Data Analytics Foundation (DAF)

ĐƯỢC YÊU THÍCH BỞI NHỮNG HỌC VIÊN TỪ CÁC CÔNG TY LỚN

Khóa học Data Analytics Foundation là lộ trình hoàn hảo dành cho các bạn Freshers muốn làm việc trong ngành dữ liệu. Khóa học cover kiến thức nền tảng về ngành Dữ liệu và công việc Phân tích dữ liệu, cung cấp các kiến ​​thức cơ bản về cơ sở dữ liệu trong môi trường Cloud, khám phá cách làm việc với bộ đôi công cụ phổ biến nhất và dễ dàng ứng dụng nhất hiện nay : SQL và Power BI. Kết thúc khóa học, các bạn có thể bắt đầu làm việc trong ngành Khoa học Dữ liệu với vai trò Junior DA/ BI

Lộ trình Data Analytics Foundation gồm 3 Modules: 

Bộ 3 khóa học tiêu chuẩn của Microsoft được giảng dạy bởi Microsoft Certified Trainer sẽ trang bị cho bạn nền tảng vững chắc nhất để bắt đầu sự nghiệp trong ngành Dữ liệu.

Tìm hiểu Tổng quan về lộ trình Data Analytics Foundation tại đây

ĐỐI TƯỢNG

Nhân sự trong nhiều lĩnh vực kinh doanh, hành chính, marketing, tài chính, kế toán, nhân sự, …
Các chuyên gia phân tích mong muốn được nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu và xây dựng báo cáo trực quan.
Nhân sự quản lý và chủ doanh nghiệp muốn biết cách đọc báo cáo Power BI để đưa ra các quyết định kinh doanh phù hợp.
Những người muốn trở thành chuyên gia cơ sở dữ liệu.
Những người đang đảm nhiệm các công việc cần đến sự hỗ trợ của mảng công nghệ cơ sở dữ liệu.
Sinh viên chuyên ngành Business Analytics, Data Analytics, Data Science mong muốn tiếp cận kiến thức theo hướng ứng dụng thực tế trong doanh nghiệp, người đi làm có nhu cầu chuyển đổi sang ngành phân tích dữ liệu.

ĐIỀU KIỆN TIÊN QUYẾT

Khóa học không yêu cầu điều kiện tiên quyết hay các kiến thức chuyên môn về lập trình

KỸ NĂNG ĐẠT ĐƯỢC SAU KHÓA HỌC

Module 1: DP-900: Azure Data Fundamentals

Nắm được các khái niệm dữ liệu cốt lõi
Nắm được cách làm việc với dữ liệu quan hệ trên Azure
Nắm được cách làm việc với dữ liệu không quan hệ trên Azure
Nắm được khối lượng công việc phân tích trên Azure
Đủ điều kiện tham gia kỳ thi DP-900 lấy chứng chỉ Microsoft Azure Data Fundamentals.

Module 2: DP-080: Querying Data with Microsoft T-SQL

Hiểu được các nguyên tắc cơ bản của Cơ sở dữ liệu quan hệ và Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL)
Sử dụng các câu lệnh Transact-SQL để thiết kế và tùy chỉnh cơ sở dữ liệu (bằng công cụ MS SQL) cũng như lưu trữ, truy xuất và thao tác với dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ
Ứng dụng SQL trong phân tích dữ liệu (BI và các công cụ báo cáo)

Module 3: PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst

Nhập, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu
Mô hình hóa dữ liệu cho hiệu suất và khả năng mở rộng
Thiết kế và tạo báo cáo để phân tích dữ liệu
Áp dụng và thực hiện phân tích báo cáo nâng cao
Quản lý và chia sẻ nội dung báo cáo
Tạo báo cáo được phân trang trong Power BI
Chuẩn bị kiến thức và kỹ năng cần thiết để tham gia kỳ thi PL-300 lấy chứng chỉ Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate

 

Mã lớp học:

DAF-21, DAF-22, DAF-23, DAF-24, DAF-25, DAF-26, DAF-27, DAF-28, DAF-29, DAF-30, DAF-31

Study program

Module 1: DP-900: Azure Data Fundamentals

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
Module 2: 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

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
Module 3: PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst

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