Phân tích dữ liệu với Python
Khóa học thực hành từ cơ bản đến nâng cao về xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Học Python, Pandas, NumPy, Matplotlib và các công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ.
Mô tả khóa học
Khóa học Phân tích dữ liệu với Python được thiết kế để giúp bạn từ con số 0 đến có thể xử lý và phân tích dữ liệu chuyên nghiệp. Trong khóa học, bạn sẽ học cách làm việc với các thư viện Python mạnh mẽ (Pandas, NumPy, Matplotlib), xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, cũng như tạo dashboard và báo cáo chuyên nghiệp.
Lợi ích khi tham gia khóa học
- Nắm vững Python cho Data Science: Từ cơ bản đến nâng cao, xử lý dữ liệu tài chính
- Xử lý dữ liệu đa dạng: Học cách đọc và xử lý dữ liệu từ Excel, CSV, JSON
- Phân tích kỹ thuật bằng code: Tính toán thống kê, phân tích xu hướng và patterns
- Trực quan hóa dữ liệu: Tạo biểu đồ và dashboard chuyên nghiệp với Matplotlib và Seaborn
- Kết nối cơ sở dữ liệu: Làm việc với SQL và các nguồn dữ liệu khác
- Portfolio project thực tế: Có project hoàn chỉnh để showcase trong CV
Chương trình học
🐍
1
Python cơ bản cho Data Science
Nền tảng Python và môi trường làm việc
8 giờ
Buổi 1: Cài đặt Python và Jupyter Notebook (2h)
Thiết lập môi trường phát triển, pip, virtual environments
Buổi 2: Cú pháp Python cơ bản (2h)
Variables, data types, functions, loops, conditionals
Buổi 3: Làm việc với Lists và Dictionaries (2h)
Data structures cơ bản, list comprehensions
Buổi 4: Import và quản lý packages (2h)
Import libraries, package management
🧮
2
NumPy và Pandas
Thư viện xử lý dữ liệu quan trọng nhất
8 giờ
Buổi 5: NumPy arrays và operations (2h)
Array creation, indexing, slicing, mathematical operations
Buổi 6: Pandas DataFrame cơ bản (2h)
Creating DataFrames, reading CSV/Excel, basic operations
Buổi 7: Data cleaning với Pandas (2h)
Handling missing data, duplicates, data types conversion
Buổi 8: Groupby và aggregations (2h)
Grouping data, statistical summaries
📊
3
Exploratory Data Analysis (EDA)
Khám phá và hiểu dữ liệu
6 giờ
Buổi 9: Descriptive statistics (2h)
Mean, median, mode, standard deviation, quartiles
Buổi 10: Data visualization với Matplotlib (2h)
Line plots, bar charts, histograms, scatter plots
Buổi 11: Advanced plotting với Seaborn (2h)
Statistical plots, heatmaps, pair plots, distribution plots
📈
4
Data Visualization nâng cao
Tạo biểu đồ chuyên nghiệp
6 giờ
Buổi 12: Plotly interactive charts (2h)
Interactive plots, dashboards, 3D visualizations
Buổi 13: Customizing và styling charts (2h)
Colors, themes, annotations, professional styling
Buổi 14: Dashboard với Streamlit (2h)
Building simple web dashboards
🚀
5
Dự án thực tế
Áp dụng kiến thức vào bài toán thực tế
4 giờ
Buổi 15: Phân tích dữ liệu bán hàng (2h)
Complete end-to-end analysis project
Buổi 16: Presentation và storytelling (2h)
Presenting insights, creating reports
Sau khóa học học viên làm được gì?
- Hiểu và thao tác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
- Phân tích dữ liệu bằng code Python
- Tạo dashboard và báo cáo trực quan
- Biết xử lý và làm sạch dữ liệu
- Biết tính toán thống kê và phân tích xu hướng
- Có portfolio project
- Nền tảng để đi tiếp sang Data Science / Machine Learning nâng cao
Đăng ký ngay
Điền thông tin để được tư vấn miễn phí về khóa học