-
Liên hệ0916 878 224 -
Gửi Emailtraining@imic.edu.vn
Khóa học SQL Databases giúp bạn nắm vững từ cơ bản đến nâng cao, bao gồm thiết kế, truy vấn, tối ưu hóa và quản lý dữ liệu trong MySQL, PostgreSQL, SQL Server. Học qua các bài tập thực tế và dự án chuyên sâu, phù hợp cho lập trình viên, nhà phân tích dữ liệu, và quản trị viên cơ sở dữ liệu. Đăng ký ngay để làm chủ SQL! 🚀
Trong thời đại số hiện nay, dữ liệu đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong mọi lĩnh vực kinh doanh, nghiên cứu và công nghệ. Việc quản lý và khai thác dữ liệu hiệu quả là một yếu tố then chốt quyết định thành công của mọi tổ chức.
Bạn muốn trở thành Data Analyst chuyên nghiệp? Thành thạo SQL (Structured Query Language) là kỹ năng không thể thiếu! Khóa học SQL Database tại IMIC Technology cung cấp kiến thức toàn diện từ cơ bản đến nâng cao, giúp bạn làm chủ SQL để truy vấn, phân tích, quản lý và tối ưu hóa dữ liệu trong các hệ thống cơ sở dữ liệu lớn.
Với phương pháp học theo dự án thực tế, bạn sẽ trực tiếp thực hành trên MySQL, PostgreSQL, SQL Server và các hệ quản trị cơ sở dữ liệu phổ biến, đảm bảo áp dụng ngay vào công việc.
------ DANH MỤC NỘI DUNG ------
A. Mục tiêu đào tạo
1. Hiểu rõ nền tảng về cơ sở dữ liệu SQL
2. Phân tích dữ liệu chuyên sâu
3. Tạo lập báo cáo dữ liệu chuyên nghiệp
4. Áp dụng vào bài toán thực tế
5. Nâng cao tư duy dữ liệu
B. Tại sao nên học phân tích dữ liệu SQL Database?
1. Nhu cầu cao trên thị trường việc làm
2. Làm việc hiệu quả với dữ liệu có cấu trúc
3. Nâng cao khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu
4. Tích hợp với các công cụ phân tích khác
5. Hỗ trợ AI và Machine Learning
6. Tự động hóa và tối ưu hóa quy trình kinh doanh
7. Dễ học, dễ ứng dụng
C. Tại sao bạn nên chọn IMIC?
D. Chương trình đào tạo SQL Database
- Nắm vững cấu trúc và cách hoạt động của cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational Database).
- Sử dụng thành thạo các lệnh cơ bản trong SQL để tạo, cập nhật và quản lý dữ liệu.
- Sử dụng các kỹ thuật truy vấn nâng cao để xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp.
- Khai thác dữ liệu hiệu quả thông qua các phương pháp tổng hợp, nhóm, và kết nối bảng dữ liệu.
- Chuẩn bị dữ liệu và tạo các báo cáo động phục vụ ra quyết định kinh doanh.
- Tích hợp dữ liệu SQL với các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Power BI hoặc Tableau để xây dựng các Dashboard sinh động, dễ hiểu.
- Thực hành qua các bài tập mô phỏng nghiệp vụ thực tế trong nhiều lĩnh vực như bán hàng, nhân sự, kho vận, và tiếp thị.
- Hoàn thành dự án cuối khóa để củng cố kỹ năng làm việc với cơ sở dữ liệu và phân tích dữ liệu trong môi trường thực tế.
- Phát triển khả năng giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu (Data-Driven Problem Solving).
- Tự tin sử dụng dữ liệu để ra quyết định chiến lược trong công việc.
- Học phân tích dữ liệu với SQL Database mang lại nhiều lợi ích quan trọng, đặc biệt nếu bạn đang hướng đến các lĩnh vực như phân tích dữ liệu, quản trị cơ sở dữ liệu, phát triển phần mềm hoặc AI và tự động hóa. Dưới đây là những lý do chính:
- SQL là một trong những kỹ năng cốt lõi được yêu cầu trong nhiều lĩnh vực, từ ngân hàng, tài chính, thương mại điện tử đến phân tích kinh doanh và khoa học dữ liệu. Các công ty cần những chuyên gia có thể khai thác dữ liệu để đưa ra quyết định chiến lược.
- Hầu hết các doanh nghiệp lưu trữ dữ liệu trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) như SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQLite. Học SQL giúp bạn truy vấn, phân tích và trực quan hóa dữ liệu một cách nhanh chóng.
- Biết cách truy vấn và tổng hợp dữ liệu giúp bạn đưa ra quyết định chính xác hơn thay vì dựa vào cảm tính. Điều này rất quan trọng trong kinh doanh, tiếp thị, quản lý chuỗi cung ứng và tài chính.
- SQL có thể được kết hợp với Power BI, Tableau, Python (Pandas, SQLAlchemy), R để tạo ra các báo cáo trực quan và các mô hình phân tích nâng cao.
- Dữ liệu đầu vào cho các mô hình AI/ML thường đến từ các cơ sở dữ liệu SQL, do đó kỹ năng này rất quan trọng nếu bạn muốn làm việc với AI, Data Science hoặc Big Data.
- Biết cách sử dụng SQL giúp bạn xây dựng các hệ thống tự động báo cáo, cảnh báo hoặc xử lý dữ liệu hàng loạt, giúp tối ưu hóa hiệu suất doanh nghiệp.
- SQL có cú pháp tương đối đơn giản so với nhiều ngôn ngữ lập trình khác. Bạn có thể bắt đầu với các truy vấn đơn giản như SELECT, WHERE, JOIN, sau đó mở rộng ra các thao tác phức tạp như CTE, Window Functions, Stored Procedures.
- Lộ trình bài bản, trang bị cho học viên kiến thức, kỹ năng đáp ứng yêu cầu nhà tuyển dụng.
- Học theo dự án thực tế – Áp dụng ngay vào công việc.
- Mỗi lớp chỉ từ 7-12 học viên được cầm tay chỉ việc bởi các chuyên gia Data Analyst từ các tập đoàn, doanh nhiệp lớn,...
- Cấp chứng chỉ và cam kết giới thiệu việc làm sau khi tốt nghiệp
- Nắm chắc kỹ năng, tối ưu CV, mở rộng cơ hội thăng tiến.
- Hình thức học Online và Offline linh động.
Truy vấn nâng cao:
- Sử dụng các hàm tổng hợp (SUM, AVG, MIN, MAX, COUNT)
- Nhóm và lọc dữ liệu (GROUP BY, HAVING)
- Kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng (JOIN: INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER)
Quản lý và xử lý dữ liệu lớn:
- Sử dụng các subquery (truy vấn lồng nhau)
- Sử dụng các hàm cửa sổ (Window Functions)
Bài tập thực hành phân tích dữ liệu:
1) Bài tập 1: Phân tích doanh số bán hàng
- Một cơ sở dữ liệu của công ty bán lẻ gồm các bảng:
- Products (ID, ProductName, Category, Price)
- Orders (OrderID, CustomerID, OrderDate, TotalAmount)
- OrderDetails (OrderID, ProductID, Quantity, SubTotal)
- Customers (CustomerID, CustomerName, Region)
- Yêu cầu thực hiện:
- Tính tổng doanh thu của công ty trong từng tháng trong năm 2024.
- Xác định 5 sản phẩm bán chạy nhất (theo số lượng bán ra)
- Phân tích doanh thu theo từng khu vực (Region)
2) Bài tập 2: Phân tích hiệu suất nhân viên
- Một công ty quản lý nhân sự có các bảng sau:
- Employees (EmployeeID, FullName, Position, Department, HireDate, Salary)
- Performance (EmployeeID, Month, Year, KPI, CompletedTasks, MissedTasks)
- Yêu cầu thực hiện:
- Tính KPI trung bình của từng nhân viên trong năm 2024
- Xác định phòng ban có tổng KPI cao nhất và thấp nhất
- Xác định nhân viên có số lượng nhiệm vụ hoàn thành (CompletedTasks) cao nhất và thấp nhất trong quý 3/2024
3) Bài tập 3: Phân tích dữ liệu khách hàng
- Một công ty thương mại điện tử có các bảng sau:
- Customers (CustomerID, CustomerName, Email, RegistrationDate, Country)
- Orders (OrderID, CustomerID, OrderDate, TotalAmount)
- Yêu cầu thực hiện:
- Tính tổng số khách hàng đăng ký mới theo từng tháng trong năm 2024
- Xác định 10 khách hàng chi tiêu nhiều nhất và tổng số tiền họ đã chi tiêu
- Tìm số lượng đơn hàng trung bình mà mỗi khách hàng đặt trong năm 2024
4) Bài tập 4: Phân tích tồn kho sản phẩm
- Một công ty sản xuất có các bảng sau:
- Products (ProductID, ProductName, Category, UnitPrice, StockQuantity)
- Transactions (TransactionID, ProductID, TransactionDate, TransactionType, Quantity)
- TransactionType: IN (nhập hàng) hoặc OUT (xuất hàng)
- Yêu cầu thực hiện:
- Tính số lượng tồn kho của từng sản phẩm tại thời điểm hiện tại
- Xác định sản phẩm có số lượng xuất (OUT) lớn nhất và nhỏ nhất trong tháng 12/2024
- Tính giá trị tồn kho của từng danh mục sản phẩm (Category)
5) Bài tập 5: Phân tích xu hướng bán hàng
- Sử dụng cơ sở dữ liệu bán hàng với các bảng:
- Sales (SaleID, ProductID, SaleDate, Revenue)
- Products (ProductID, ProductName, Category)
- Yêu cầu thực hiện:
- Tính doanh thu trung bình hàng ngày trong tháng 11/2024
- Phân tích xu hướng doanh thu theo từng tuần (Week) trong năm 2024
- Xác định danh mục sản phẩm (Category) có tốc độ tăng trưởng doanh thu cao nhất trong 6 tháng cuối năm 2024
6) Bài tập 6: Truy vấn lồng nhau và hàm cửa sổ
- Một công ty cung cấp dịch vụ khách sạn có các bảng sau:
- Bookings (BookingID, CustomerID, BookingDate, TotalAmount)
- Customers (CustomerID, CustomerName, Country)
- Yêu cầu thực hiện:
- Sử dụng truy vấn lồng nhau để tìm khách hàng đặt phòng có doanh thu cao nhất trong năm 2024
- Sử dụng hàm cửa sổ (Window Function) để tính tổng doanh thu lũy kế theo tháng trong năm 2024
- Xác định top 3 quốc gia có doanh thu đặt phòng cao nhất trong năm 2024
Kỹ thuật lập báo cáo tự động bằng SQL:
- Sử dụng CTE (Common Table Expression) để cấu trúc truy vấn
- Sử dụng Stored Procedures và Views để chuẩn bị dữ liệu báo cáo
Kết nối SQL với các công cụ trực quan hóa dữ liệu:
- Kết nối SQL với Microsoft Excel, Power BI, hoặc Tableau.
- Tạo dashboard trực quan hóa dữ liệu
Thực hành:
- Xây dựng báo cáo định kỳ cho bộ phận kinh doanh
- Tạo dashboard tương tác hiển thị KPI từ cơ sở dữ liệu SQL
Học viên sẽ được cung cấp một bài toán thực tế thuộc một trong các lĩnh vực sau:
- Phân tích bán hàng và doanh thu (Retail, E-commerce)
- Quản lý nhân sự và hiệu suất làm việc (HR)
- Quản lý kho và chuỗi cung ứng (Logistics, Inventory)
- Phân tích dữ liệu khách hàng và tiếp thị (Customer Analysis)
Mẫu đề bài dự án:
1) Dự án 1: Phân tích bán hàng cho chuỗi siêu thị
- Xây dựng cơ sở dữ liệu bán hàng (gồm sản phẩm, khách hàng, hóa đơn)
- Phân tích doanh thu theo tháng, quý, khu vực
- Tạo báo cáo Top 10 sản phẩm bán chạy và đánh giá xu hướng doanh số
2) Dự án 2: Phân tích hiệu suất nhân sự
- Quản lý cơ sở dữ liệu nhân sự và hiệu suất công việc (KPIs, nhiệm vụ)
- Phân tích hiệu suất từng phòng ban và nhân viên
- Lập báo cáo hiệu quả công việc và đề xuất cải thiện
3) Dự án 3: Tối ưu hóa quản lý kho hàng
- Xây dựng cơ sở dữ liệu tồn kho và giao dịch nhập/xuất
- Phân tích mức tồn kho theo danh mục sản phẩm
- Tạo báo cáo dự đoán nhu cầu hàng hóa trong quý tiếp theo
