Khoá Học Thành Thạo Xử Lý Dữ Liệu Với Python Từ Số 0 – 2024

Bạn muốn trở thành một nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu? Khoá Học Thành Thạo Xử Lý Dữ Liệu Với Python Từ Số 0 – 2024 sẽ là cánh cửa mở ra một thế giới mới đầy cơ hội. Với khóa học này, bạn sẽ được trang bị đầy đủ kiến thức và kỹ năng để khám phá, phân tích và trích xuất giá trị từ dữ liệu một cách hiệu quả.

Giới thiệu Khóa Học Thành Thạo Xử Lý Dữ Liệu Với Python Từ Số 0 – 2024

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu được xem là tài sản vô giá của mọi tổ chức. Khả năng xử lý và phân tích dữ liệu trở thành một kỹ năng cốt lõi, không chỉ trong lĩnh vực công nghệ thông tin mà còn mở rộng sang nhiều ngành nghề khác. Nhận thức được tầm quan trọng đó, chúng tôi đã thiết kế khóa học này nhằm giúp bạn:

• Nắm vững nền tảng lập trình Python: Từ những kiến thức cơ bản đến các thư viện chuyên dụng như Pandas, NumPy, Matplotlib.
• Thực hành với các bộ dữ liệu thực tế: Áp dụng lý thuyết vào các bài toán xử lý dữ liệu thực tế, từ làm sạch dữ liệu đến xây dựng các mô hình dự đoán.
• Trực quan hóa dữ liệu hiệu quả: Tạo ra các biểu đồ, đồ thị sinh động để truyền tải thông tin một cách trực quan và dễ hiểu.
• Xây dựng dự án cá nhân: Áp dụng kiến thức đã học để xây dựng các dự án thực tế, giúp bạn tự tin hơn khi ứng tuyển vào các vị trí liên quan đến dữ liệu.

Lợi ích khi tham gia

• Mở ra cơ hội nghề nghiệp: Trở thành data analyst, data scientist, hoặc làm việc trong các bộ phận phân tích của doanh nghiệp.
• Tăng cường khả năng cạnh tranh: Nắm vững một trong những kỹ năng được săn đón nhất hiện nay.
• Giải quyết vấn đề thực tế: Áp dụng kiến thức vào việc giải quyết các bài toán kinh doanh, tối ưu hóa quy trình làm việc.
• Mở rộng mạng lưới: Kết nối với cộng đồng những người yêu thích dữ liệu.

Ai phù hợp với khóa học

• Người mới bắt đầu: Không cần kiến thức nền tảng về lập trình, khóa học sẽ hướng dẫn bạn từ con số 0.
• Sinh viên, học sinh: Muốn tìm hiểu về lĩnh vực dữ liệu và chuẩn bị cho tương lai.
• Người làm việc trong lĩnh vực kinh doanh, marketing: Muốn nâng cao khả năng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả.
• Những ai muốn khám phá một lĩnh vực mới: Đam mê công nghệ và muốn tìm hiểu về khoa học dữ liệu.

Nội dung khóa học

Giới thiệu về Python

Welcome to class & Câu chuyện tập đoàn TARGET
Cài đặt Vscode, Anaconda
Lưu ý nhỏ về khóa học
Tải toàn bộ tài liệu khóa học
Làm việc với số và biến
Làm việc với chuỗi
Indexing và Slicing cho chuỗi
String functions
Toán tử so sánh & hàm Input
Toán tử so sánh & hàm Input

Buil-in Data Structure & Control Flow Statements

List & List Indexing, Slicing
List functions
Dictionary
Thử thách cho bạn
Tuple và Set
Câu điều kiện if-else
Vòng lặp For
Vòng lặp While và Break, Continue, Pass
Giải bài tập buổi 2

Control Flow Statements (tiếp theo) và Function

Slide – Câu chuyện về công ty Blue Apron
Hàm Zip & In, Not In
Thư viện random & hàm Join
List comprehensive
Function
Bài tập nhỏ
Hàm ẩn danh Lambda
Sử dụng Try, Except để xử lý lỗi
Giải bài tập buổi 3

Xử lý dữ liệu lớn với Pandas

Slide – giới thiệu về Pandas
Xem tổng quan dữ liệu
Chọn Trường & Filter
Hàm Loc
Hàm Iloc
Các Aggregation function
Nối (Concat) nhiều dataframe
Merge
Các phép toán với trường & save file
Group by
Pivot table
Apply
Làm việc với Time series
Giải bài tập buổi 4 – Restaurant lab
Giải bài tập buổi 4 – Titanic lab
Giải bài tập buổi 4 – Titanic for fun

Làm sạch dữ liệu với Pandas

Chuyển đổi kiểu dữ liệu cho các trường dữ liệu
Làm việc với thiếu dữ liệu – phần 1
Làm việc với thiếu dữ liệu – phần 2
Làm việc với thiếu dữ liệu – phần 3
Làm việc với dữ liệu bị lặp
Outlier và cách xác định outlier bằng phương pháp IQR
Giải bài tập buổi 5 – Kickstarter lab

Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn

Slide – Tại sao chúng ta cần phải Trực quan hóa dữ liệu?
Chart đầu tiên
Chart thứ 2 và chỉ số Pearson
Chart thứ 3 và bar label
Chart thứ 4
Vẽ nhiều chart với hàm subplot
Vẽ nhiều kiểu biểu đồ trên một chart với hàm twinx
Thay đổi style biểu đồ & hàm Plot
Giải bài tập buổi 6 – Bicycle lab

Numpy

Slide – Cách làm giàu bằng lý thuyết thống kê
Giới thiệu về numpy và tạo các mảng đơn giản
Concatenate mảng & Reshape mảng
Thêm chiều mới cho mảng
Transposing, Indexing, slicing
Filter & làm việc với các phép toán căn bản với mảng
Phép tích vô hướng & Phép nhân ma trận
Aggregate functions
Broadcasting
Giải bài tập buổi 7

Machine learning với model Linear Regression

Slide – Machine learning là gì?
Model Linear Regression
Case 1: Train model với một feature
Case 2: Train model với nhiều feature
Case 3: Sử dụng MinMaxScaler
Case 4: Sử dụng Polinomial Feature – phần 1
Case 4: Sử dụng Polinomial Feature – phần 2 & Bài tập buổi 8

Machine learning với model Logistic Regression

Các bước Pre-processing data
Model Logistic Regression
Train model
Đánh giá hiệu suất model
Cải thiện model & Phương pháp Oversampling với SMOTE & Bài tập buổi 9
Extra & Lời chào

Update 2024

Files update
Đánh giá hiệu suất nhiều Model Machine Learning cùng lúc
Share tài liệu: Cách viết CV chuyên nghiệp và 164 câu hỏi phỏng vấn DA, DE, DS

Kết

Với khóa học “Thành thạo Xử lý Dữ liệu với Python Từ Số 0 – 2024”, bạn sẽ được trang bị những kiến thức và kỹ năng cần thiết để trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực dữ liệu. Đừng bỏ lỡ cơ hội khám phá thế giới dữ liệu đầy thú vị này!