Lộ trình Đào tạo Data Analyst thực chiến - Excel Power BI SQL Python

Buổi 1 - Giới thiệu

1.1. Hướng dẫn cài đặt PBI, 1 số chú ý quan trọng.

1.2. Giới thiệu các giải pháp BI, vai trò BI trong tổng thể hệ thống.

1.3. Các thành phần trong hệ sinh thái Power BI

1.4. Quy trình trực quan hóa dữ liệu ...

Buổi 2-5: Trực quan hóa dữ liệu với Power BI

2-5.1. Thiết kế và xây dựng report

2-5.2. Giới thiệu và làm việc với các charts cơ bản

2-5.3. Chức năng cơ bản của report

- Thuộc tính

- Format

- Tương tác

- Giới thiệu các charts mở rộng (PowerBI market)

- Improve report performance 

- Sort and formatting data using Data View

2-5.4. Conditional Formating

2-5.5. Filtering

2-5.6. Kể câu chuyện bằng dữ liệu – “Dữ liệu biết nói” _ Data Storytelling

Buổi 6: Kết nối và xử lý dữ liệu

6.1. Giới thiệu công cụ Power Query Editor

6.2. Kết nối 1 số nguồn số liệu khác nhau

6.3. Thực hiện các Transform dữ liệu cơ bản với Power Query Editor

6.4. Best practice giải quyết lỗi khi transform dữ liệu

6.5. Cleansing data

- Data shaping

- Data profiling

Buổi 7: Design a Data Model in Power BI

7.1. Khái niệm về Datamart

7.2. Các nguyên tắc thiết kế tối ưu

7.3. Phân biệt Data Table (Fact) và Lookup Table (Dimension)

- Tổng quan về Data Model, Relationships

- Khởi tạo kết nối giữa các bảng

- Relationships cardinality

- Quản lý Relationship

-  Active và Inactive relationships

-  Advandced Relationships

7.4. Thiết kế mô hình Star-Schema, mô hình Snow-Flake

7.5. Hierarchy trong Dimension

7.6. Best practice: “xây dựng modelling từ raw data”

Buổi 8-10: Tạo Model Calculation với DAX trong PowerBI

8-10.1. Giới thiệu về Data Analysis Expressions (DAX)

8-10.2. Measures, Calculated Column, Calculated Table với DAX

8-10.3. Các nhóm hàm DAX:

- CALENDAR, FORMAT..

- SUM, SUMX, COUNT, COUNTX 

- CALCULATE

- SAMEPERIODYEAR, TOTYTD….

- ROLLING CALCULATION

8-10.4. Best practice với DAX (ex: Time Intelligence)

Buổi 11: Power BI nâng cao

11.1 Thực hành Drillthrough Filter, bookmark

11.2 "What-if" parameters

11.3 Power BI service

- Dataset

- Workspace

- Apps

- Subscription

- Sharing

- Schedule Refresh

11.3 Row level security

11.4 Dashboard

11.5 Data Insight with AI component in Power BI

11.6 Power Query

-  Append

-  Merge

11.7 Column Analyzing (Profiler, Statistic, …)

Buổi 12: Ôn tập & kiểm tra

12.1 Bài tập cuối khóa

12.2 Q&A

Buổi 1. Giới thiệu về Python

Giới thiệu về chương trình học

Mục tiêu đạt được của khóa học

Nội dung cơ bản về ngôn ngữ lập trình

Python & ứng dụng Python trong thực tế

Ví dụ về chương trình python crawl dữ liệu tỷ giá hối đoái từ trang chủ Vietcombank

Trao đổi, thảo luận

Buổi 2. Kiểu dữ liệu và biểu thức trong Python

Cấu trúc chương trình Python 

Biến và các kiểu dữ liệu

Áp dụng các kiểu dữ liệu nào trong thực tế?

Thực hành biến và kiểu dữ liệu trên bộ dữ liệu tỷ giá hối đoái

Bài tập về nhà

Buổi 3. Cấu trúc điều khiển

Mở đầu

Các phép toán

Biểu thức điều kiện và vòng lặp

Thực hành tìm kiếm và cập nhật tỷ giá

Bài tập về nhà

Buổi 4. Hàm và Module

Cách thức hoạt động của hàm

Gọi hàm trong python

Biến cục bộ và biến toàn cục

Hàm lambda

Thực hành: Áp dụng hàm trong bài toán thanh toán quốc tế

Bài tập về nhà

Buổi 5. Hướng đối tượng trong Python

Lớp và đối tượng

Phương thức

Package và import

Thực hành: lớp và đối tượng 

Bài tập về nhà

Buổi 6. Dữ liệu Excel

Các định dạng tệp vào ra thông dụng trong python

Excel và csv

Đọc file trên Local, Google Drive

Đọc dữ liệu các bảng trong file

Thực hành: đọc, ghi và xử lý file excel bài toán chênh lệch tỷ giá hối đoái

Bài tập về nhà

Buổi 7. Dữ liệu Excel (tiếp)

Ghi dữ liệu và lưu trên Local, Google Drive

Tạo format khi ghi dữ liệu

Thêm chart vào file Excel

Thực hành: đọc, ghi và xử lý file excel bài toán chênh lệch tỷ giá hối đoái

Bài tập về nhà

Buổi 8. Thu thập dữ liệu - Ôn tập

Giới thiệu về Web, HTML

Các công cụ thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu với Selenium

Thực hành bài toán phân tích tỷ giá và xuất ra báo cáo

Buổi 9. Xử lý dữ liệu

Tầm quan trọng của dữ liệu và phân tích dữ liệu

Thu thập dữ liệu

Xử lý dữ liệu với thư viện pandas

Kiểu dữ liệu và thao tác trong Pandas

Đọc/ghi tệp dữ liệu

Buổi 10. Xử lý dữ liệu (tiếp)

Làm việc với DataFrame

Chèn, xóa, sửa dòng và cột trong DataFrame

Sắp xếp dữ liệu trong DataFrame

Xử lý dữ liệu thiếu

Làm việc với text

Buổi 11. Xử lý dữ liệu (tiếp)

Đối tượng Groupby

Ghép nối các DataFrame

Hợp nhất dữ liệu (Merge)

Pivot Table

Buổi 12. Thực hành xử lý dữ liệu

Thực hành xử lý dữ liệu bằng pandas

Buổi 13. Một số thư viện đồ họa

Trực quan hóa dữ liệu

Một số dạng biểu đồ thường gặp

Một số thư viện thông dụng

Thực hành cài đặt các thư viện và trực quan hóa một số nội dung

Buổi 14. Thư viện Matplotlib

Import thư viện

Các biểu đồ cơ bản

Ví dụ minh họa

Thực hành thư viện Matplotlib trên dữ liệu tỷ giá hối đoái

Buổi 15. Thư viện Seaborn

Lợi ích của Seaborn

Biểu đồ trong Seaborn

Ví dụ minh họa

Thực hành thư viện Seaborn trên dữ liệu tỷ giá hối đoái

Buổi 16. Phát hiện và xử lý dị biệt (Anomaly/Outlier)

Vấn đề Anomaly/Outlier

Phương pháp xử lý

Ví dụ minh họa

Thực hành xử lý Anomaly/Outlier trên dữ liệu tỷ giá hối đoái

Buổi 17. Phân tích dữ liệu thăm dò - Exploratory Data Analysis

EDA là gì

Mục đích và lịch sử của EDA

Một số biểu đồ trong EDA

Phân tích khám phá dữ liệu – EDA

Các hàm và phương thức hay dùng trong EDA

Ví dụ

Thực hành EDA trên dữ liệu tỷ giá hối đoái

Buổi 18. Học máy trong phân tích dữ liệu

Học máy và phân tích dữ liệu

Thuật toán học máy

Thư viện học máy

Thực hành: phân cụm tỷ giá bằng K-means và KNN

Buổi 19. Project tổng hợp

Buổi 20. Tổng kết khóa học

Tổng kết

Trao đổi thảo luận

Buổi 1 - Tổng quan về CSDL

- Giới thiệu về các RDBMS,công cụ làm việc, ngôn ngữ làm việc, đơn vị hay sử dụng . 

- So sánh CSDL quan hệ với phi quan hệ

- Hệ quản trị cơ sở dữ liệu (RDBMS) 

- Cơ sở dữ liệu (DB)

- Ngôn ngữ SQL

- Chương trình giúp người dùng giao tiếp với cơ sở dữ liệu ( MySQL Workbench )

Buổi 2 - Truy vấn dữ liệu cơ bản

- Khái niện truy vấn dữ liệu

- Cấu trúc, ví dụ cụ thể cho từng câu lệnh

+ Select

+ where và các điều kiện logic  and, or

+ các hàm cơ bản trong MySQL

+ các hàm tổng hợp dữ liệu trong MySQL sum(), count(),

+  group by, order by, having, limit)

Buổi 3 - Tìm hiểu cấu trúc của CSDL

- Truy vấn các bảng hệ thống

    + Các bảng, view của một CSDL

    + Các cột của một bảng và tính chất các cột

- Đọc Diagram

- Quan hệ dữ liệu: 1-1; 1-n; n-n;

- Khóa: Primary Key; Foreign Key

- Kiểu dữ liệu: Link

Buổi 4 - Truy vấn dữ liệu nâng cao

- Join: Khái niệm, phân biệt left join, inner join, right join

- Union: Khái niệm, ví dụ

- View: Các kiểu views

Buổi 5 - Cập nhật dữ liệu

Insert: Chèn 1 dòng hoặc nhiều dòng từ 1 bảng

Delete: Xóa dòng, ý nghĩa mệnh đề where 

Update: Cập nhật dữ liệu, ý nghĩa mệnh đề where 

Buổi 6 - Các khái niệm CSDL theo ngôn ngữ nghiệp vụ

Xây dựng các cấu trúc:

- Table, View, Các ràng buộc: Key (PK, UK)

- Tối ưu qua Index

- Procedure

Buổi 7 - Xây dựng kho dữ liệu, kết nối & khai thác

- Kiến trúc kho dữ liệu

- Mô hình dữ liệu OLTP và OLAP

- Kết nối CSDL với Excel, Power BI

- Khai thác dữ liệu BI

Buổi 8 - Thiết lập môi trường làm việc thực hành

- Hệ quản trị CSDL MySQL

- Môi trường truy vấn Workbench

Buổi 9 - Tạo CSDL mẫu để làm việc

- Qua Copy,paste

- Qua Import, Export

Buổi 10 - Truy vấn dữ liệu theo yêu cầu

Select, where, and, or, sum(), count(), group by, order by, having, limit,...

join (left join, right join, inner join,...), union, view

Buổi 12 - Xây dựng và phân tích lược đồ

Vẽ và phân tích lược đồ

Buổi 13 - Truy vấn các bảng hệ thống CSDL

Tên các bảng, Tên các cột của một bảng và tính chất các cột đó

Buổi 14 - Thao tác dữ liệu

insert, delete, update

Buổi 15 - Tạo các thành phần của CSDL

Tạo database, table, column (data type), key, Views

Buổi 16 - Kết nối cơ sở dữ liệu

Buổi 17 + 18 - Project

- Truy vấn từ cơ bản đến nâng cao để tìm hiểu Cơ sở dữ liệu

- Xây dựng cơ sở dữ liệu OLAP

- Xây dựng dashboard trên OLTP (excel hoặc Power BI)

- Xây dựng dashboard trên OLAP

Tuần 1 - Tổng quan về phân tích dữ liệu & Các Data Tab cơ bản

1.1. Tổng quan về phân tích dữ liệu (Data vs Information, Các Level Data Analysis, Quy trình Data Analysis, các công cụ Data Analysis)

1.2. Conditional Formating (Duplicate Values Rules)

1.3. Data Tab cơ bản ( Sort, Filter, Find&Select Text to Columns. Remove Duplicates, Flash Fill, Data Validation)

1.4. Copy & Paste ( Transpose Operation (Add, Subtract, Multiply, Divide)

Tuần 2 - Khối dữ liệu OLAP và các thao tác & Quy trình ETL dữ liệu

2.1. ETL (Extract, Transform, Load)

2.2. OLAP ( (Olap Cube, Roll-up, Drill-down, Slice and dice, Rollup, Pivot, Unpivot,..) OLTP)

2.3. Phân phối mẫu

2..4. Pivot Table, Pivot Chart ( Chart Type Filter, Group, Values Group Date, Change display format) 

Tuần 3 - Tư duy xây dựng dashboard & Quản trị dữ liệu

3.1. Nguyên lý về quản trị dữ liệu dạng số 1. (DAKHASAPHATO). Nguyên lý về số, nguyên lý về chiều khái niệm

3.2. Fields, Items and Sets

3.3. Dash ( Report, Slicer, Dash)

Tuần 4 - Tư duy phân tích Insight & Quản trị dữ liệu

4.1. Nguyên lý về quản trị dữ liệu dạng số 2. ( nguyên lý 6 dữ liệu, nguyên lý phân tích và tư duy TopDown)

4.2. Data Tab nâng cao: Power Query - "Preprocessing 1: Remove Duplicates, Remove Column, Row, Replace Values reprocessing 2: Merge Queries, Append Queries, Group By,...")

4.3. Transform Data 1: Transpose, Split Column, Pivot, Unpivot

4.4. Transform Data 2: Convert Date, Time Add column)

Tuần 5 - Project thực tế & Chia sẻ định hướng sau khóa học

Tổng kết kiến thức học

Giải đáp thắc mắc & Chia sẻ định hướng

Project xử lý dữ liệu Power Query & Xây dựng Dashboard

Project xây dựng Dashboard trên Google Data Studio

Tư vấn 1-1 với GIảng viên

Book lịch trực tiếp hoặc trực tuyến với GIảng viên