Combo Khóa Học Power Bi Và Python
Big data” khiến bạn gặp khó khăn trong việc xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu hàng ngày?
Hãy khám phá giải pháp công nghệ của hai công cụ xử lý và phân tích dữ liệu chuyên nghiệp trong Combo khóa học POWER BI và PYTHON của UniTrain chỉ với 11 buổi học thực hành.
Bộ đôi công cụ
xử lý, phân tích & trực quan hóa dữ liệu hiện đại đang trở thành yêu cầu cấp thiết của tất cả
bộ phận doanh nghiệp thời kỳ số hiện nay
Power BI
Power BI – ứng dụng Business Intelligence (BI) do Microsoft phát triển năm 2015 – hiện là công cụ dẫn đầu thị trường BI được các doanh nghiệp tin dùng để tự động hóa quá trình chuyển hóa số liệu thô thành các báo cáo trực quan, phân tích thông tin theo thời gian thực (real-time) một cách hiệu quả để đưa ra quyết định trong kinh doanh.
PYTHON
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới hiện nay, đặc biệt trong việc xử lý dữ liệu lớn – big data với tốc độ cực nhanh. Python giúp người dùng tiết kiệm được thời gian cũng như tăng hiệu quả xử lý dữ liệu, lập thống kê, tạo báo cáo, phân tích … nhờ cú pháp đơn giản, gần gũi, tính linh hoạt cùng các thư viện hỗ trợ đa dạng.
Bạn đạt được gì từ Combo khóa học này?
Xử lý BIG DATA nhanh chóng
Trích xuất, làm sạch và xử lý dữ liệu lớn vượt quá khả năng xử lý của Excel với tốc độ cực nhanh, tiền đề để thực hiện các dự án phân tích, thống kê, trực quan hóa
Cập nhật dữ liệu theo thời gian thực
Dữ liệu báo cáo được thu thập, tổng hợp và cập nhật theo thời gian thực (real-time data) với Power BI, giúp người dùng đưa ra quyết định nhanh chóng, chủ động và hiệu quả hơn.
Phân tích dữ liệu đa ngữ cảnh
Dễ dàng phân tích, nắm rõ số liệu theo nhiều yếu tố, nhanh chóng tìm hiểu nguyên nhân số liệu trong báo cáo nhờ việc tương tác với màn hình báo cáo để tạo các tình huống phân tích cụ thể
Trực quan hóa dữ liệu chuyên nghiệp
Thiết kế diện mạo mới cho báo cáo: đẹp mắt, sinh động, ấn tượng, chuyên nghiệp và dễ sử dụng bằng các công cụ hiện đại và biểu đồ trực quan
Chương trình này phù hợp với ai?
Nhân viên non IT trong nhiều lĩnh vực kinh doanh, hành chính, marketing, tài chính, kế toán, nhân sự, …
Các chuyên gia phân tích cần sử dụng công nghệ để xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh và xây dựng báo cáo trực quan
Đội ngũ quản lý, nhân sự cấp cao và chủ doanh nghiệp biết cách đọc báo cáo, tìm ra ý nghĩa của các báo cáo/dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh phù hợp
Đặc biệt dành cho nhân sự làm việc với dữ liệu lớn (big data) hoặc có nhiều thao tác thủ công khi lập báo cáo định kỳ trong tất cả lĩnh vực như kế toán, tài chính, ngân hàng, chứng khoán, phân tích, quản lý nhân sự…
Sinh viên, người đi làm muốn nâng cao học hỏi các kỹ năng hiện đại để đón đầu các xu hướng công nghệ, trang bị hành trang cho nghề nghiệp tương lai
Combo gồm 2 khóa học kỹ năng toàn diện
Phân tích và trực quan hóa dữ liệu trên Power BI
1. Giới thiệu tổng quan về ứng dụng Power BI
- Tổng quan về Power BI, Power BI desktop và Power BI service
- Một số mẫu báo cáo BI và cách sử dụng
- Nguyên tắc xây dựng báo cáo Power BI
2. Kết nối dữ liệu và xây dựng mô hình dữ liệu (data model)
- Các loại kết nối dữ liệu vào Power BI và các kiểu dữ liệu thường gặp
- Kết nối dữ liệu từ các nguồn: CSV, Excel Files, Folder, SQL server
- Xử lý, chuẩn hóa dữ liệu thô trước khi đưa vào sử dụng bằng Power Query
- Tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn/file khác n hau
- Tạo mối liên kết giữa các bảng và xây dựng data model
3. Trực quan hóa dữ liệu (data visualization) và xây dựng báo cáo BI
- Tạo các loại bảng biểu và đồ thị phổ biến để trực quan hóa dữ liệu
- Cách tạo Calculated Columns, New Tables và New Measures
- Sử dụng các hàm DAX cơ bản để tính toán và trình bày các chỉ tiêu báo cáo
- Xây dựng các tương tác trên bảng biểu và biểu đồ bằng Filter và Slicer
4. Power BI service – nền tảng online
- Tổng quan cách chuyển đổi và sử dụng báo cáo cho phiên bản di động
- Cách kết nối, thiếp lập chức năng tự động cập nhật dữ liệu
- PowerBI.com Gateways và cách chia sẻ báo cáo BI cho người dùng
- Phân quyền cho người sử dụng báo cáo
Xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python
1. Làm quen với Python và cách cấu trúc lập trình cơ bản
- Cài đặt và thiết lập môi trường – Anaconda
- Làm quen với Jupyter Notebook
- Các kiểu dữ liệu trong python
- Các cấu trúc dữ liệu: List, Set, Dictionary, Tuples, Strings
- Lệnh điều kiện, rẽ nhánh
- Thực hành giải các bài tập cơ bản
2. Các lệnh hàm và modules
- Cấu trúc lặp For, While
- Khai báo và định nghĩa hàm
- Truyền tham số cho hàm, sử dụng module, package có sẵn
3. Thư viện toán học Numpy
- Giới thiệu về Numpy
- Các câu lệnh cơ bản với Numpy
4. Thư viện mã nguồn mở Pandas
- Giới thiệu về Pandas
- Tạo Data Frame và các câu lệnh xử lý trên Data Frame căn bản
5. Xử lý và trực quan hóa dữ liệu trên Python
- Nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (Web, CSV, Excel, Sqlite)
- Làm sạch dữ liệu
- Giới thiệu về trực quan hóa dữ liệu với Bokeh
- Vẽ biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu
Lê Thanh Vy
Consulting Manager, UniTrain
– 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực kiểm toán, tài chính ngân hàng và tư vấn doanh nghiệp
– Từng giữ vị trí Chuyên viên Phân tích và Hoạch định tài chính (Senior FP&A) tại công ty Zuellig Pharma Việt Nam, Trưởng nhóm kiểm toán và dịch vụ tài chính (Senior Financial Services) tại EY Việt Nam.
– Tham gia nhiều dự án đào tạo và tư vấn hoàn thiện hệ thống báo cáo quản trị theo mô hình hiện đại, quản lý tập trung và tự động hóa cho nhiều doanh nghiệp quy mô lớn. Cô có kinh nghiệm quản lý dữ liệu và lập các báo cáo hợp nhất cho ngân hàng và các công ty đa quốc gia, xây dựng và phân tích ngân sách tài chính, và phối hợp cùng các bộ phận Sales, BD, HR, Operation trong việc xây dựng các mô hình tài chính để đánh giá hiệu quả đầu tư, kinh doanh.
Phạm Hữu Nghĩa
Senior Financial Services, EY
– Nhiều năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực kiểm toán và tư vấn, đặc biệt là cung cấp dịch vụ kiểm toán các định chế tài chính như: ngân hàng, công ty chứng khoán, công ty tài chính, công ty quản lý quỹ, các quỹ đầu tư
– Đảm nhiệm các dự án tư vấn về xây dựng các mô hình rủi ro tín dụng (Credit Risk Modelling) theo chuẩn mực IFRS 9 cho nhiều ngân hàng lớn tại Việt Nam, Lào và Campuchia.
– Nhiều kinh nghiệm trong việc sử dụng các công cụ như VBA, Python vào việc tự động hoá các công việc đơn giản thủ công, mang tính chất tổng hợp hay lặp lại để tối ưu về mặt thời gian nhằm mang lại hiệu suất tối đa khi thực hiện công việc kiểm toán cũng như tư vấn
Sản phẩm của học viên
Bạn sẽ BỎ LỠ gì khi không tham gia?
GIÁO TRÌNH ĐÀO TẠO CHUYÊN NGHIỆP VÀ TOÀN DIỆN DUY NHẤT
Giáo trình chuyên nghiệp, toàn diện được thiết kế chuyên biệt và cập nhật liên tục bởi đội ngũ chuyên gia nhiều kinh nghiệm thực tiễn tại các tập đoàn lớn
CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO MANG TÍNH THỰC TIỄN CAO
Nội dung bài giảng nhiều bài toán ứng dụng thực tế (best practice) giúp học viên nắm bắt và áp dụng ngay vào công việc thực tiễn. Học viên có cơ hội thảo luận về các tình huống thường gặp để giải quyết vấn đề công việc ngay tại lớp học
ĐỘI NGŨ GIẢNG VIÊN CHẤT LƯỢNG VÀ GIÀU KINH NGHIỆM
Đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm thực tế trong việc vận dụng Python trong việc xử lý dữ liệu lớn, xây dựng các mô hình dự báo và tự động hóa.
ĐỘI NGŨ CHĂM SÓC HỌC VIÊN LUÔN SẴN SÀNG HỖ TRỢ
Nhân viên chăm sóc khách hàng luôn sẵn sàng giải đáp mọi thắc mắc liên quan đến lộ trình, khóa học, giảng viên... Mọi câu hỏi trước, trong và sau khóa học đều được giải đáp nhanh nhất có thể
HỌC ONLINE
Ưu đãi khi đăng ký nhóm
Nhóm 2: 5.600.000đ/học viên
Nhóm 3: 5.500.000đ/học viên
Ưu đãi giảm thêm 10% đối với sinh viên
HỌC OFFLINE
Ưu đãi khi đăng ký nhóm
Nhóm 2: 6.000.000đ/học viên
Nhóm 3: 5.900.000đ/học viên
Ưu đãi giảm thêm 10% đối với sinh viên
Thông tin chuyển khoản
– Tên tài khoản: Công ty TNHH Tư vấn và Đào tạo UniTrain
– Tài khoản Ngân hàng ACB, chi nhánh Sài Gòn: 44444266
– Tên tài khoản: Công ty TNHH Tư vấn và Đào tạo UniTrain
– Tài khoản Ngân hàng VCB, chi nhánh HCM: 0071001263309
Nội dung chuyển khoản: [Tên học viên]-[Số điện thoại]-Python
UniTrain gửi email xác nhận sau khi nhận được học phí từ học viên.
unitrain.edu.vn
Tầng 6, tòa nhà Thiên Sơn
5 Nguyễn Gia Thiều, P.6, Q.3, TP. HCM
Phone: (028) 66 826 629
Hotline: 0901 175 625
Email: [email protected]