DAFD – Data Analytics Foundation

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-42, DAF-21, DAFD-52, DAF-32, DAFD-88, DAF-22, DAFD-53, DAF-33, DAFD-43, DAF-23, DAF-34, DAFD-44, DAF-24, DAF-35, DAFD-45, DAF-25, DAF-36, DAFD-46, DAF-26, DAF-37, DAFD-47, DAF-27, DAF-38, DAFD-48, DAF-28, DAF-39, DAFD-49, DAF-29, DAF-40, DAFD-50, DAF-30, DAF-41, DAFD-51, 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

Đánh giá của học viên Datapot

học viên datapot

“Đã học qua 2 khóa Phân tích dữ liệu của Datapot (Power BI + SQL) và áp dụng luôn được vào công việc. Khóa học cung cấp cả kỹ năng phân tích, tổng hợp và cấu trúc hóa dữ liệu để tạo ra được 1 sản phẩm có giá trị chứ không chỉ dạy mỗi kỹ năng sử dụng tool. Nên học xong áp dụng được cả trong quản trị dự án, xây dựng và phát triển sản phẩm,… Đội ngũ giảng viên trẻ, vui tính và tập trung đầu tư cho giáo án, tài liệu nên rất ưng. “

Chiến Lê

Topica Edtech Group

học viên khóa SQL của datapot

“Khóa học Power BI với SQL rất dễ hiểu và dễ tiếp cận học viên, giáo viên thân thiện, yêu nghề buổi học nào cũng sẵn sàng bỏ thời gian thêm 20p -30p để giúp học viên hiểu rõ hơn kiến thức.”

Hoàng Lee

Đại học Ngoại Thương

Feedback học viên Datapot Hoàng Thị Như Quỳnh

Giảng viên dạy dễ hiểu, nhiệt tình. Trợ giảng cũng chấm và chữa bài đúng hạn cho mọi người trong lớp. Kiến thức trong khoá học rất hữu ích, mình được thực hành thao tác nhiều chứ không lan man lí thuyết. Cảm ơn cô giáo Chi đã giúp em có được nền tảng cơ bản cho việc học và tìm hiểu thêm về data của mình

Hoàng Thị Như Quỳnh

Feedback học viên Datapot Hồng Anh
Em đã hoàn thành chương trình DAF vào tháng 9 vừa qua và hiện đã tìm được một công việc ở vị trí Data Analyst mà em rất ưng ý.
Em cảm ơn a Việt lớp Azure, chị Chi lớp SQL, a Cường lớp Power BI đã giúp em từ một sinh viên của chuyên ngành không hề liên quan tới data đã có được một bước khởi đầu khá tốt với ngành này.
Đặc biệt là lớp SQL của chị Chi. Ở lớp này mọi thứ luôn được truyền đạt dễ hiểu và rõ ràng. Em có thể cảm nhận được sự nhiệt huyết của chị với ngành và với học viên. Điều này khiến những người học như em có thêm sự tự tin vào mình, vào nghề. Chúc cho nhiều bạn cũng may mắn được học lớp chị Chi như mình.
Highly recommend.
Hồng Anh

“Giảng viên Datapot cực nhiệt tình, chia sẻ nhiều kiến thức và kinh nghiệm công việc thực tế. Ngưỡng mộ anh Việt dạy mình khoá Python, buổi nào cũng ở lại thêm tiếng support học viên. Vẫn luôn tin tưởng recommend bạn bè đến đây học. Chúc Datapot ngày càng phát triển nhé!”

Lan Anh

Ernst & Young Việt Nam

“Khóa học Data Analytics Foundation có kiến thức phù hợp với mức cơ bản, cho người mới bắt đầu. Giảng viên tại Datapot cũng luôn chuẩn bị bài giảng kỹ càng, luôn sẵn sàng trả lời câu hỏi.”

Ngô Đoàn Bảo Trâm

Tốt nghiệp Đại học Kinh tế - Tài chính TP Hồ Chí Minh

“ Em được dạy bởi anh Việt, anh dạy rất nhiệt tình, dễ hiểu và đã chia sẻ cho chúng em rất nhiều kiến thực thực tế qua cả quá trình làm việc của anh. Từ bài giảng đến bài tập đều được chuẩn bị rất chu đáo và em cũng tự mình tập được cách tư duy bài toán.”

Lê Thị Cẩm Ly

Học viên Datapot

“Khóa học cung cấp nhiều kiến thức bổ ích, có thể áp dụng vào công việc và nhu cầu hiện trạng của cá nhân. Đội ngũ giáo viên tận tình. Cám ơn Thầy Hoàng và team Datapot vì sự nhiệt tình và chuyên nghiệp.”

Dắn Huyền Huy

VNPAY

Feedback học viên Datapot Hoa Nguyễn
Nếu các cậu muốn học về Data thì khuyên thật là nên đi học ở Datapot nhé. Thật sự là sau khi học xong đi làm, mình được các anh chị đồng nghiệp khen đấy.
Kiểu khóa học được xây dựng “chuẩn” những kiến thức mà mình cần học nhưng đảm bảo tính ứng dụng cao cho công việc của mình ấy. Điểm cộng lớn nhất mình thấy là về giảng viên, các anh chị dạy mình đều đang đi chinh chiến tại các công ty lớn trên toàn quốc ấy nên trong quá trình học các anh chị còn chia sẻ những kinh nghiệm trong ngành và giải đáp những vấn đề mình chưa hiểu một cách rõ ràng mạch lạc không nặng lý thuyết.
Đầu mỗi buổi học, thì sẽ có phần review kiến thức của buổi trước và sau đó mới đến phần bài học. Nên những buổi học thường sẽ bị kéo dài hơn với quy định nhưng không ai bị nản cả ấy. Đội ngũ admin làm việc cũng nhiệt tình với chuyên nghiệp lắm hỗ trợ mình cực nhiều luôn.
Hoa Nguyễn – Data Analyst

Feedback học viên Datapot Nguyễn Ngọc Diễm Quỳnh

Thầy Trình thật sự rất tâm huyết với việc giảng dạy. Cảm ơn thầy đã nhiệt tình support em trong suốt quá trình học tập ạ. Cảm ơn anh Quân – trợ giảng vì đã tích cực support.

Nguyễn Ngọc Diễm Quỳnh

“Mình khá hài lòng về khóa học của Datapot, đặc biệt là các Assignments mình nghĩ khá hợp lý khi không chỉ mỗi nghe thầy giảng là làm được hết, mà cần phải tự mày mò, đọc thêm documentation để giải, nói chung là khá kích thích sự tò mò ở mình.”

Nguyễn Thanh Thiên

Assistant Manager - Vinako

” Thầy cô tận tình hướng dẫn trên lớp và sửa bài tập về nhà. Ngoài ra, giảng viên của Datapot cũng hướng dẫn thêm những cách làm khác cho học viên.”

Tạ Minh Thư

Học viên của Datapot

Feedback học viên Datapot Trần Hải Yến
Sau khi học khoa PL-300: Power Bi tư mình cảm nhận thấy được sự tiến bộ của mình luôn. Khóa học phù hợp với Newbie mới chập chững làm quen với dữ liệu. Tài liệu được viết rõ ràng chi tiết, đọc rất dễ hiểu, kiểu còn có cụ thể từng bước luôn đấy. Mình cũng từng mò mẫm tự học nhưng vấn đề là mình không có người hỏi khi gặp vấn đề với không được thực hành nên đâu cũng vào đấy. Vừa nản vừa chán.
Mặc dù là khóa học online, nhưng lượng kiến thức mình thu được nhiều lắm, thầy cô cũng nhiệt tình, truyền đạt dễ hiểu và cũng nhiệt tình giúp đỡ các bạn lắm.
Sau khi học, thì mình mới biết để làm được một dashboard có ý nghĩa thì không chỉ dừng lại ở việc kéo thả mà mình còn phải hiểu được ý nghĩa của dữ liệu, tư duy phân tích dữ liệu. Mình có đi tìm hiểu thì các trung tâm khác sẽ không có phần này, họ chỉ chú trọng vào tools thôi ấy. Nên mọi người có điều kiện hãy đăng ký học nhé.
Trần Hải Yến

Feedback học viên Datapot Thu Thảo
Mình đã hoàn thành khóa học tại Datapot và cảm thấy rất hài lòng. Giảng viên tâm huyết, truyền đạt bài giảng rõ ràng, dễ hiểu. Chương trình luôn có bài tập thực hành ngay sau mỗi buổi học. Đội ngũ trợ giảng giải đáp thắc mắc nhanh chóng, tận tình.
Thu Thảo

Feedback học viên Datapot Lưu Thùy Linh
Datapot là một trong những trung tâm uy tín về dữ liệu mà mình đã theo học. Nhờ những bài giảng, tài liệu được chuẩn bị kỹ càng của thầy cô, mình đã nắm vững được kiến thức căn bản cần thiết để có thể bắt đầu hành trình chinh phục ngành dữ liệu khô khan. Cảm ơn thầy Cường, thầy Quân, thầy Hoàng, thầy Việt và những anh chị đã hỗ trợ nhiệt tình trong thời gian em theo học. Chúc Datapot sắp tới sẽ có thêm nhiều những khóa học viên chất lượng hơn nữa!
Lưu Thùy Linh