo trực quan

• Buổi 30: Chia sẻ báo cáo và bảo mật thông tin
Chủ đề:

Chia sẻ báo cáo và bảo mật thông tin

Mục tiêu:

- Các tính năng nâng cao
- Chia sẻ báo cáo và bảo mật thông tin

Ứng dụng:

- Biết cách sử dụng cách tính còn lại của Power BI
- Chia sẻ báo cáo
- Tăng tính bảo mật cho báo cáo

Case Study:

Hoàn thiện Báo cáo cuối khóa

• Buổi 31: Làm quen với Python
Chủ đề:

- Preliminaries
- Python Language Basics, Ipython, and Jupiter NoteBooks
- Built-in Data Structures, Functions, and Files

Mục tiêu:

- Làm quen với Python
- Nắm vững cấu trúc dữ liệu, hàm, và files

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Tách và xử lý chuỗi (string)

• Buổi 32: Làm quen với Python (tiếp)
Chủ đề:

- Built-in Data Structures, Functions, and Files

Mục tiêu:

- Làm quen với Python
- Nắm vững cấu trúc dữ liệu, hàm, và files

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

- Viết hàm tự build
- Áp dụng lọc và trích xuất dữ liệu bằng hàm

• Buổi 33: Xử lý và phân tích dữ liệu với Numpy và Pandas
Chủ đề:

- Numpy Basics: Arrays and Vectorized Computation
- Getting Started with Pandas

Mục tiêu:

- Sử dụng thư viện Numpy, cấu trúc mảng, vector
- Xử lý dữ liệu lớn bằng Pandas

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Random walks using Numpy

• Buổi 34: Tải dữ liệu, lưu trữ và làm sạch, chuẩn bị dữ liệu
Chủ đề:

- Data Loading, Storage, and File Formats
- Data Cleaning and Preparation

Mục tiêu:

- Đọc, lưu trữ và xử lý dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

- Lấy dữ liệu chứng khoán và tỷ giá

• Buổi 35: Xử lý và Biểu diễn dữ liệu
Chủ đề:

- Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape
- Plotting and Visualization
- Data Aggregation and Group Operations

Mục tiêu:

- Sắp xếp và cấu trúc lại dữ liệu
- Vẽ biểu đồ và trực quan hóa
- Tập hợp dữ liệu và thao tác trên nhóm

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Phân tích dữ liệu viễn thông, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm

• Buổi 36: Xử lý và phân tích dữ liệu
Chủ đề:

Time Series Data

Mục tiêu:

- Nắm vững kiến thức về dữ liệu theo thời gian
- Mở rộng kiến thức với pandas nâng cao

Ứng dụng:

Khoa học dữ liệu

Case Study:

Phân tích dữ liệu viễn thông, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm

• Buổi 37: Phân tích dữ liệu nâng cao với Pandas
Chủ đề:

Advanced pandas

Mục tiêu:

- Nắm vững kiến thức về dữ liệu theo thời gian
- Mở rộng kiến thức với pandas nâng cao

Ứng dụng:

Khoa học dữ liệu

Case Study:

Phân tích dữ liệu viễn thông, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm

• Buổi 38: Giới thiệu các thư viện mô hình hóa trong Python và các ví dụ phân tích dữ liệu
Chủ đề:

- Introduction to Modelling Libraries in Python
- Data Analysis Examples

Mục tiêu:

Kiến thức thực hành từ chuyên gia khoa học dữ liệu

Ứng dụng:

Thực hành phân tích dữ liệu bằng các bài tập thực tế

Case Study:

Phân tích dữ liệu viễn thông, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm

• Buổi 39: Quản trị rủi ro và Danh mục đầu tư
Chủ đề:

- Risk management
- Portfolio management

Mục tiêu:

- Kiến thức về Máy học
- Học có giám sát với thư viện Scikit-learn
- Học không giám sát trong Python

Ứng dụng:

Phân tích và mô hình quản trị rủi ro, quản trị danh mục

Case Study:

Credit risk scoring and Segmentation in banking

• Buổi 40: Tổng kết chương trình xử lý, phân tích và biểu diễn dữ liệu với Python
Chủ đề:

Tổng kết chương trình xử lý, phân tích và biểu diễn dữ liệu với Python

Mục tiêu:

- Giới thiệu về quản trị danh mục trong ngân hàng
- Sử dụng các công cụ vintage, roll-rate, flow-rate trong quản lý danh mục bán lẻ trong tài chính ngân hàng

Ứng dụng:

Phân tích và mô hình quản trị rủi ro, quản trị danh mục

Case Study:

Retail portfolio management in banking and finance