Khóa Học Data System – Đào Tạo Ngành Quản Trị Cơ Sở Dữ Liệu Ngắn Hạn

Ngày nay, dữ liệu gần như là tiền, là tài sản vô giá của doanh nghiệp. Cơ sở dữ liệu ẩn chứa lượng thông tin khổng lồ và hữu ích về nội bộ, khách hàng…, không chỉ cần được lưu trữ một cách bảo mật, mà còn cần dễ dàng truy xuất để phục vụ cho việc ra quyết định, kế hoạch của toàn doanh nghiệp.

Mất dữ liệu có thể trở thành thảm hoạ của công ty. Bảo mật lỏng lẻo, nhân viên khó tìm kiếm và truy xuất thông tin… đều là rào cản lớn khiến doanh nghiệp, tổ chức không thể phát huy tối đa nội lực sẵn có, doanh thu và lợi nhuận bị trì trệ.

Thấu hiểu thực tế này, Học Viện Công Nghệ Thông Tin – Hướng Nghiệp Á Âu thiết kế khoá học Data System dành cho những ai quan tâm và muốn phát triển trong mảng quản trị dữ liệu, trang bị kiến thức về thiết kế, triển khai, bảo mật và tối ưu hoá cơ sở dữ liệu, giúp doanh nghiệp tận dụng triệt để giá trị của dữ liệu, từ đó nâng cao hiệu quả sản xuất, kinh doanh…

Ai Nên Học Quản Trị Cơ Sở Dữ Liệu?

Sinh viên IT muốn trang bị kiến thức về phân tích và quản trị dữ liệu.
Dân ngành có nền tảng về phân tích dữ liệu, lập trình… muốn mở rộng kỹ năng sang lĩnh vực hạ tầng dữ liệu, học quản trị cơ sở dữ liệu và bảo mật dữ liệu.
Quản lý, lãnh đạo doanh nghiệp tìm hiểu về phân tích, quản trị dữ liệu để lên chiến lược kinh doanh hiệu quả.
Doanh nghiệp triển khai các dự án chuyển đổi số, cần hệ thống dữ liệu hiệu quả, độ bảo mật cao (ví dụ doanh nghiệp thuộc lĩnh vực ngân hàng, bảo hiểm, giáo dục, bán lẻ, thương mại điện tử, AI, machine learning, big data…).
Người muốn chuyển đổi nghề nghiệp sang lĩnh vực quản trị dữ liệu.

Ưu Điểm Khóa Học

Lộ trình học tinh gọn, chú trọng tính thực tiễn, kiến thức đáp ứng yêu cầu công việc thực tế.

Giảng viên là chuyên gia trong lĩnh vực dữ liệu, có kinh nghiệm làm việc lâu năm với nhiều doanh nghiệp, dự án và ngành hàng khác nhau.

Tích luỹ kinh nghiệm thực chiến ngay tại lớp với các bài tập thực hành, dự án thực tế…

Biết sử dụng công cụ quản lý hệ thống cơ sở dữ liệu lớn: SQL, NoSQL, Hadoop, Spark, Kafka…

Thiết kế và triển khai kho dữ liệu (Data Warehousing), tối ưu hoá truy vấn…

Trang bị kiến thức về công nghệ lưu trữ dữ liệu đám mây trong quản trị dữ liệu: AWS, Google Cloud, Azure…

Xử lý và phân tích dữ liệu với Python, thiết kế quy trình ETL, tự động hóa pipeline…

Nắm phương pháp trực quan hoá dữ liệu bằng Power BI.

Mượn phòng thực hành miễn phí trong quá trình học.

Cam kết giới thiệu việc làm tại doanh nghiệp sau tốt nghiệp.

Thời Gian Đào Tạo Và Học Phí

HỌC PHÍ HỌC TRỰC TIẾP

28.000.000đ

Thời lượng: 78 buổi

HỌC PHÍ HỌC TRỰC TUYẾN

26.000.000đ

Thời lượng: 78 buổi

Áp dụng cho đối tượng HV mới

CHƯƠNG TRÌNH	THỜI LƯỢNG	HÌNH THỨC ĐÀO TẠO	HỌC PHÍ
CHƯƠNG TRÌNH	THỜI LƯỢNG	HÌNH THỨC ĐÀO TẠO	DATA SYSTEM	78 buổi	Trực tiếp	28 triệu đồng
Trực tuyến	26 triệu đồng		DATA SYSTEM	78 buổi

Áp dụng cho đối tượng HV đã hoàn thành các chương trình khác có liên quan tại HNAAu

CHƯƠNG TRÌNH	ĐỐI TƯỢNG	SỐ BUỔI BỔ SUNG	HÌNH THỨC ĐÀO TẠO	HỌC PHÍ
CHƯƠNG TRÌNH	ĐỐI TƯỢNG	SỐ BUỔI BỔ SUNG	HÌNH THỨC ĐÀO TẠO	DATA SYSTEM	Đã học Data Visualization	72 buổi	Trực tiếp	24.5 triệu đồng
Trực tuyến	22.5 triệu đồng				Đã học Data Visualization	72 buổi
Đã học Data Analyst	41 buổi	Trực tiếp	13.5 triệu đồng
Đã học Data Analyst	41 buổi	Trực tuyến	12.5 triệu đồng

Chương Trình Đào Tạo

STT	HỌC PHẦN	BÀI HỌC	HÌNH THỨC
1	TỔNG QUAN VÀ KỸ NĂNG MỀM	Tổng quan và định hướng ngành Data	Lý thuyết
2		Kỹ năng giao tiếp	Lý thuyết
3		Kỹ năng làm việc nhóm	Lý thuyết
4		Kỹ năng thuyết trình ấn tượng	Lý thuyết
5	NGÔN NGỮ PYTHON CƠ BẢN	Tổng quan về Python	Thực hành
6		Biến và các kiểu dữ liệu	Thực hành
7		Các kiểu dữ liệu trong Python	Thực hành
8		Toán tử trong Python	Thực hành
9		Các câu lệnh cơ bản trong Python	Thực hành
10		Các hàm cơ bản trong Python	Thực hành
11		Lập trình hướng đối tượng trong Python	Thực hành
12		Module và Package trong Python	Thực hành
13		Xử lý lỗi và ngoại lệ trong Python	Thực hành
14		Xử lý dữ liệu số với Numpy	Thực hành
15		Xử lý dữ liệu với Pandas	Thực hành
16		Thực hành tổng hợp	Thực hành
17	TIỀN XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI PYTHON	Quy trình phân tích dữ liệu (Data Analysis)	Thực hành
18		Quy trình tiền xử lý dữ liệu (Data Pre-processing)	Thực hành
19		Phân tích khám phá dữ liệu (EDA)	Thực hành
20		Kỹ thuật làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)	Thực hành
21		Trình bày dữ liệu nâng cao với Python visualization	Thực hành
22		Khai thác dữ liệu web sử dụng Python API	Thực hành
23		Thực hành tổng hợp	Thực hành
24		Ôn tập	Thực hành
25		Kiểm tra kết thúc học phần Python	Thực hành
26	DATA MODEL – THIẾT KẾ MÔ HÌNH HÓA DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP	Thiết kế mô hình dữ liệu trong doanh nghiệp	Thực hành
27		Thiết kế mô hình thực thể liên kết (ERD) & mô hình mô tả tiến trình	Thực hành
28		Chuyển mô hình thực thể liên kết ERD thành thiết kế mức logic	Thực hành
29		Chuyển thiết kế mức logic thành thiết kế mức vật lý (mức bảng, cột trong CSDL)	Thực hành
30		Chuẩn hóa CSDL	Thực hành
31		Thực hành tổng hợp	Thực hành
32	CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ SQL/NoSQL	Tổng quan về cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS)	Thực hành
33		Mệnh đề truy vấn trong SQL (Buổi 1)	Thực hành
34		Mệnh đề truy vấn trong SQL (Buổi 2)	Thực hành
35		Các hàm và toán tử trong SQL	Thực hành
36		Kết hợp dữ liệu với Join và Union	Thực hành
37		SubQuery – CET – VIEW trong SQL	Thực hành
38		Window function và Unpivot table trong SQL	Thực hành
39		Truy cập cơ sở dữ liệu với Python	Thực hành
40		Tổng quan về NoSQL Database	Thực hành
41		Mongo Database (Buổi 1)	Thực hành
42		Mongo Database (Buổi 2)	Thực hành
43		Apache Cassandra (Buổi 1)	Thực hành
44		Apache Cassandra (Buổi 2)	Thực hành
45		Thực hành tổng hợp	Thực hành
46	DATA WAREHOUSE – XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU	Tổng quan về Data Warehouse và Data Lake	Thực hành
47		SQL Server Integration Services (SSIS) (Buổi 1)	Thực hành
48		SQL Server Integration Services (SSIS) (Buổi 2)	Thực hành
49		Xây dựng Data Pipelines với Airflow (Buổi 1)	Thực hành
50		Xây dựng Data Pipelines với Airflow (Buổi 2)	Thực hành
51		Xây dựng Streaming Pipelines với Kafka (Buổi 1)	Thực hành
52		Xây dựng Streaming Pipelines với Kafka (Buổi 2)	Thực hành
53		Thực hành tổng hợp	Thực hành
54	TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU TRÊN POWER BI	Tổng quan về Power BI	Thực hành
55		Thực hành vẽ dashboard trên Power BI (Buổi 1)	Thực hành
56		Thực hành vẽ dashboard trên Power BI (Buổi 2)	Thực hành
57		Ôn tập	Thực hành
58		Kiểm tra kết thúc học phần SQL	Thực hành
59	BIG DATA WITH SPARK – DỮ LIỆU LỚN VỚI SPARK	Tổng quan về Big data – Dữ liệu lớn	Lý thuyết
60		Truy xuất các nguồn dữ liệu với Hadoop	Thực hành
61		Tổng quan về Apache Spark	Thực hành
62		Spark SQL và DataFrames	Thực hành
63		Spark MLLib – Lập mô hình BigData với Spark	Thực hành
64		Spark GraphX	Thực hành
65		Thực hành tổng hợp	Thực hành
66	KHO DỮ LIỆU TRÊN NỀN TẢNG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY	Giới thiệu tổng quan về AWS và IAM AWS	Lý thuyết
67		Amazon Simple Storage Service (S3) (Buổi 1)	Thực hành
68		Amazon Simple Storage Service (S3) (Buổi 2)	Thực hành
69		Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) (Buổi 1)	Thực hành
70		Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) (Buổi 2)	Thực hành
71		Databases và RDS trong AWS	Thực hành
72		Quản trị hệ thống Redshift, DynamoDB, DocumentDB	Thực hành
73		Đồng bộ dữ liệu từ nhiều hệ thống với AWS (AWS DMS)	Thực hành
74		ETL, Orchestration services: EMR, Glue, Stepfunction	Thực hành
75		Bảo mật dữ liệu trên AWS	Thực hành
76		Thực hành tổng hợp	Thực hành
77	ÔN TẬP VÀ THI	Ôn tập	Thực hành
78	ÔN TẬP VÀ THI	Thi kết thúc khóa học	Thực hành

Đội Ngũ Giảng Viên

GV. Võ Ngọc Trai
Giảng viên chuyên ngành An ninh mạng

GV. Huỳnh Phước Danh
Giảng viên Lập trình

GV. Nguyễn Vĩnh Phúc
Giảng viên chuyên ngành Quản trị vận hành hệ thống

GV. Thân Trọng Dương
Giảng viên chuyên ngành Quản trị vận hành hệ thống

Hình Ảnh Lớp Học Thực Tế

Bằng Cấp – Chứng Chỉ

CHƯƠNG TRÌNH	HỌC PHẦN	VĂN BẰNG	TÊN CHỨNG CHỈ/ GXN TIẾNG VIỆT	TÊN CHỨNG CHỈ/ GXN TIẾNG ANH
DATA SYSTEM	Toàn khóa	Tổng cục	Chuyên viên Quản trị dữ liệu	Data System Specialist

Lịch Học

STT	Ngày Học	Sáng	Chiều	Tối
1	Thứ 2 – 4 – 6	08h30 – 11h30	13h30 – 16h30	18h00 – 21h00
2	Thứ 3 – 5 – 7	08h30 – 11h30	13h30 – 16h30	18h00 – 21h00

Học Quản Trị Cơ Sở Dữ Liệu Ở Đâu?

Khóa học Data System đang được chiêu sinh tại 17+ chi nhánh của Hướng Nghiệp Á Âu như TP.HCM, Hà Nội, Đà Nẵng, Cần Thơ, Bình Dương…, đồng thời có hình thức học trực tuyến cho người ở xa, không thuận tiện di chuyển.

Thông tin chi tiết chi nhánh tại đây.