Combo Khóa Học BUSINESS INTELLIGENCE

Bộ ba công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ và hiện đại đang trở thành yêu cầu cấp thiết của tất cả bộ phận doanh nghiệp

Power Bi

Power BI

Xây dựng báo cáo Dashboard trên Power BI chính xác, chuyên nghiệp.
Cập nhật báo cáo nhanh chóng và kịp thời hỗ trợ đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng.

Sql

SQL

Trang bị toàn diện các kỹ năng xử lý dữ liệu chuyên nghiệp trên database SQL.
Truy xuất dữ liệu một cách nhanh chóng và dễ dàng, thuận tiện bằng câu lệnh SQL.

Python 1

PYTHON

Python giúp người dùng tiết kiệm được thời gian cũng như tăng hiệu quả trong các công việc như làm xử lý dữ liệu lớn, lập thống kê, tạo báo cáo, phân tích …

Bạn đạt được gì từ Combo khóa học này?

TRỰC QUAN HÓA VỚI POWER BI

Thiết kế sinh động, ấn tượng, chuyên nghiệp và dễ sử dụng bằng các công cụ hiện đại và biểu đồ trực quan

TRUY VẤN DỮ LIỆU VỚI SQL

Thực hiện các xử lý dữ liệu lớn, không bị giới hạn số lượng 1 triệu dòng dữ liệu trong Excel.

XỬ LÝ DỮ LIỆU LỚN VỚI PYTHON

Tăng hiệu quả xử lý dữ liệu, lập thống kê, tạo báo cáo, phân tích

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

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 dùng

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: Excel Files, Folder, SQL server
– Xử lý, chuẩn hóa dữ liệu thô trước khi đưa vào sử dụng và xây dựng data model
– Tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn
– 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

1. Giới thiệu SQL
– Tổng quan về SQL server
– Các khái niệm về database trong SQL server
2. Truy vấn dữ liệu từ một bảng
– Câu lệnh SELECT để truy vấn dữ liệu
– Các hàm xử lý dữ liệu dạng chuỗi, số và ngày tháng năm trong SQL
– Truy vấn dữ liệu có điều kiện với câu lệnh WHERE và các toán tử
– Truy vấn và nhóm dữ liệu với câu lệnh CASE WHEN
3. Truy vấn dữ liệu từ nhiều bảng
– Các lệnh JOIN để gộp nhiều bảng dữ liệu
– Tạo truy vấn con trong SQL
– Tạo truy vấn con với WITH
– Kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng có cùng cấu trúc thành bảng tổng hợp 
4. Thao tác với bảng dữ liệu
– Tạo bảng tạm lưu lại kết quả của một truy vấn SELECT
– Các lệnh làm việc với bảng
– Tạo bảng từ dữ liệu nguồn là file Excel

XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SQL

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 DataFrame và các câu lệnh xử lý trên DataFrame 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 dữliệu
– Giới thiệu về trực quan hóa dữ liệu với Bokeh

Đội ngũ giảng viên tại UniTrain

Gv Vy 360 Removebg Preview

Lê Thanh Vy

Consulting Manager
UniTrain

VÕ HUỲNH MINH QUANG

Customer Analytics Manager
VIB

Gv Nghia2

PHẠM HỮU NGHĨA

Senior Financial Services
EY

Sản phẩm của học viên

Bi
Bi 3
Sql
Python Feedback 2

LỊCH HỌC VÀ ƯU ĐÃI

Hình thức học: Online và Offline song song

Ngày khai giảng: 08-01-2022

Lịch học: Sáng T7 và Sáng CN (09:00 – 12:10)

Thời lương: 14 buổi – 42.5 giờ

HỌC ONLINE

Ưu đãi khi đăng ký nhóm

Nhóm 2: 7.400.000đ/học viên
Nhóm 3: 7.300.000đ/học viên

Ưu đãi giảm thêm 10% đối với sinh viên

HỌC OFFLINE

Ưu đãi khi đăng ký nhóm

Nhóm 2: 7.800.000đ/học viên
Nhóm 3: 7.700.000đ/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]-DataAnalytics
UniTrain gửi email xác nhận sau khi nhận được học phí từ học viên.

unitrain.edu.vn

Tầng 4, tòa nhà Thiên Sơn
5 Nguyễn Gia Thiều, P.6, Q.3, TP. HCM
Phone: (028) 66 826 629
Hotline: 0901 175 625
Email: info@unitrain.edu.vn