ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
1
SectionBuổiTopic
2
Phần 1: SQL Server - 10 BuổiBuổi 1Giới thiệu về SQL
3
Giới thiệu về cơ sở dữ liệu và SQL Server
4
Tổng quan về SQL
5
Lịch sử phát triển của SQL
6
Các hệ quản trị cơ sở dữ liệu sử dụng SQL
7
Buổi 2Các câu lệnh SQL cơ bản
8
SELECT: lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu
9
INSERT: chèn dữ liệu vào cơ sở dữ liệu
10
UPDATE: cập nhật dữ liệu trong cơ sở dữ liệu
11
DELETE: xoá dữ liệu khỏi cơ sở dữ liệu
12
Buổi 3Câu lệnh SELECT và WHERE
13
Lựa chọn cột và bảng để truy xuất dữ liệu
14
Sử dụng các toán tử để thực hiện phép tính trên dữ liệu
15
Sử dụng các điều kiện để lọc dữ liệu
16
Sắp xếp kết quả truy vấn
17
Buổi 4Các hàm SQL cơ bản
18
Hàm COUNT: đếm số lượng bản ghi
19
Hàm SUM: tính tổng của một cột dữ liệu
20
Hàm AVG: tính giá trị trung bình của một cột dữ liệu
21
Hàm MAX và MIN: tìm giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của một cột dữ liệu
22
Buổi 5Câu lệnh GROUP BY và HAVING
23
Nhóm dữ liệu theo một hoặc nhiều cột
24
Áp dụng các hàm SQL trên từng nhóm
25
Sử dụng câu lệnh HAVING để lọc kết quả truy vấn dựa trên giá trị tính toán được từ các hàm SQL
26
Buổi 6Câu lệnh JOIN
27
Kết nối dữ liệu từ nhiều bảng
28
Sử dụng các loại join khác nhau để lấy dữ liệu
29
Buổi 7Các ràng buộc và chỉnh sửa cơ sở dữ liệu
30
Thêm, sửa đổi và xoá các bảng và cột dữ liệu
31
Tạo các ràng buộc và quyền truy cập để bảo vệ dữ liệu
32
Buổi 8Câu lệnh SUBQUERY
33
Sử dụng kết quả của một truy vấn làm đầu vào cho một truy vấn khác
34
Sử dụng các toán tử so sánh và logic để lọc dữ liệu
35
Buổi 9Các hàm SQL nâng cao
36
Hàm DATE: định dạng ngày tháng trong cơ sở dữ liệu
37
Hàm CONCAT: ghép các chuỗi ký tự lại với nhau
38
Hàm UPPER và LOWER: chuyển đổi chữ hoa và chữ thường
39
Hàm LENGTH: tính độ dài của một chuỗi ký tự
40
Hàm TRIM: loại bỏ khoảng trắng ở đầu và cuối chuỗi
41
Buổi 10Câu lệnh UNION và các hàm truy vấn nâng cao
42
Kết hợp kết quả của hai hoặc nhiều truy vấn vào một bảng kết quả
43
Hàm COUNT DISTINCT: đếm số lượng giá trị duy nhất trong một cột dữ liệu
44
Hàm ROW_NUMBER: gán số thứ tự cho từng bản ghi trong kết quả truy vấn
45
Hàm RANK và DENSE_RANK: xếp hạng các bản ghi theo một cột dữ liệu
46
Các hàm tính toán trong SQL: Hàm ABS, ROUND, CEIL, FLOOR
47
Phần 2: Python (10 buổi)Buổi 1Buổi 1: Giới thiệu về Python
48
Giới thiệu về ngôn ngữ lập trình Python.
49
Cài đặt Python và thiết lập môi trường phát triển (Anaconda, Jupyter Notebook).
50
Cấu trúc cơ bản của một chương trình Python.
51
Thực hành viết các chương trình Python đơn giản (Hello World, các toán tử cơ bản).
52
Buổi 2Buổi 2: Kiểu dữ liệu và cấu trúc dữ liệu cơ bản
53
Các kiểu dữ liệu trong Python: số nguyên, số thực, chuỗi, boolean.
54
Cấu trúc dữ liệu: list (danh sách), tuple (bộ giá trị), dictionary (từ điển), set (tập hợp).
55
Thao tác với list, tuple, dictionary, set.
56
Thực hành xử lý dữ liệu cơ bản với các cấu trúc dữ liệu.
57
Buổi 3Buổi 3: Cấu trúc điều khiển và vòng lặp
58
Các câu lệnh điều kiện: if, elif, else.
59
Vòng lặp: for, while.
60
Câu lệnh điều khiển vòng lặp: break, continue, pass.
61
Thực hành sử dụng cấu trúc điều khiển và vòng lặp trong Python.
62
Buổi 4Buổi 4: Hàm trong Python
63
Khái niệm hàm và cách định nghĩa hàm trong Python.
64
Tham số và giá trị trả về của hàm.
65
Phạm vi biến: global và local.
66
Thực hành viết các hàm tự định nghĩa và sử dụng các hàm built-in trong Python.
67
Buổi 5Buổi 5: Làm việc với tệp và thư viện ngoài
68
Đọc và ghi tệp văn bản và tệp CSV.
69
Xử lý dữ liệu từ tệp Excel với thư viện pandas.
70
Cài đặt và sử dụng các thư viện bên ngoài (ví dụ: requests, pandas).
71
Thực hành đọc và ghi dữ liệu từ các tệp khác nhau.
72
Buổi 6Buổi 6: Lập trình hướng đối tượng (OOP)
73
Giới thiệu về lập trình hướng đối tượng (Object-Oriented Programming).
74
Các khái niệm chính: lớp (class), đối tượng (object), thuộc tính (attribute), phương thức (method).
75
Tính kế thừa, đa hình và đóng gói.
76
Thực hành xây dựng các lớp và đối tượng trong Python.
77
Buổi 7Buổi 7: Thư viện NumPy và Pandas
78
Giới thiệu về NumPy: mảng (array), các phép toán trên mảng.
79
Giới thiệu về Pandas: Series, DataFrame, thao tác dữ liệu với Pandas.
80
Thực hành phân tích và xử lý dữ liệu với NumPy và Pandas.
81
Buổi 8Buổi 8: Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn
82
Giới thiệu về Matplotlib: vẽ biểu đồ cơ bản (biểu đồ cột, biểu đồ đường).
83
Giới thiệu về Seaborn: vẽ biểu đồ nâng cao, trực quan hóa dữ liệu với các biểu đồ phức tạp.
84
Tích hợp Pandas với Matplotlib và Seaborn để trực quan hóa dữ liệu.
85
Thực hành vẽ và tùy chỉnh biểu đồ.
86
Buổi 9Buổi 9: Tích hợp Python với SQL Server
87
Sử dụng thư viện pyodbc để kết nối Python với SQL Server.
88
Đọc và ghi dữ liệu từ SQL Server vào Pandas DataFrame.
89
Thực hành tích hợp dữ liệu giữa SQL Server và Python, ví dụ như tự động hóa báo cáo, phân tích dữ liệu.
90
Buổi 10Buổi 10: Dự án cuối khóa Python
91
Hướng dẫn học viên xây dựng một dự án thực tế sử dụng Python và SQL Server.
92
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.
93
Đánh giá dự án và phản hồi từ giảng viên.
94
95
96
97
98
99
100