Chính sách & Học phí

Khóa học đã chuyển sang dạng E-learning, các bạn vào web sau để đăng ký nhé

https://khoahoc.erx.vn/

Thông tin địa điểm học

Khai giảng: 09/10/2023
Thời gian học: 15 buổi (2 tháng)
Hình thức: Học qua Record + Meeting trực tuyến với giảng viên hàng tuần (2h/tuần)
Video record: có

Thông tin giảng viên

Đội ngũ giảng viên:

Giảng viên Hoàng Trung: Chuyên gia phân tích dữ liệu. Ngoài ra anh cũng tham gia và hoàn thành rất nhiều các chương trình phục vụ công việc thực tế của đa dạng ngành nghề như kế toán, mua hàng, quản lý kho, ngân hàng, quản lý định mức vật tư nguyên liệu, quản lý xuất nhập hàng trong hoạt động Logistic, nhập và quản lý kho hàng hoá cho các công ty lớn như Nestle, Honda Việt Nam,...

Giảng viên Nguyễn Minh Ngọc: Thạc sỹ Khoa học Quản lý Chuỗi Cung Ứng và Logistics. Chuyên gia đào tạo Quản lý Cung Ứng và Phân tích dữ liệu.

Tham khảo thêm tại đây

Nội dung khóa học

Session 00: Cài đặt IDE và các Extension (Visual Studio Code)

Session 01: Python Crash Course

1.1. Các kiểu dữ liệu trong Python

1.2. Các toán tử cơ bản trong Python

1.3. Khai báo, sử dụng và gán biến trong Python

1.4. Kiểu dữ liệu List trong Python

1.5. Kiểu dữ liệu Tuple trong Python

1.6. Kiểu dữ liệu Dictionary trong Python

1.7. Kiểu dữ liệu Set trong Python

1.8. Các toán tử điều kiện trong Python

1.9. Kỹ thuật viết hàm trong Python

1.10. Cấu trúc điều kiện trong Python

1.11. Sử dụng hàm split để tách chuỗi trong Python

1.12. Vòng lặp for trong Python

1.13. Vòng lặp while trong Python

1.14. Tạo List bằng Lambda và List Comprehension

1.15. Cấu trúc try … except trong Python

1.16. Xử lý bài toán nhập liệu bằng vòng lặp while

1.17. Bài tập thực hành, nâng cao Python Crash Course

Session 02: NumPy

2.1. Cơ bản về NumPy

2.2. NumPy Indexing and Selection

2.3. NumPy Operations

2.4. Bài tập thực hành NumPy từ cơ bản đến nâng cao

Session 03: Pandas

3.1. Pandas Series

3.2. Pandas DataFrame

3.3. Xử lý làm sạch dữ liệu trong DataFrame

3.4. Sử dụng các hàm drop, dropna, fillna trong Pandas

3.5. Lọc dữ liệu theo điều kiện trong Pandas

3.6. Load CSV vào Data Frame trong Pandas

3.7. Load File Excel vào Data Frame trong Pandas

3.8. Kết xuất ra file Excel, CSV bằng Pandas

3.9. Làm việc với HTML

3.10. Làm việc với XML

3.11. Sử dụng SQLAlchemy kết nối tới SQLite

3.12. Kết nối tới SQL Server bằng thư viện pyodbc

3.13. Kết nối tới SQL Server bằng SQLAlchemy + pyodbc

3.14. Kết nối tới PostgreSQL bằng psycopg2

3.15. Kết nối tới PostgreSQL bằng SQLAlchemy + psycopg2

3.16. Kết nối, cài đặt làm quen với pgAdmin4

3.17. Kết nối, cài đặt làm quen với SQL Server Management Studio

3.18. Sử dụng câu lệnh groupby trong Pandas

3.19. Sử dụng câu lệnh agg để groupby trong Pandas

3.20. Nối các File CSV lại thành 1 bằng Python

3.21. Nối các File Excel lại thành 1 bằng Python

3.22. Merge dữ liệu trong Data Frame

3.23. Pandas Operations

3.24. Sử dụng Pandas làm việc với dữ liệu Salary

3.25. Sử dụng Pandas làm việc với dữ liệu Ecommerce

Session 04: Sử dụng kiến thức đã học và xử lý case study về Supply Chain

Tỷ lệ vòng quay tồn kho (Turnover ratio, stock holding day)
Trực quan dữ liệu (Visualization)
Tạo Phiếu hướng dẫn lấy hàng trong kho theo rule FIFO (picking list)
ABC Analysis, Service Level
Tồn kho an toàn và điểm tái đặt hàng (Safety stock & Re-orderpoint)
Xác định thời điểm thiếu Nguyên vật liệu (Supply Planning)
Material Requirement Plannning (MRP)
Phân tích dữ liệu phòng Purchasing (On-time in-full - OTIF, PO Volume)

Đối tượng khóa học

Người đi làm có mong muốn sử dụng Python để phân tích dữ liệu, tối ưu hóa công việc và thực hiện các báo cáo tự động.
Sinh viên các nhóm ngành muốn học Python để tìm 1 cơ hội công việc tốt.
ĐẶC BIỆT: với các case study trong ngành Chuỗi cung ứng (Supply chain), giúp Người đi làm/ Sinh viên có thể áp dụng vào công việc thực tế hằng ngày.

Mục tiêu khóa học

ĐỊNH HƯỚNG KHÓA HỌC VÀ KẾT QUẢ NHẬN ĐƯỢC

CÁ NHÂN:

Thành thạo lập trình bằng ngôn ngữ Python và các thư viện hỗ trợ Pandas, Numpy, Plotly trong công việc.
Có khả năng phân tích dữ liệu, báo cáo tự động với các chủ đề như sau: Tỷ lệ vòng quay tồn kho (turnover ratio), ABC analysis & service level, safety stock & re-order point.
Xây dựng được công cụ nhập xuất hàng với quy tắc FIFO, LIFO.
Trực quan hoá dữ liệu: Biểu diễn dữ liệu lên các biểu đồ cơ bản (đường, cột, tròn,...) và các biểu đồ có hiệu ứng animation (racing chart) trong phòng mua hàng.
Làm biểu đồ /dashboard online để có thể truy cập được trên trình duyệt và thiết bị di động.
Tự động hoá: Gộp nhiều files báo cáo/dữ liệu thành một file duy nhất để truy xuất.
Tự động hóa/ đồng bộ giữa Excel và Google Sheet

TỔ CHỨC:

- Về tốc độ, chi phí:

Nhân viên thực hiện các báo cáo, phân tích một cách tự động.
Đồng bộ hoá giữa các nền tảng như Excel, Google Sheet hoặc kết nối tới SQL Databases.
Giảm chi phí bằng việc đầu tư quá nhiều phần mềm riêng lẻ.
Xử lý, phân tích được các dữ liệu có kích thước lớn (2GB - 10GB) một cách nhanh chóng, vượt ngưỡng xử lý của các phần mềm thông thường như Excel
Làm các phân tích, báo cáo mà các ERP hiện nay chưa hỗ trợ.

- Về chất lượng:

Giúp Nhân viên hiểu rõ được quy trình phân tích dữ liệu, tránh bỏ sót các thông tin quan trọng ẩn chứa trong đó.
Hiểu được câu chuyện từ dữ liệu giúp Nhân viên, Quản lý hành động để cải tiến liên tục, tăng doanh thu.
Giảm sai sót khi thực hiện làm bằng tay.
Cấp Quản lý theo dõi năng suất, KPI qua dashboard trực quan, minh bạch.

KẾT THÚC KHÓA HỌC:

Trung tâm sẽ cấp Chứng chỉ "Python for Supply Chain" cho người học thực hành các bài tập và tham gia buổi học đầy đủ.

Ghi chú

- Học viên tự trang bị laptop.

- Với học viên học online, lưu ý chuẩn bị tai nghe, loa phù hợp để tránh ảnh hưởng chất lượng học tập và trao đổi với giảng viên

Python For Supply Chain (Học qua Record và Meeting hàng tuần với giảng viên)