Lịch học dự kiến diễn ra
Lớp: | DWDL 25SA12 LEVEL1 |
---|---|
Địa điểm: | 13 Cao Thắng, Quận 3, HCM |
Thời gian học: | Thứ 3 - 19H00 - 21H30 & Thứ 7 - 19H00 - 21H30 |
Lịch khai giảng: | Dec. 16, 2023 |
Thời gian kết thúc: | Jan. 16, 2024 |
Giảng viên dự kiến: | Quangvm |
Lớp: | SQL 87A12 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: | Dec. 5, 2023 |
Thời gian kết thúc: | Jan. 2, 2024 |
Giảng viên dự kiến: | namdd@vnpay.vn |
Lớp: | PYTHON 91SA11 LEVEL 1 |
---|---|
Địa điểm: | 13 Cao Thắng, Quận 3, HCM |
Thời gian học: | Thứ 2 - 19H00 - 21H30 & Thứ 6 - 19H00 - 21H30 |
Lịch khai giảng: | Nov. 27, 2023 |
Thời gian kết thúc: | Dec. 29, 2023 |
Giảng viên dự kiến: | Đạtnt |
Lớp: | SQL 91SA12 LEVEL 1 |
---|---|
Địa điểm: | 13 Cao Thắng, Quận 3, HCM |
Thời gian học: | Thứ 2 - 19H00 - 21H30 & Thứ 5 - 19H00 - 21H30 |
Lịch khai giảng: | Dec. 11, 2023 |
Thời gian kết thúc: | Jan. 8, 2024 |
Giảng viên dự kiến: | lenhugiabinh@gmail.com |
Lớp: | PYTHON 85A12 LEVEL 1 |
---|---|
Địa điểm: | Tầng 5, Tòa nhà Star City, 23 Lê Văn Lương, HN |
Thời gian học: | Thứ 2 - 19H00 - 21H30 & Thứ 6 - 19H00 - 21H30 |
Lịch khai giảng: | Dec. 4, 2023 |
Thời gian kết thúc: | Jan. 5, 2024 |
Giảng viên dự kiến: | Datnh.Py |
Lớp: | PY64SA12L2 |
---|---|
Địa điểm: | 13 Cao Thắng, Quận 3, HCM |
Thời gian học: | Thứ 5 - 19H00 - 21H30 & Chủ nhật - 19H00 - 21H30 |
Lịch khai giảng: | Dec. 14, 2023 |
Thời gian kết thúc: | Jan. 14, 2024 |
Giảng viên dự kiến: | Tamtt.Py |
Lớp: | SQL 89SA11 LEVEL 1 |
---|---|
Địa điểm: | 13 Cao Thắng, Quận 3, HCM |
Thời gian học: | Thứ 3 - 19H00 - 21H30 & Thứ 7 - 19H00 - 21H30 |
Lịch khai giảng: | Nov. 25, 2023 |
Thời gian kết thúc: | Dec. 23, 2023 |
Giảng viên dự kiến: | hoanglb |
Data Engineer Track
Với sứ mệnh “Thúc đẩy các quốc gia, tổ chức và cá nhân phát triển nhanh, phát triển toàn diện và phát triển bền vững nhờ vào sức mạnh công nghệ”, MCI đồng hành cùng học viên trang bị kiến thức và kỹ năng để đáp ứng yêu cầu công việc của các vị trí Data Engineer. Chương trình cung cấp cho học viên những kiến thức cơ bản về thiết kế và xây dựng hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ, thu thập dữ liệu trên mạng Internet, tự động hóa các quy trình làm việc với dữ liệu (Data Pipelines) thông qua kho dữ liệu (Data Warehouse) và hồ dữ liệu (Data Lake), làm việc với bộ dữ liệu lớn (Big Data) và một phần ứng dụng học máy (Machine Learning) vào các bài toán cần sử dụng dữ liệu lớn, triển khai một hệ thống databricks trên nền tảng AWS.
Đối tượng
Các bạn đang học tập và làm việc trong lĩnh vực Data, Software Engineer, có định hướng chuyển sang các vị trí Data EngineerYêu cầu đầu vào
Khóa học cho người mới bắt đầuBạn sẽ học những gì
• Sử dụng thành thạo SQL cho truy vấn dữ liệu• Sử dụng các công cụ để lấy dữ liệu (batch, real-time: open-source…)
• Lưu trữ dữ liệu: Data warehouse & Data Lake (Hadoop HDFS, CEPH, Hive…)
• Xử lý dữ liệu (Data transformation & processing) với Python, PySpark…
• Thiết lập được các quy trình giám sát và tự động hóa trên các data pipelines với Apache Airflow
• Tạo & phân chia các layer trong data warehouse/data lake
• Xây dựng được các mô hình dữ liệu có cấu trúc (SQL) & phi cấu trúc (no-SQL)
• Thao tác và làm việc tốt với các kỹ thuật dữ liệu trên Cloud (AWS, Azure)
• Giám sát, kiểm soát chất lượng dữ liệu (data quality), data catalog, data lineage
• Xây dựng công cụ, platform để hỗ trợ cho ML
• Cách kết nối với các visualization tools
Nội dung khóa học
- Buổi 1: Làm quen với SQL và cài đặt
- Buổi 2: Làm quen với SQL và cài đặt (tiếp)
- Buổi 3: Mô hình CSDL
- Buổi 4: Làm quen với các lệnh điều kiện, lọc dữ liệu
- Buổi 5: Thực hành SQL cơ bản và nâng cao
- Buổi 6: Mệnh đề joins cơ bản và nâng cao trong SQL
- Buổi 7: Tính toán trong SQL Server
- Buổi 8: Mệnh đề phụ và bảng dẫn xuất
- Buổi 9: Review kiến thức, bài tập nhóm và đánh giá cá nhân (SQL Level 1)
- Buổi 10: Review SQL Level 1 và làm quen với thủ tục lưu trữ và biến trong SQL
- Buổi 11: Xử lý lỗi, câu điều kiện và cấu trúc vòng lặp trong SQL
- Buổi 12: Xóa, cập nhật và thêm dữ liệu trong SQL
- Buổi 13: Chỉnh sửa và sắp xếp dữ liệu
- Buổi 14: Hàm và bảng dẫn xuất, CTEs
- Buổi 15: Cursors, Debug và Dynamic SQL
- Buổi 16: Pivots và Triggers trong SQL
- Buổi 18: Làm quen với Python
- Buổi 19: Sử dụng thư viện Numpy và Xử lý dữ liệu lớn bằng Pandas
- Buổi 20: Đọc, lưu trữ, xử lý và làm sạch dữ liệu
- Buổi 21: Sắp xếp và cấu trúc lại dữ liệu. Vẽ biểu đồ và trực quan hoá. Tập hợp dữ liệu và thao tác trên nhóm
- Buổi 22: Làm việc với kiểu dữ liệu thời gian.
- Buổi 23: Pandas nâng cao
- Buổi 24: Kiến thức thực hành từ chuyên gia khoa học dữ liệu.
- Buổi 25: Máy học
- Buổi 26: Máy học (Tiếp)
- Buổi 27: Tổng kết cuối khoá
- Buổi 28: Setup các platform & giới thiệu về khóa học
- Buổi 29: Sử dụng Python/Hadoop cho việc truy xuất các nguồn dữ liệu
- Buổi 30: Giới thiệu về Hadoop và HDFS
- Buổi 31: Giới thiệu về PySpark và PySpark Cluster setup
- Buổi 32: Streaming dữ liệu với Spark
- Buổi 33: Giới thiệu về Kafka và thực hành
- Buổi 34: Giới thiệu về ETL
- Buổi 35: Thực hành ETL
- Buổi 36: Thực hành cơ bản một trường hợp dữ liệu cụ thể
- Buổi 37: Bài tập cuối khóa
- Buổi 38: Ôn lại kiến thức Khóa 1 & chuẩn bị các phần mềm cần thiết
- Buổi 39: Giới thiệu về Data Warehouse & Data Lake (Hive)
- Buổi 40: Thực hành về Data Warehouse (phần 1)
- Buổi 41: Thực hành về Data Warehouse (phần 2)
- Buổi 42: Giới thiệu và bước đầu thực hành về Apache Airflow (phần 1)
- Buổi 43: Thực hành về Apache Airflow (phần 2)
- Buổi 44: Mô hình dữ liệu SQL và No-SQL
- Buổi 45: Trực quan hóa dữ liệu với Power BI
- Buổi 46: Ôn tập kiến thức đã học (tiết dự trữ)
- Buổi 47: Bài tập cuối khóa (bài tập nhóm trước khi làm bài cuối 2 khóa)
- Buổi 48: Setup và giới thiệu về AWS (trong đó có giới thiệu về các chứng chỉ của AWS trong thực tế)
- Buổi 49: Giới thiệu và thực hành về AWS IAM (Identity and Access Management)
- Buổi 50: Giới thiệu về Amazon Simple Storage Service (S3)
- Buổi 51: Thực hành về Amazon Simple Storage Service (S3)
- Buổi 52: Giới thiệu về Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)
- Buổi 53: Thực hành về Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)
- Buổi 54: Giới thiệu về Database AWS
- Buổi 55: Thực hành về Database
- Buổi 56: Giới thiệu và thực hành về DNS và Routing
- Buổi 57: Giới thiệu và thực hành về VPC
- Buổi 58: Giới thiệu và thực hành về Load Balancer và HA
- Buổi 59: Thực hành xây dựng hệ thống thực tế và tính chi phí vận hành
- Buổi 60: AWS Application
- Buổi 61: Giới thiệu và thực hành về Monolithic vs Microservice
- Buổi 62: Security
- Buổi 63: Final test và chia sẻ các case study thực tế của Giảng viên (phần 1)
- Buổi 64: Final test và chia sẻ các case study thực tế của Giảng viên (phần 2)
- Using SQL Server
- Tạo lập cơ sở dữ liệu (CSDL)
- 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
Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...
- Using SQL Server
- Tạo lập cơ sở dữ liệu (CSDL)
- 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
Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...
- Thao tác với bảng
- Mô hình CSDL
- 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...
- Lệnh cơ bản
- Lệnh có điều kiện Where
- 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...
- Xuất ra Excel
- Các phép tính toán
- Các phép tính toán có sử dụng yếu tố ngày
- 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...
- Mệnh đề Joins cơ bản trong SQL
- Mệnh đề Joins lạ trong SQL
- 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...
- Hàm tập hợp trong SQL
- Khung hình bảng ảo View
- 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...
- Các mệnh đề phụ
- Bảng dẫn xuất (derived table) và CTEs
- 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
- Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...
Tổng kết
Mục tiêu:Tổng kết chương trình đã học
Ứng dụng:Tổng kết chương trình đã học
Case Study:- Thủ tục lưu trữ (stored procedures)
- Các biến trong SQL
- Tham số và các giá trị trả về
- Kiến thức chung và thực hành
Ứng dụng:- Quản trị dữ liệu lớn như quản lý nhân sự hay quản lý bán hàng...
Case Study:- Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...
- Hàm Scalar
- Điều kiện kiểm tra
- Cấu trúc vòng lặp
- Xử lý lỗi
- Quản trị và phân tích dữ liệu
Ứng dụng:- Phân tích dữ liệu, liên kết các dữ liệu
- Phương pháp logic trong việc tạo báo cáo khoa học
- Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...
- Lệnh xóa trong SQL
- Cập nhật dữ liệu trong SQL
- Chèn dữ liệu
- Quản trị và phân tích dữ liệu
Ứng dụng:- Phân tích dữ liệu, liên kết các dữ liệu
- Phương pháp logic trong việc tạo báo cáo khoa học
- Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...
- Tạo bảng
- Nhóm các câu lệnh trong SQL (Transactions)
- Bảng tạm thời và bảng biến
- Quản trị và phân tích dữ liệu
Ứng dụng:- Chỉnh sửa và sắp xếp dữ liệu
Case Study:- Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...
- Hàm có giá trị bảng
- Bảng dẫn xuất (derived table) và CTEs
- Quản trị và phân tích dữ liệu
Ứng dụng:- Chỉnh sửa và sắp xếp dữ liệu
Case Study:- Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...
- Thao tác con trỏ (cursors)
- Gỡ lỗi câu lệnh
- Chuỗi lệnh SQL động
- 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
- Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...
- Chuyển đổi dữ liệu Pivots
- Hẹn giờ
- Kiến thức chung và thực hành
Ứng dụng:- Phân tích bảng chéo (cross tabulation) chuyển dữ liệu từ bảng này sang bảng khác
- Kiểm tra ràng buộc toàn vẹn dữ liệu.
- Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...
- Preliminaries
- Python Language Basics, Ipython, and Jupiter NoteBooks
- Built-in Data Structures, Functions, and Files
- Làm quen với Python
- Nắm vững cấu trúc dữ liệu, hàm, và files
Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)
Case Study:- Numpy Basics: Arrays and Vectorized Computation
- Getting Started with Pandas
- Sử dụng thư viện Numpy, cấu trúc mảng, vector
- Xử lý dữ liệu lớn bằng Pandas
Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)
Case Study:- Data Loading, Storage, and File Formats
- Data Cleaning and Preparation
- Đọc, lưu trữ và xử lý dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu
Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)
Case Study:- Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape
- Ploting and Visualization
- Data Aggregation and Group Operations
- Sắp xếp và cấu trúc lại dữ liệu
- Vẽ biểu đồ và trực quan hóa
- Tập hợp dữ liệu và thao tác trên nhóm
Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)
Case Study:- Time Series
Mục tiêu:- Nắm vững kiến thức về dữ liệu theo thời gian
- Mở rộng kiến thức với pandas nâng cao
Khoa học dữ liệu
Case Study:- Advanced pandas
Mục tiêu:- Nắm vững kiến thức về dữ liệu theo thời gian
- Mở rộng kiến thức với pandas nâng cao
Khoa học dữ liệu
Case Study:- Introduction to Modelling Libraries in Python
- Data Analysis Examples
- Kiến thức thực hành từ chuyên gia khoa học dữ liệu
Ứng dụng:Khoa học dữ liệu
Case Study:- Machine learning
Mục tiêu:- Kiến thức về Máy học
- Học có giám sát với thư viện scikit-learn
- Học không giám sát trong Python
- Hướng dẫn Project cuối khóa
Machine learning
Case Study:Credit risk scoring and Segmenation in banking
- Machine learning
Mục tiêu:- Kiến thức về Máy học
- Học có giám sát với thư viện scikit-learn
- Học không giám sát trong Python
Machine learning
Case Study:Credit risk scoring and Segmentation in banking
- Tổng kết cuối khoá
Mục tiêu:- Trình bày Project cuối khóa và chữa bài
- Tổng kết kiến thức khóa học python
Tổng kết cuối khoá
Case Study:Setup các platform
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Setup các phần mềm như Python, SQL...
- Giới thiệu về khóa học và chương trình học
2023-05-22 18:57:57.159958
Sử dụng Python/Hadoop cho việc truy xuất các nguồn dữ liệu
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Truy xuất dữ liệu theo các dạng số liệu liên tục và số liệu rời rạc
- Cách xử lý số liệu trên Python
2023-05-22 18:57:57.159958
Hadoop và HDFS
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Giới thiệu về Hadoop
- Ứng dụng Hadoop trong việc lấy và lưu trữ dữ liệu
2023-05-22 18:57:57.159958
PySpark và PySpark Cluster setup
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Giới thiệu về PySpark
- Ứng dụng PySpark trong việc xử lý dữ liệu
- Ứng dụng PySpark Cluster trong các trường hợp
2023-05-22 18:57:57.159958
Streaming dữ liệu với Spark
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Ứng dụng xử lý dữ liệu streaming
Case Study:2023-05-22 18:57:57.159958
Kafka
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Khái niệm cơ bản về Kafka
- Xử lý dòng dữ liệu thời gian thực
- Am hiểu tính chất pub/sub và dữ liệu theo thời gian thực
2023-05-22 18:57:57.159958
ETL
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Sử dụng Python để thực hành quá trình ETL (Extract - Translate - Load) dữ liệu
Case Study:2023-05-22 18:57:57.159958
ETL
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Sơ lược những trường hợp của ETL
- ETL 2 lớp trước và sau Spark
2023-05-22 18:57:57.159958
Thực hành
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Xác định yêu cầu một bài toán cụ thể
- Thực hiện các bước từ truy xuất dữ liệu thay đổi và chỉnh sửa giao tiếp dữ liệu và lưu trữ dữ liệu
2023-05-22 18:57:57.159958
Bài tập cuối khóa
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Bài tập lớn làm theo nhóm
Case Study:2023-05-22 18:57:57.159958
Ôn tập kiến thức level 1
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Ôn lại những kiến thức đã được học về ETL chuẩn bị cho Data warehouse
- Cài đặt các phần cần thiết và set up máy
2023-05-22 18:57:57.159958
Data Warehouse & Data Lake (Hive)
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Giới thiệu về Kho dữ liệu
- Ứng dụng ETL để thiết lập nên kho dữ liệu
- Thiết lập Apache Hive
2023-05-22 18:57:57.159958
Data Warehouse
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Khái niệm ETL trước và sau kho dữ liệu
- Những thiết lập để lưu trữ dữ liệu hiệu quả
- Những khái niệm của một kho dữ liệu tiêu chuẩn
2023-05-22 18:57:57.159958
Data Warehouse
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Khái niệm ETL trước và sau kho dữ liệu
- Những thiết lập để lưu trữ dữ liệu hiệu quả
- Những khái niệm của một kho dữ liệu tiêu chuẩn
2023-05-22 18:57:57.159958
Apache Airflow
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Khái niệm Apache Airflow
- Các ứng dụng của Apache Airflow trong việc thiết lập một kho dữ liệu
2023-05-22 18:57:57.159958
Apache Airflow
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Thực hành thiết lập một Flow dât cho Kho dữ liệu bằng Apache AirFlow
Case Study:2023-05-22 18:57:57.159958
Mô hình dữ liệu SQL và No-SQL
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Mô hình lưu trữ SQL và No-SQL
- Thiết lập mô hình lưu trữ vào Data warehouse
2023-05-22 18:57:57.159958
Trực quan hóa dữ liệu với Power BI
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Sử dụng PowerBI để cảm quan về Data lưu trữ
- Thiết lập việc cảm quan lưu lượng lưu trữ cũng như những thứ liên quan để đảm bảo data flow
2023-05-22 18:57:57.159958
Ôn tập kiến thức level 2
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Ôn tập
Case Study:2023-05-22 18:57:57.159958
Bài tập cuối khóa
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Bài tập cuối khoá 2 và các trường hợp thực tế
Case Study:2023-05-22 18:57:57.159958
Setup và giới thiệu về AWS
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Giới thiệu về AWS
- Cài đặt những phần cần thiết cho khoá học
2023-05-22 18:57:57.159958
AWS IAM (Identity and Access Management)
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Giới thiệu về IAM
- Phân quyền các user truy cập vào môi trường
- Phân quyền cho các môi trường được phép khởi tạo và chạy
2023-05-22 18:57:57.159958
về Amazon Simple Storage Service (S3)
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Giới thiệu về hệ thống lưu trữ của AWS (S3)
- Khái niệm về lưu trữ trong S3 (bucket, key, object, region)
- Quy trình sử dụng S3
2023-05-22 18:57:57.159958
về Amazon Simple Storage Service (S3)
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Những tình huống luu trữ
- Phương pháp lưu trữ chống mất dữ liệu
2023-05-22 18:57:57.159958
Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Tổng quan về mô hình thiết lập của EC2
- Giới thiệu về Ami chuẩn bị cho thiết lập instance
- Phương pháp tạo instance
2023-05-22 18:57:57.159958
Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Những trường hợp đặc biệt
- Đề án kết hợp S3 và EC2
2023-05-22 18:57:57.159958
Database AWS
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Định nghĩa và cách hoạt động của Database trên AWS
- Thiết lập một database trên AWS
2023-05-22 18:57:57.159958
Thực hành về Database
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Thực hành thiết lập một database
Case Study:2023-05-22 18:57:57.159958
DNS và Routing
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- DNS, Zone, Route, Route53 của AWS
- Cách thiết lập Route 53
2023-05-22 18:57:57.159958
VPC
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- VPC, Subnet, Route Traffic, VPN Connection
Case Study:2023-05-22 18:57:57.159958
Load Balancer và HA
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Load Balancer
- Cải thiện khả năng phân bổ lưu lượng
2023-05-22 18:57:57.159958
Thực hành xây dựng hệ thống thực tế và tính chi phí vận hành
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Xây dựng hệ thống thực tế
- Tính toán chi phí cho hệ thống
2023-05-22 18:57:57.159958
AWS Application
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Kết nối lại những gì đã học
- Tích hợp application với những mục tiêu khác
2023-05-22 18:57:57.159958
Monolithic vs Microservice
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Microservice, APIs, Monolithic
- Thực hành microservieces
2023-05-22 18:57:57.159958
Security
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Những cách giúp bảo mật dữ liệu trên AWS
- Hệ thống kết hợp bảo mật
2023-05-22 18:57:57.159958
Final test
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:Final test
Case Study:2023-05-22 18:57:57.159958
Final test
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:Final test
Case Study:2023-05-22 18:57:57.159958
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 học2. 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

Đinh Công Minh
- Quản lý tại PwC Việt Nam
- Chuyên viên Phân tích dữ liệu cao cấp tại Techcombank Việt Nam
- Chuyên viên tư vấn Quản trị rủi ro tại Deloitte Touche Tohmatsu Limited (Vietnam)
- Giảng viên SQL và Python cao cấp tại Học viện Công nghệ MCI Việt Nam

Tống Châu Nghị
- Hơn 20 năm kinh nghiệm trong ngành Công nghệ thông tin, đặc biệt hiểu biết sâu sắc về quản lý hệ cơ sở dữ liệu và quản lý kho dữ liệu datawarehouse
- Hơn 12 năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực triển khai SAP BI , SAP BW, SAP ECC
- Hơn 5 năm kinh nghiệm trong việc triển khai và áp dụng các dịch vụ của Microsoft như Power BI, Microsoft 365, SQL Server, Azure Cloud...
- Đảm nhận vị trí Quản lý Phân tích kinh doanh tại Tập đoàn bán lẻ Central Retail Vietnam từ năm 2013 đến nay
- Tư vấn triển khai hệ thống BIBO tại Công ty Nguyễn Kim Trading, Việt Nam

Nguyễn Hữu Minh
- 5 năm kinh nghiệm trong ngành Khoa học dữ liệu và Công nghệ thông tin tại Việt Nam
- Hiện đảm nhân vị trí Data Scientist, AI Researcher tại Công ty PIXTA Vietnam Co. Ltd
- Giải nhất cuộc thi Sinh viên Nghiên cứu Khoa học - Khoa Toán ứng dụng và Hệ thống thông tin
- Kĩ sư Toán và Thông tin tại trường Bách Khoa Hà Nội

Do Duy Nam
- Hơn 22 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Công nghệ thông tin và Dữ liệu lớn
- Nhà khoa học dữ liệu cao cấp Senior Data Specialist tại Công ty Cổ phần VNPAY JSC
- Giám đốc công ty LiveZone Vietnam Consulting JSC, đã ký và quản lý 1 team đa quốc gia vận hành dự án về phân tích kinh doanh (business intelligence) giá trị 1 triệu đô cho Công ty lọc hóa dầu Bình Sơn
- Phó Giám đốc Công ty DSI Vietnam, quản trị dự án Báo cáo, làm việc với PHP, Coldfusion, HTML chart
- Nhà khoa học dữ liệu cao cấp tại ACOM Financial Institute, Nhật Bản
Chứng chỉ:
1. MBA Degree at Gloucestershire Business School (United Kingdom)
2. DA-100: Microsoft Certified: Data Analyst Associate
3. Microsoft Certified Excellence Solution Developer
4. IBM Certified Solution Expert

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%)