LEVEL 1: DATA FOR EVERYONE
Buổi 1: Orientation Day
Khai giảng khóa học, giới thiệu về mục tiêu, yêu cầu, cơ hội việc làm sau cả lộ trình.
Tổng quan về dữ liệu và ngành khoa học dữ liệu.
Buổi 2 – 3: SQL
Giới thiệu tổng quan về cơ sở dữ liệu quan hệ (relational database) và structure của nó (table, column, row, primary key, foreign key, data types).
Giới thiệu về Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS), Operational database vs. Analytical database.
Giới thiệu về MySQL, Dbeaver,…
Học các câu lệnh SQL căn bản.
Buổi 4 – 5: SQL
Giới thiệu về các hàm xử lý dữ liệu: hàm xử lý chuỗi, thời gian, hàm chuyển đổi,…
Học về JOIN trong SQL: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN,…
Import dữ liệu từ file csv, Excel vào MySQL,..
Buổi 6 – 7:
Review các kiến thức của các buổi trước + demo – Thực hành JOIN + CTE.
Ôn tập kiến thức về CASE Statement – Đánh số dòng.
Buổi 8 – 9 – 10: Power BI
Giới thiệu tổng quan về Power BI, Power BI Desktop, chu trình dựng báo cáo, các loại bảng và biểu đồ trong Power BI.
Học về Data Modeling với Power BI và tạo relationship giữa các bảng.
Giới thiệu về DAX và các nhóm DAX phổ biến.
Power BI report view.
Buổi 11 – 12 – 13 – 14: Python
Giới thiệu về Python & các quy tắc lưu ý khi sử dụng Python.
Học các lệnh cơ bản của Python: Pandas, thao tác file, connect database, data cleaning,…
Thực hành & chữa bài tập về nhà.
LEVEL 2: BUSINESS INTELLIGENCE ANALYST
Buổi 1 – 2: Orientation Day
Review các loại hình & giới thiệu quy trình phân tích dữ liệu.
Giới thiệu chuyên sâu về Power BI, các chức năng, giao diện và ứng dụng Power BI vào phân tích dữ liệu.
Tổng quan analytical technique (descriptive + diagnostic)
Buổi 3 – 4: Các kỹ thuật tìm kiếm insight từ dữ liệu
Buổi 5: Data Ingestion & Data Model
Buổi 6 – 7: Data Model Practice with SQL & PowerBI
Buổi 8: Edit Query with Power BI for advanced transform
Buổi 9: Demo và sửa project giữa kỳ
Buổi 10 – 11: DAX
Giới thiệu về DAX, measures & cách sử dụng DAX để tạo ra các measures.
Review DAX, giới thiệu tính năng python for visualize.
Buổi 12: Python for visualize & giới thiệu về final project
Buổi 13 – 14 – 15: Update tiến độ Project – Q&A
Q&A: Get Data & Data Wrangling.
Q&A: Data Processing & Transforming.
Q&A: Data Visualizing.
Buổi 16: Project Presentation – Đánh giá từ doanh nghiệp.
LEVEL 3: DATA ANALYST
Buổi 1: Orientation Day
Giới thiệu về mục tiêu, yêu cầu, cơ hội việc làm sau cả lộ trình
Giới thiệu về Machine learning và Predictive Analytics, các tools, các bước trong một task Machine Learning, cách làm một project.
Buổi 2 – 3: Basic Mathematics in Data Analytics
Buổi 4: Tabular Data Transforming & Vector Output
Buổi 5: Basic Preprocessing Techniques
Buổi 6: Basic Data Mining Methods
Buổi 7 – 8: Thi giữa kỳ
Buổi 9: Thuật toán phân tích dự đoán dữ liệu có giám sát
Buổi 10: Thuật toán phân tích dự đoán dữ liệu không giám sát
Buổi 11: Thuật toán phân tích dữ liệu thời gian
Buổi 12: Reduce Dimension , Feature Engineering & Feature Selection, String Manipulation
Buổi 13 – 14 – 15: Update tiến độ Project – Q&A
Q&A: Get Data & Data Wrangling.
Q&A: Data Processing & Transforming.
Q&A: Data Visualizing.
Buổi 16: Project Presentation – Đánh giá từ doanh nghiệp.
LEVEL 4: DATA XCAREER KICKSTART
Buổi 1: Orientation Day
Khai giảng khóa học, giới thiệu về mục tiêu, yêu cầu, cơ hội việc làm sau cả lộ trình
Buổi 2 – 3 – 4: SQL best practice
Buổi 5 – 6 – 7: BI
Review một số key points trong phân tích và quản trị chất lượng dữ liệu.
Hướng dẫn sử dụng chart hợp lý.
Mini case study.
Buổi 8 – 9: Predictive Analytics
Review kiến thức về Predictive Analytics.
Buổi 10 – 11 – 12 – 13 – 14: Làm Project cá nhân xây dựng mô hình phân tích/dự báo để giải bài toán kinh doanh thực tế (real business case study) trong 2 tuần.
Giới thiệu và hướng dẫn thực hiện case study.
Xử lý dữ liệu và xây mô hình dự báo.
Present kết quả.
Buổi 15: CV Update & Review
Buổi 16: Interview skill training
Luyện kỹ năng phỏng vấn (kỹ năng xử lý tình huống, trả lời những câu hỏi hóc búa, và các kỹ năng khác).
