Skip to main content

Level 1: SQL Server, Python

20 Buổi ~ 40H

Link Syllabus: Xem chi tiết tại đây

Phần 1: Học SQL

Buổi 1: Giới thiệu về SQL​

  • Giới thiệu về cơ sở dữ liệu và SQL Server
  • Tổng quan về SQL
  • Lịch sử phát triển của SQL
  • Các hệ quản trị cơ sở dữ liệu sử dụng SQL

Buổi 2: Các câu lệnh SQL cơ bản​

  • SELECT: lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu
  • INSERT: chèn dữ liệu vào cơ sở dữ liệu
  • UPDATE: cập nhật dữ liệu trong cơ sở dữ liệu
  • DELETE: xoá dữ liệu khỏi cơ sở dữ liệu

Buổi 3: Câu lệnh SELECT và WHERE​

  • Lựa chọn cột và bảng để truy xuất dữ liệu
  • Sử dụng các toán tử để thực hiện phép tính trên dữ liệu
  • Sử dụng các điều kiện để lọc dữ liệu
  • Sắp xếp kết quả truy vấn

Buổi 4: Các hàm SQL cơ bản​

  • COUNT: đếm số lượng bản ghi
  • SUM: tính tổng của một cột dữ liệu
  • AVG: tính giá trị trung bình của một cột dữ liệu
  • MAX và MIN: tìm giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của một cột dữ liệu

Buổi 5: Câu lệnh GROUP BY và HAVING​

  • Nhóm dữ liệu theo một hoặc nhiều cột
  • Áp dụng các hàm SQL trên từng nhóm
  • Sử dụng HAVING để lọc kết quả truy vấn dựa trên giá trị tính toán từ các hàm SQL

Buổi 6: Câu lệnh JOIN​

  • Kết nối dữ liệu từ nhiều bảng
  • Sử dụng các loại JOIN khác nhau để lấy dữ liệu

Buổi 7: Các ràng buộc và chỉnh sửa cơ sở dữ liệu​

  • Thêm, sửa đổi và xoá các bảng và cột dữ liệu
  • Tạo các ràng buộc và quyền truy cập để bảo vệ dữ liệu

Buổi 8: Câu lệnh SUBQUERY​

  • Sử dụng kết quả của một truy vấn làm đầu vào cho một truy vấn khác
  • Sử dụng các toán tử so sánh và logic để lọc dữ liệu

Buổi 9: Các hàm SQL nâng cao​

  • DATE: định dạng ngày tháng trong cơ sở dữ liệu
  • CONCAT: ghép các chuỗi ký tự lại với nhau
  • UPPER và LOWER: chuyển đổi chữ hoa và chữ thường
  • LENGTH: tính độ dài của một chuỗi ký tự
  • TRIM: loại bỏ khoảng trắng ở đầu và cuối chuỗi

Buổi 10: Câu lệnh UNION và các hàm truy vấn nâng cao​

  • Kết hợp kết quả của hai hoặc nhiều truy vấn vào một bảng kết quả
  • COUNT DISTINCT: đếm số lượng giá trị duy nhất trong một cột dữ liệu
  • ROW_NUMBER: gán số thứ tự cho từng bản ghi trong kết quả truy vấn
  • RANK và DENSE_RANK: xếp hạng các bản ghi theo một cột dữ liệu
  • Các hàm tính toán trong SQL: ABS, ROUND, CEIL, FLOOR

Phần 2: Học Python

Buổi 1: Giới thiệu về Python​

  • Giới thiệu về ngôn ngữ lập trình Python
  • Cài đặt Python và thiết lập môi trường phát triển (Anaconda, Jupyter Notebook)
  • Cấu trúc cơ bản của một chương trình Python
  • Thực hành viết các chương trình Python đơn giản (Hello World, các toán tử cơ bản)

Buổi 2: Kiểu dữ liệu và cấu trúc dữ liệu cơ bản​

  • Các kiểu dữ liệu trong Python: số nguyên, số thực, chuỗi, boolean
  • Cấu trúc dữ liệu: list, tuple, dictionary, set
  • Thao tác với list, tuple, dictionary, set
  • Thực hành xử lý dữ liệu cơ bản với các cấu trúc dữ liệu

Buổi 3: Cấu trúc điều khiển và vòng lặp​

  • Các câu lệnh điều kiện: if, elif, else
  • Vòng lặp: for, while
  • Câu lệnh điều khiển vòng lặp: break, continue, pass
  • Thực hành sử dụng cấu trúc điều khiển và vòng lặp trong Python

Buổi 4: Hàm trong Python​

  • Khái niệm hàm và cách định nghĩa hàm trong Python
  • Tham số và giá trị trả về của hàm
  • Phạm vi biến: global và local
  • Thực hành viết các hàm tự định nghĩa và sử dụng các hàm built-in trong Python

Buổi 5: Làm việc với tệp và thư viện ngoài​

  • Đọc và ghi tệp văn bản và tệp CSV
  • Xử lý dữ liệu từ tệp Excel với thư viện pandas
  • Cài đặt và sử dụng các thư viện bên ngoài (requests, pandas)
  • Thực hành đọc và ghi dữ liệu từ các tệp khác nhau

Buổi 6: Lập trình hướng đối tượng (OOP)​

  • Giới thiệu về lập trình hướng đối tượng (OOP)
  • Các khái niệm chính: lớp (class), đối tượng (object), thuộc tính (attribute), phương thức (method)
  • Tính kế thừa, đa hình và đóng gói
  • Thực hành xây dựng các lớp và đối tượng trong Python

Buổi 7: Thư viện NumPy và Pandas​

  • Giới thiệu về NumPy: mảng (array), các phép toán trên mảng
  • Giới thiệu về Pandas: Series, DataFrame, thao tác dữ liệu với Pandas
  • Thực hành phân tích và xử lý dữ liệu với NumPy và Pandas

Buổi 8: Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn​

  • Giới thiệu về Matplotlib: vẽ biểu đồ cơ bản (biểu đồ cột, biểu đồ đường)
  • Giới thiệu về Seaborn: vẽ biểu đồ nâng cao, trực quan hóa dữ liệu với các biểu đồ phức tạp
  • Tích hợp Pandas với Matplotlib và Seaborn để trực quan hóa dữ liệu
  • Thực hành vẽ và tùy chỉnh biểu đồ

Buổi 9: Tích hợp Python với SQL Server​

  • Sử dụng thư viện pyodbc để kết nối Python với SQL Server
  • Đọc và ghi dữ liệu từ SQL Server vào Pandas DataFrame
  • Thực hành tích hợp dữ liệu giữa SQL Server và Python (tự động hóa báo cáo, phân tích dữ liệu)

Buổi 10: Dự án cuối khóa Python​

  • Hướng dẫn học viên xây dựng một dự án thực tế sử dụng Python và SQL Server
  • Dự án có thể là tự động hóa một quy trình báo cáo, phân tích dữ liệu hoặc xây dựng một ứng dụng nhỏ tích hợp giữa SQL Server và Python
  • Đánh giá dự án và phản hồi từ giảng viên