HocVien.BigData

01/06/2023

📣📣📣 Học viện Bigdata tuyển sinh lớp khai phá dữ liệu với SQL tháng 6!

Nối tiếp thành công lớp tháng 5, Học Viện Bigdata gửi đến bạn lịch khai giảng tháng 6 như sau:

❎ Mục tiêu:
Đào tạo cho học viên kỹ năng xử lý dữ liệu lớn với SQL, kỹ năng phân tích số liệu và tính toán nhanh chóng với SQL
✅Thời lượng khoá học: 8 buổi, 2h/ buổi
✅Thời gian học: 19h thứ 2, thứ 5 hằng tuần. Dự kiến khai giảng vào thứ 2 ngày 19/6/2023.
✅Địa điểm: học trực tiếp tại 71 Nguyễn Chí Thanh, Đống Đa, Hà Nội

Học viên có nhu cầu tìm hiểu vui lòng inbox Thanh Xuân để biết thêm thông tin nhé!

10/05/2023

Còn 2 slot cuối cho khoá học ứng dụng SQL khai phá dữ liệu từ cơ bản đến nâng cao khai giảng vào 15/5 !
Inbox ngay!!!

11/04/2023

Học viện Bigdata gửi tới quý học viên thông tin khai giảng khoá học "𝐔̛́𝐧𝐠 𝐝𝐮̣𝐧𝐠 𝐒𝐐𝐋 𝐭𝐫𝐨𝐧𝐠 𝐩𝐡𝐚̂𝐧 𝐭𝐢́𝐜𝐡 𝐝𝐮̛̃ 𝐥𝐢𝐞̣̂𝐮" như sau:

Mục tiêu:
Đào tạo cho học viên kỹ năng xử lý dữ liệu lớn với SQL, kỹ năng phân tích số liệu và tính toán nhanh chóng với SQL.

Thời gian học:
- 6 buổi (2.5h/b) học vào tối thứ 3 (từ 19h-21h) và chiều thứ 7 (từ 14h-16h) hằng tuần, khai giảng vào tháng 5/2023

ƯU ĐÃI HOT:
- Giảm ngay 15% cho học viên đăng ký trong tháng 4/2023.
- Giảm 20% đối với đăng ký nhóm từ 3 người.

Mời bạn tham khảo nội dung khoá học và inbox để biết thêm thông tin!

19/09/2022

🎉🎉🎉10 cách tối ưu câu lệnh truy vấn trong SQL:

🎯Tạo Index: Đảm bảo tạo index phù hợp để truy cập nhanh vào cơ sở dữ liệu.
🎯List cột cần query: List các cột trong truy vấn thay vì * để tránh việc nạp dữ liệu nhiều trên cơ sở dữ liệu.
🎯Lặp lại truy vấn: Các vòng lặp trong cấu trúc truy vấn làm chậm các bước thực hiện. Do đó, hãy tránh chúng.
🎯So sánh bản ghi: Sử dụng EXITS () để so khớp nếu bản ghi tồn tại.
🎯Truy vấn con: Tránh các truy vấn con vì nó tìm kiếm từng hàng một, ảnh hưởng đến tốc độ xử lý truy vấn SQL.
🎯Ký tự đại diện (Wildcards): Sử dụng ký tự đại diện (ví dụ:% xx%) một cách khôn ngoan khi chúng tìm kiếm toàn bộ cơ sở dữ liệu để tìm kết quả phù hợp.
🎯Vận hành: Tránh sử dụng Function tại RHS.
Fetching dữ liệu: Luôn tìm nạp dữ liệu có giới hạn.
🎯Load dữ liệu: Sử dụng bảng temporary để xử lý dữ liệu hàng loạt.
🎯Chọn bản ghi: Sử dụng mệnh đề WHERE thay vì HAVING cho các bộ lọc chính.

☘️VIETNAMBIGDATA.VN cung cấp các khóa học trong ngành Phân tích dữ liệu: SQL, VBA, Power BI, Tableau, SAS, R, Python.
Tại đây, các học viên được nắm kiến thức cơ bản đến chuyên sâu phục vụ học tập và công việc trong ngành phân tích dữ liệu tuy mới nhưng rất tiềm năng ở Việt Nam hiện nay.
☘️Đăng ký tại: https://vietnambigdata.vn/trang-dang-ky-danh-cho-hoc-vien/
☘️Hoặc liên hệ Hotline: 0985.571.399 để được hỗ trợ tốt nhất!

Trang đăng ký dành cho học viên

04/09/2022

🎊Các công việc ngành phân tích dữ liệu cho sinh viên mới ra trường:

🎯Chuyên gia phân tích trí tuệ doanh nghiệp (Business Intelligence Analyst)
BI (hay còn được gọi là trí tuệ doanh nghiệp) là một dạng công nghệ giúp doanh nghiệp hiểu biết về quá khứ, để đưa ra hành động và dự đoán tương lai. Nhiệm vụ của những chuyên viên BI là giúp doanh nghiệp phân loại, phân tích, đánh giá chỉ số đo hiệu suất (KPI), tổng quan chính xác về hiệu suất kinh doanh và xác định các lĩnh vực cần cải thiện để giúp tổ chức ra các quyết định dựa trên số liệu (data-driven decision).

🎯Chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Analyst)
Data Analyst là người phân tích dữ liệu để đưa ra những đề xuất chiến lược cho công ty. Sau khi thu thập raw-data. Các nhà phân tích dữ liệu sẽ có nhiệm vụ phân tích, diễn giải và đưa ra kết quả có ý nghĩa dựa trên mục đích tiến hành nghiên cứu ban đầu. Data Analyst chính là người cần sở hữu nhiều kiến thức về kinh doanh nhất bởi lẽ họ sẽ là những người có mối quan hệ mật thiết với bộ phận Sales hay Marketing với vai trò đề xuất hướng đi chiến lược dựa trên dữ liệu được phân tích.

🎯Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist)
Kỹ sư khoa học dữ liệu là công việc chuyên sâu hơn Chuyên gia Phân tích dữ liệuNhưng họ cũng có thêm các kỹ năng như Học máy (Machine learning), Lập trình cao (Advanced Programming), Mô hình dữ liệu (Data Modelling), xây dựng thuật toán. Nói một cách dễ hiểu, họ làm việc cũng dữ liệu và báo cáo cho công ty để đưa ra các quyết định sáng suốt nhất và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và lợi nhuận.

🎯Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)
Kỹ sư dữ liệu là người xây dựng, kiểm tra và duy trì kiến trúc tổng hợp, lưu trữ và xuất dữ liệu từ những ứng dụng hay hệ thống được tạo ra bởi Kỹ sư phần mềm. Để hoàn thiện và phát triển nguồn dữ liệu, Data Engineer phải cải biến các quy trình thiết lập dữ liệu để mô hình hóa, khai thác và sản xuất dữ liệu.

🎯Chuyên gia phân tích định lượng (Quantitative Analyst)
Chuyên gia phân tích định lượng là công việc được săn đón, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính. Các chuyên gia ở mảng này tham gia vào hoạt động buôn bán và giao dịch, xác định giá cả, tư vấn, môi giới, phân tích nhanh các vấn đề trong kinh doanh bằng phương pháp định lượng có sẵn và tìm kiếm những cơ hội đầu tư có lợi nhuận.

04/09/2022

💰Mức lương sinh viên ngành phân tích dữ liệu:
🧑‍🎓Chuyên gia phân tích trí tuệ doanh nghiệp (Business Intelligence Analyst)
💎Mức lương trung bình: Khoảng 15 triệu đồng/tháng dành cho những bạn mới vào nghề và từ 25 – 25 triệu đồng/tháng đối với những người đã có trên 2 năm kinh nghiệm. Tùy vào quy mô công ty và đặc thù lĩnh vực ngành nghề mà mức lương sẽ biến đổi khác nhau.
🧑‍🎓Chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Analyst)
💎Mức lương trung bình: Khoảng 6 – 13 triệu đồng/tháng dành cho những bạn mới vào nghề và từ 15 – 25 triệu đồng/tháng đối với những người đã có 1-2 năm kinh nghiệm. Lương sẽ chênh lệch theo cấp bậc và công ty.
🧑‍🎓Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist)
💎Mức lương trung bình: Khoảng 10 – 15 triệu đồng/tháng dành cho những bạn mới vào nghề và từ 17 – 25 triệu đồng/tháng đối với những người đã có kinh nghiệm.
🧑‍🎓Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)
💎Mức lương trung bình: Khoảng 10 – 25 triệu đồng/tháng và tăng dần theo thời gian, kinh nghiệm, năng lực.
🧑‍🎓Chuyên gia phân tích định lượng (Quantitative Analyst)
💎Mức lương trung bình: Khoảng 10 – 15 triệu đồng/tháng dành cho những bạn mới vào nghề và từ 20 – 30 triệu đồng/tháng đối với những người đã có kinh nghiệm.

☘️VIETNAMBIGDATA.VN cung cấp các khóa học trong ngành Phân tích dữ liệu: SQL, VBA, Power BI, Tableau, SAS, R, Python.
Tại đây, các học viên được nắm kiến thức cơ bản đến chuyên sâu phục vụ học tập và công việc trong ngành phân tích dữ liệu tuy mới nhưng rất tiềm năng ở Việt Nam hiện nay.
Đăng ký tại: https://vietnambigdata.vn/trang-dang-ky-danh-cho-hoc-vien/
Hoặc liên hệ Hotline: 0985.571.399 để được hỗ trợ tốt nhất!

02/09/2022

🏆Công cụ Phân tích dữ liệu chính mà nhân viên phân tích dữ liệu cần có:
🏅Công cụ lập trình (programming languages) như Python, R, Matlab.
🏅Công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu như SQL
🏅Công cụ thống kê như Microsoft Excel, Minitab.
🏅Hệ thống phân tích thống kê SAS.
🏅Công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau, Power BI, Metabase, Google Data Studio.

30/08/2022

⚡Một số môn học chuyên ngành nhân viên phân tích dữ liệu cần phải học:
✅Thống kê áp dụng (Applied Statistics)
✅Nhập môn Khoa học máy tính (Introduction to Computer Science)
✅Lập trình cùng Python, R hay SQL (Programming with Python/R/SQL)
✅Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
✅Xác suất (Probability)
✅Khai phá dữ liệu (Data Mining)

21/08/2022

EXCEL và SQL
Excel là một chương trình. SQL là một ngôn ngữ. Đó là một thông tin rất quan trọng cho những ai chưa có nhiều kiến thức về SQL. Excel chỉ có thể được sử dụng sau khi nhấp vào biểu tượng màu xanh lá cây và chạy chương trình. SQL, mặt khác, có thể được sử dụng để tương tác và giao tiếp với các chương trình cơ sở dữ liệu, điển hình như Oracle, MySQL, Máy chủ Microsoft SQL…
https://vietnambigdata.vn/so-sanh-excel-va-sql/
Dữ liệu ở đâu?
Excel

Excel là công cụ bảng tính. Dữ liệu của bạn được lưu trong một tệp trên máy tính và thường được sắp xếp theo các tab, cột và hàng. Tệp excel là loại tệp cục bộ. Bạn tương tác trực tiếp với nó, không có người trung gian và quản trị viên. Có thể sử dụng API để mang dữ liệu từ một vị trí khác; tuy nhiên, dữ liệu cuối cùng là của bạn, cho phép bạn làm những gì bạn muốn. Điều này làm cho việc theo dõi các thay đổi trở nên khó khăn nếu một số người đang cộng tác với sổ làm việc Excel. Dĩ nhiên, việc theo dõi các thay đổi vẫn có khả năng, nhưng nó không thuận tiện lắm khi khối lượng dữ liệu trở nên “rất lớn”.
SQL

SQL là một ngôn ngữ tương tác với cơ sở dữ liệu. Nó là viết tắt của Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc. Bạn viết và gửi các truy vấn trong SQL đến cơ sở dữ liệu nhận các truy vấn này. Sau đó, các cơ sở dữ liệu đó cung cấp cho bạn những gì bạn yêu cầu hoặc thực hiện các thay đổi. Dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và được sắp xếp theo bảng. Vẻ đẹp của truy vấn là tính tương tác và khả năng theo dõi nhiều hơn. Các truy vấn này có thể được truy ngược lại nếu có ai đó thực hiện thay đổi. Người dùng cũng có thể lưu và chia sẻ các truy vấn hữu ích với các mục đích khác trong tương lai hoặc dùng cho mục đích hợp tác.
Khi bạn biết cách mà các cú pháp hoạt động, thao tác dữ liệu trên SQL có thể nhanh hơn so với Excel. Một khía cạnh tuyệt vời khác là cú pháp SQL tương tự như tiếng Anh khiến nó được cho là ngôn ngữ máy tính dễ học nhất.
Chúng được sử dụng tốt nhất cho…?
Excel
• Tập dữ liệu nhỏ hơn: dưới 1 triệu hàng, thậm chí dữ liệu lên đến 100.000 hàng có thể sẽ làm chậm máy tính của bạn.
• Nhập thủ công dữ liệu
• Cấu trúc linh hoạt hơn: bất kỳ ô nào cũng có thể thuộc bất kỳ loại dữ liệu nào, bất kể nó nằm trong cột nào.
• Xuất đồ thị và trực quan hóa
• Kiểm tra chính tả tích hợp và các chức năng hữu ích khác
• Làm việc độc lập trong một dự án
Đặc biệt, Office 365 hoặc Excel 2016 trở đi, hai công cụ Power Query và Power Pivot đã phần nào giúp Excel trở nên mạnh hơn bao giờ hết khi có thể truy vấn nhiều nguồn dữ liệu và dễ dàng xây mô hình dữ liệu phục vụ việc phân tích. Tuy nhiên, với những doanh nghiệp thì cơ sở dữ liệu lớn cần được tổ chức, quản lý và truy xuất hiểu quả hơn bằng các ứng dụng ngoài Excel.
SQL
• Bộ dữ liệu lớn hơn: tùy thuộc vào phần mềm và cơ sở dữ liệu, có thể là một con số rất lớn. Không làm chậm máy tính như Excel.
• Tổ chức/Cấu trúc: Các bảng SQL nghiêm ngặt hơn về vấn đề nhất quán kiểu dữ liệu và hạn chế người dùng nếu họ cố tình nhập sai kiểu.
• Nhiều đối tượng có thể tương tác và giao tiếp trong khi làm việc
• Chuẩn bị dữ liệu để phân tích chuyên sâu hơn trong phần mềm khác
• Báo cáo hoặc tính toán nhất quán: như đã đề cập trước đó, bạn có thể lưu và chia sẻ truy vấn.
• An toàn hơn, vì những thay đổi luôn có thể theo dõi và kiểm tra được.
Tóm lại, cả hai công cụ đều giữ vị trí riêng của chúng trong phân tích dữ liệu. Cả hai đều phục vụ mục đích duy nhất của chúng và đều có lợi cho bất kỳ ai sử dụng dữ liệu thường xuyên. Tuy nhiên, trong khi Excel thích hợp cho các chủ doanh nghiệp nhỏ, chuyên gia tư vấn và sinh viên thì SQL tốt hơn cho các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu.
VIETNAMBIGDATA.VN cung cấp các khóa học trong ngành Phân tích dữ liệu: SQL, VBA, Power BI, Tableau, SAS, R, Python.
Tại đây, các học viên được nắm kiến thức cơ bản đến chuyên sâu phục vụ học tập và công việc trong ngành phân tích dữ liệu tuy mới nhưng rất tiềm năng ở Việt Nam hiện nay.
Đăng ký tại: https://vietnambigdata.vn/trang-dang-ky-danh-cho-hoc-vien/
Hoặc liên hệ Hotline: 0985.571.399 để được hỗ trợ tốt nhất!