Lịch khai giảng

Nội dung

Giảng viên

ĐĂNG KÝ NGAY

Lợi ích

Chứng chỉ

DATA ANALYST

TỪ FRESHER
TRỞ THÀNH JUNIOR

KHÓA HỌC DATA ANALYTICS FOUNDATION

03

THÁNG

XEM LỊCH KHAI GIẢNG

  • Cấp chứng chỉ Microsoft, công nhận trên toàn thế giới.
  • Giảng viên Đại Học Ngoại Thương, MIS Project Manager, CEO Datapot...
  • Môi trường học thật, làm thật với các chuyên gia đầu ngành.
  • Được giới thiệu việc làm vào các doanh nghiệp lớn.

PRE ORDER

  • NHẬP MÃ EARLY200 GIẢM NGAY 200.000Đ KHI ĐĂNG KÝ VÀ THANH TOÁN TRƯỚC 20/6.  

Dành cho khóa học OFFLINE Đăng ký (trước ngày 20/6/2022)

THỜI GIAN, ĐỊA ĐIỂM

  • 22 Buổi - 44 Giờ học
  • Từ 19h30 - 21h30
  • KHÓA OFFLINE: Thứ 2 + Thứ 5
  • HỌC TẠI Tầng 14, tòa nhà Hapro 11B Cát Linh, Đống Đa, Hà Nội

ĐĂNG KÝ NGAY

  • Junior trên 1 năm đạt mức lương NGÀN ĐÔ/ tháng tại Việt Nam, chưa tính nhận job ngoài.
  • Nhu cầu tuyển dụng tăng trưởng đều hơn GẤP ĐÔI hàng năm tại Việt Nam
  • TOP 10 nghề nghiệp tốt nhất tại Việt Nam
  • Ứng dụng trong tất cả các ngành nghề lĩnh vực, các tổ chức có mong muốn và nhu cầu sử dụng và phân tích dữ liệu.
  • Doanh nghiệp sẵn sàng đầu tư tuyển dụng các Data Analyst trong xu thế CMCN 4.0

VỚI SỰ BÙNG NỔ DỮ LIỆU HIỆN NAY 
DATA ANALYTICS TRỞ THÀNH NGHỀ ĐƯỢC SĂN ĐÓN NHẤT

DATA ANALYTICS

Nghề nghiệp hấp dẫn nhất thế kỷ 21

  • Tìm hiểu ngành dữ liệu nhưng không biết bắt đầu học từ đâu.
  • Xây dựng bộ kỹ năng cần thiết cho kỷ nguyên số
  • Được tham gia vào một môi trường học thật làm thật.
  • Được học tập và trao đổi với những chuyên gia đầu ngành.

CÓ PHẢI BẠN ĐANG MUỐN?

  • Một trung tâm đào tạo uy tín về ngành khoa học dữ liệu.
  • Chương trình đào tạo dành cho người mới và học thực chiến và thực hành với casestudy thực tế.
  • Giảng viên là chuyên gia đầu ngành và sẵn sàng hỏi đáp với bạn mọi lúc, giúp hỗ trợ định hướng nghề nghiệp.

NHỮNG ĐIỀU BẠN CẦN LÀ:

LỘ TRÌNH HỌC BÀI BẢN CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU TÌM HIỂU NGÀNH KHOA HỌC DỮ LIỆU

DP - 900:

Azure Data
Foundamentals

DP - 080:

Querying Data with
Microsoft T - SQL

  • Nắm chắc kiến thức nền móng, cốt lõi về cơ sở dữ liệu.
  • Hiểu rõ về quy trình vận hành, vòng đời của phân tích dữ liệu, chuẩn bị các công cụ cần phải có để phân tích dữ liệu.
  • Thực hành với Azure và làm quen với môi trường Cloud
  • Hiểu được các nguyên tắc của cơ sở dữ liệu.
  • Thành thạo các câu lệnh SQL để thiết kế, tùy chỉnh, truy vấn dữ liệu.
  • Có tư duy về cấu trúc dữ liệu

PL - 300

Microsoft Power BI
Data Analyst

  • Làm chủ Power BI để quản lý dữ liệu hiệu quả và tìm kiếm insight từ dữ liệu
  • Xây dựng báo cáo trực quan, đẹp mắt, thuận tiện, cập nhật realtime.
  • Tư duy logic về phân tích dữ liệu, cách chọn biểu đồ, lựa chọn chỉ tiêu phân tích cũng như cách bóc tách, giải quyết vấn đề.

LỘ TRÌNH HỌC CHI TIẾT

DP - 900 AZURE DATA FOUNDAMENTALS

1.1 Khám phá các khái niệm dữ liệu cốt lõi

  • Khám phá các khái niệm dữ liệu cốt lõi
  • Khám phá các vai trò và trách nhiệm trong thế giới dữ liệu
  • Mô tả các khái niệm về dữ liệu quan hệ và không quan hệ
  • Khám phá các khái niệm về phân tích dữ liệu

1.2 Khám phá dữ liệu quan hệ trong Azure

  • Khám phá các dịch vụ dữ liệu quan hệ trong Azure
  • Khám phá việc cung cấp và triển khai các dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ trên Azure
  • Truy vấn dữ liệu quan hệ trong Azure
  • Các Công nghệ được sử dụng trong bài thực hành:
  • SQL Server trên máy ảo Azure
  • Cơ sở dữ liệu Azure SQL
  • Azure SQL Database Managed Instance
  • PostgreSQL, MariaDB, and MySQL 

1.3 Khám phá dữ liệu không quan hệ trong Azure

  • Khám phá các dịch vụ dữ liệu không quan hệ trong Azure
  • Khám phá việc cung cấp và triển khai các dịch vụ dữ liệu không quan hệ trên Azure
  • Quản lý kho dữ liệu không quan hệ trong Azure
  • Các công nghệ được sử dụng trong bài thực hành:
  • Azure Table storage
  • Azure Blob storage
  • Azure File storage
  • Azure Cosmos DB 

1.4 Phân tích kho dữ liệu hiện đại trong Azure

  • Kiểm tra các thành phần của kho dữ liệu hiện đại
  • Khám phá quá trình nhập dữ liệu trong Azure
  • Khám phá lưu trữ và xử lý dữ liệu trong Azure
  • Khám phá các tùy chọn xử lý có sẵn để xây dựng các giải pháp phân tích dữ liệu trong Azure.
  • Khám phá Azure Synapse Analytics, Azure Databricks và Azure HDInsight
  • Bắt đầu xây dựng với Power BI
  • Các công nghệ được sử dụng trong bài thực hành:
  • Azure Synapse Analytics
  • Azure Data Factory
  • Azure Data Lake Storage
  • Azure Databricks
  • Azure Analysis Services
  • Azure HDInsight
  • Microsoft Power BI

2.3 Kết nối các bảng dữ liệu, giới thiệu về Join và Union

  • Giới thiệu về SQL Join
  • Inner Join
  • Left Join
  • Right Join
  • Full Outer Join
  • Giới thiệu về SQL Union
  • Thực hành 

2.4 Joins, Truy vấn con và Bảng tạm

  • Hiểu sâu hơn về các khái niệm của Join
  • Join nhiều điều kiện
  • Join nhiều bảng dữ liệu,
  • Self-join
  • Truy vấn con vs CTEs
  • Truy vấn con
  • Common Table Expression (CTEs)

2.5 Các hàm tổng hợp dữ liệu (Aggregate functions) và Logical Statement

  • Aggregate functions
  • Logical Statement
  • ROW_NUMBER(), RANK() và PARTITION BY

2.6 Wrap up

  • Thực hành SQL và giải quyết các bài toán thực tế
  • Tóm tắt khóa học SQL, nêu bật các khái niệm và các phần thực hành quan trọng của SQL
  • Trao đổi, chia sẻ với Chuyên gia Microsoft về kinh nghiệm Phân tích dữ liệu
  • Q&A (Optional) – Lộ trình nghề nghiệp ngành Dữ liệu và các vị trí tiềm năng

DP-080: QUERYING DATA WITH MICROSOFT T-SQL

2.1 Giới thiệu SQL và Cơ sở dữ liệu quan hệ

  • Giới thiệu khóa học
  • Giới thiệu SQL
  • Cơ sở dữ liệu
  • Schema
  • Bảng
  • Các loại câu lệnh và từ khóa trong SQL
  • Viết các truy vấn SQL đầu tiên 

2.2 Mệnh đề truy vấn trong SQL

  • Mệnh đề truy vấn SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, ORDER BY
  • Các kiểu dữ liệu trong SQL Server
  • Các hàm trong SQL
  • Hàm chuyển đổi kiểu dữ liệu
  • Hàm Datetime
  • Hàm String

PL-300: MICROSOFT POWER BI DATA ANALYST

  • Hiểu các khái niệm cơ bản về dimensional model
  • Tạo model relationships làm việc với các bảng trong Power BI
  • Triển khai dimensions và hierarchies cho mô hình của bạn

3.3 Thiết kế Mô hình Dữ liệu trong Power BI

3.4 Giới thiệu về DAX trong Power BI

  • Hiểu các khái niệm cơ bản về DAX
  • Sử dụng các mẫu DAX cơ bản để tính toán các biện pháp kinh doanh

3.1 Làm quen với Data Analytics và Power BI

  • Các vị trí quan trọng và các lựa chọn nghề nghiệp tiềm năng trong Ngành Dữ liệu.
  • Nhiệm vụ của một Data Analyst
  • Khám phá khả năng của Power BI và làm quen với Môi trường làm việc của Power BI

3.2 Làm sạch, chuyển đổi và tải dữ liệu trong Power BI

  • Các nhiệm vụ thông thường của quá trình chuẩn bị dữ liệu (làm sạch, định hình lại dữ liệu, v.v.)
  • Làm sạch dữ liệu trong Power BI bằng Power Query Editor
  • Data Profiling và khám phá Metadata của tập dữ liệu

3.6 Course check-point

  • Tóm tắt các khái niệm quan trọng đã học trong 6 ngày trước đó.
  • Tối ưu hóa hiệu suất mô hình.
  • Bài kiểm tra giữa khóa

3.5 Thực hành DAX

  • Ôn lại các khái niệm cơ bản về DAX
  • Thực hành các mẫu DAX phức tạp theo từng trường hợp sử dụng trong kinh doanh

3.7 Thiết kế báo cáo trong Power BI

  • Giới thiệu các khái niệm và nguyên tắc cơ bản của trong việc thiết kế và xây dựng một báo cáo
  • Nâng cao khả năng truy cập và khả năng sử dụng của báo cáo bằng cách sử dụng tính năng trực quan hóa của Power BI

3.8 Thực hiện các phân tích nâng cao với Power BI

  • Giới thiệu các khái niệm và thực hành EDA (Exploratory Data Analysis) trong Power BI
  • Sử dụng Power BI AI visualization để thực hiện các phân tích nâng cao

3.9 Làm việc với Dashboards trong Power BI Service

  • Giới thiệu các tính năng của Power BI service
  • Tạo và cấu hình dashboard dựa trên các trường hợp sử dụng trong kinh doanh khác nhau
  • Tổ chức không gian làm việc (workspace) của Power BI service

3.10 Quản lý, kiểm soát và chia sẻ nội dung Power BI

  • Giới thiệu các khái niệm cơ bản về quản trị dữ liệu
  • Tìm hiểu cách cấu hình và quản lý tập dữ liệu trong Power BI Service
  • Triển khai và định cấu hình bảo mật trong Power BI để đảm bảo an toàn cho tài sản của bạn

3.11 Tổng kết

  • Tóm tắt khóa học PL-300, nêu bật các khái niệm và các phần thực hành quan trọng của Power BI
  • Trao đổi, chia sẻ với Chuyên gia Microsoft về kinh nghiệm Phân tích dữ liệu và lời khuyên khi làm bài thi PL-300
  • Q&A (Optional) – Lộ trình nghề nghiệp ngành Dữ liệu và các vị trí tiềm năng

ĐĂNG KÝ NGAY

GIÁO TRÌNH 

  • Giáo trình theo chuẩn Microsoft (MOC – Microsoft Offical Courseware)
  • Giáo trình được giảng viên tham gia xây dựng từ kinh nghiệm làm việc thực tế với mục tiêu học viên học xong là phải thực chiến được.
  • Giáo trình được update thường xuyên, tùy chỉnh theo nhu cầu và mục tiêu mong muốn của các học viên.

PHƯƠNG PHÁP ĐÀO TẠO

  • Tùy chỉnh: Trước khi học, Datapot sẽ khảo sát mong muốn, nhu cầu của các học viên, từ đó soạn ra giáo trình phù hợp với mục tiêu của học viên cũng như của Datapot.
  • Đồng hành: Đồng hành với học viên trong và sau khóa học, sẵn sàng hỗ trợ giải đáp những thắc mắc, tư vấn định hướng nghề nghiệp của học viên ngay cả khi khóa học đã kết thúc.
  • Hiệu quả: Học viên sau khi hoàn thành khóa học sẽ nâng cao kỹ năng liên quan đến phân tích dữ liệu, kiến thức chuyên môn cũng như cơ hội nghề nghiệp.
  • Chuyên nghiệp: Đội ngũ giảng viên với nhiều năm kinh nghiệm sẵn sàng chia sẻ và hỗ trợ cho học viên về mặt chuyên môn cùng với team support luôn hỗ trợ nhiệt tình, giải đáp kịp thời những vướng mắc của học viên trong và sau quá trình học.

ĐƠN VỊ ĐÀO TẠO

  • Kiến thức chuyên môn vững, uy tín khi nhiều năm liền là đối tác đào tạo của các ngân hàng như Techcombank, VIB, CB Bank...
  • Cung cấp giải pháp và hỗ trợ đào tạo nhân sự của các doanh nghiệp lớn như Toyota, Airpay, MBAL, Unilever. Mobifone...
  • Thiết kế giáo trình và đào tạo liên kết ngành khoa học dữ liệu cho sinh viên hoặc cựu sinh viên trường Đại Học Ngoại Thương.
  • Là đối tác của Microsoft và cũng là đơn vị duy nhất tại Việt Nam cung cấp chứng chỉ chuẩn của Microsoft cho các học viên.

ĐĂNG KÝ NGAY

LỢI ÍCH KHI HỌC KHÓA DAF TẠI DATAPOT

QUYỀN VÀ LỢI ÍCH KHÁC

  • Certificate of Achievement được công nhận trên toàn thế giới
  • Hỗ trợ thực hiện project cá nhân sau khi kết thúc khóa học
  • Cộng đồng học tập có chung mục tiêu nghề nghiệp
  • Được cấp và sử dụng tài khoản Pro của Microsoft, trong đó bao gồm đầy đủ tài liệu, công cụ để phục vụ cho việc học và làm việc.

PHƯƠNG PHÁP ĐÀO TẠO

GIÁO TRÌNH

ĐƠN VỊ
ĐÀO TẠO

GIẢNG VIÊN

GIẢNG VIÊN - CHỨNG CHỈ

MR. TÔ MẠNH HOÀNG

  • Project Manager tại MB Securities
  • Giảng viên Đại Học Ngoại Thương
  • CEO DATAPOT
  • Anh Tô Mạnh Hoàng là Chuyên gia Giải pháp, sở hữu nhiều chứng chỉ chuyên ngành như MCSA, MCSE, DAA và MCT từ Microsoft.
  • Hiện tại anh đang là giảng viên trường Đại Học Ngoại Thương đào tạo chuyên ngành khoa học dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh.
  • Đảm nhận nhiều vị trí quan trọng tại các doanh nghiệp lớn, từ Data Analyst, Data Quality Assurance (FinGroup JSC), Business Intelligent Analyst (TrueMoney Vietnam) đến các vị trí quản lý như Head of Data Department (Topica Edtech Group), MIS Project Manager (MB Securities).
  • Trực tiếp đào tạo và định hướng trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu cho hàng nghìn học viên tự do. Ngoài ra, anh còn huấn luyện đội ngũ nhân sự, tư vấn giải pháp phân tích dữ liệu cho các doanh nghiệp lớn như Unilever, AirPay, SHB, MB Ageas Life, Toyota, Techcombank, CBBank, Mobifone…

MS. BÙI MAI LINH

  • Senior Data Engineer
  • Tốt nghiệp bằng Giỏi trường Đại học Ngoại Thương Hà Nội chuyên ngành Tài chính quốc tế và xuất sắc sở hữu chứng chỉ ACCA, chị Bùi Mai Linh đã có 6 năm kinh nghiệm trong nghề và trải qua nhiều vị trí trong ngành khoa học dữ liệu như: Data Analyst (VNDIRECT), Seniort BI Analyst (Techcombank), Senior Data Engineer (Techcombank).
  • Statistical learning, Modeling, Data visualizing và Decision-making Support System là thế mạnh của chị trong hoạt động nghiên cứu.
  • Với năng lực chuyên môn về các phương pháp nghiên cứu Định lượng và thành thạo các ngôn ngữ SQL, Python, DAX, M-query, chị Linh đã tham gia giảng dạy Power BI và tư vấn cho doanh nghiệp tại Datapot từ năm 2019

MR. NGUYỄN ĐỨC VIỆT

  • Machine Learning Engineer
  • Từng có vị trí quan trọng tại các tập đoàn lớn như: Machine Learning Engineer – Team Lead (FPT Telecom), AI Engineer, Data Analyst (Mobifone), chịu trách nhiệm xây dựng API cho My Mobifone và xây dựng hệ thống khuyến nghị cho tất cả các kênh của Mobifone.
  • Anh Đức Việt hoạt động nghiên cứu chuyên sâu trong lĩnh vực: Statistical Learning Theory, Machine Learning, Deep Learning (đặc biệt là Computer Vision), Bayesian modeling và Optimization.

FEEDBACK CỦA HỌC VIÊN

Feedback học viên Lại Hương Lan (Senior Business Analyst - Quỹ đầu tư chứng khoán)

CHỨNG CHỈ CỦA HỌC VIÊN

SẢN PHẨM CỦA HỌC VIÊN

Feedback học viên Tùng Trần (Data Engineer)

TRẦN QUANG TÙNG – CHƯA TỐT NGHIỆP, CHÀNG TRAI ÔM TRỌN 18 DATA JOB OFFERS TỪ NHỮNG ÔNG LỚN KHI CHỈ MỚI 20 TUỔI

Feedback học viên Nguyễn Thị Yến Thanh (Senior Staff - Toyota Việt Nam)

LÀM DATA CHỈ DÙNG DATA TOOL THÔI LÀ CHƯA ĐỦ. CHÚNG TA CẦN PHẢI XÂY DỰNG CẢ TƯ DUY ĐỂ HIỂU CÁCH TOOL VẬN HÀNH.

SENIOR B.A VÀ CÂU CHUYỆN HỌC DATA

DATAPOT ĐÃ VÀ ĐANG ĐÀO TẠO CHO DOANH NGHIỆP LỚN, TRƯỜNG ĐẠI HỌC TOP ĐẦU VIỆT NAM

ĐÀO TẠO TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

ĐÀO TẠO TẠI AIRPAY

ĐÀO TẠO TẠI TOYOTA

ĐÀO TẠO TẠI TECHCOMBANK

ĐÀO TẠO TẠI UNILEVER

ĐÀO TẠO TẠI MOBIFONE

THỜI GIAN

  • 22 Buổi - 44 Giờ học
  • Từ 19h30 - 21h30
  • KHÓA OFFLINE: Thứ 2 + Thứ 5
  • Khai giảng ngày 27/6

ƯU ĐÃI DUY NHẤT
TRONG THÁNG 6

ĐĂNG KÝ

PRE ORDER

  • NHẬP MÃ EARLY200 GIẢM NGAY 200.000Đ KHI ĐĂNG KÝ VÀ THANH TOÁN TRƯỚC 20/6.  

Dành cho khóa học OFFLINE Đăng ký (trước ngày 20/6/2022)

HỌC PHÍ:
9.800.000Đ
8.800.000Đ

CÔNG TY TNHH DATAPOT

Email :

contact@datapot.vn
Tầng 9 tòa nhà Capital, ngõ 36 Giang Văn Minh, Ba Đình, Hà Nội

Address:

Hotline:

076 2266 990

Website:

https://datapot.vn/

Số đăng ký kinh doanh:

0108930346

Ngày cấp: 07/10/2019. Nơi cấp: Sở kế hoạch và đầu tư thành phố Hà Nội