Nội dung khóa học

• Buổi 1: Làm quen với Python
Chủ đề:

Giới thiệu về khóa học và khởi động với Python

Mục tiêu:

- Nắm được 1 framework phân tích dữ liệu
- Làm quen với Google Colab
- Làm quen với Markdown
- Biết ngôn ngữ lập trình Python là gì, và một số lý do tại sao Python phổ biến
- Biết được cấu trúc cú pháp cơ bản trong Python (Language Semantic)

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Ôn tập Python Basic

• Buổi 2: Python Basic
Chủ đề:

Python Basic

Mục tiêu:

Phân tích dữ liệu

Ứng dụng:

- Các phép toán tử trong Python
- Các kiểu dữ liệu dạng chuỗi trong Python
- Giới thiệu các cấu trúc điều kiện trong Python
- Cấu trúc vòng lặp (for, while)
- Lệnh break, continue, và pass.

Case Study:

Ôn tập cú pháp Python

• Buổi 3: Python Basic (Tiếp)
Chủ đề:

Python Basic (Tiếp)

Mục tiêu:

Nắm được kiến thức:
- Một số hàm cơ bản: pass, range, zip, enumerate, sorted;
- List, set, Dict comprehension
- Cách tạo ra hàm
- Các xử lý lỗi trong Python

Ứng dụng:

- Mảng dữ liệu nhiều chiều
- Hàm dựa trên cấu trúc mảng
- Tính toán tuyến tính
- Số ngẫu nhiên
- Một số hàm thống kê cơ bản trong Numpy

Case Study:

Bài tập về nhà về cấu trúc mảng

• Buổi 4: Numpy
Chủ đề:

Numpy

Mục tiêu:

Nắm được cách xử lý mảng dữ liệu

Ứng dụng:

- Mảng dữ liệu nhiều chiều
- Hàm dựa trên cấu trúc mảng
- Tính toán tuyến tính
- Số ngẫu nhiên
- Một số hàm thống kê cơ bản trong numpy

Case Study:

Bài tập mảng một chiều mảng 2 chiều

• Buổi 5: Pandas: Data Loading, Storage, and File Formats; Data Cleaning and Preparation
Chủ đề:

Pandas

Mục tiêu:

Nắm được cách trích xuất, làm sạch và xử lý dữ liệu trống

Ứng dụng:

- Đọc và viết dữ liệu dạng text
- Kết hợp và nối các cơ sở dữ liệu
- Đọc dữ liệu từ file excel
- Tương tác với cơ sở dữ liệu
- Xử lý dữ liệu bị mất
- Chuyển đổi dữ liệu

Case Study:

Bài tập về nhà

• Buổi 6: Pandas nâng cao
Chủ đề:

Pandas: Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape

Mục tiêu:

Nắm được các kỹ thuật xử lý cấu trúc dữ liệu

Ứng dụng:

- Thay đổi cấu trúc dữ liệu và xoay các chiều dữ liệu
- Các cơ chế tổng hợp nhóm (GroupBy)
- Tập hợp dữ liệu
- Phân tách và nối dữ liệu
- Bảng pivot
- Cách xử lý dạng bảng ""wide"" to ""long"" và ""long"" to ""wide""

Case Study:

Bài tập về nhà: Cleaning data

• Buổi 7: Pandas: Time Series
Chủ đề:

Pandas: Time Series

Mục tiêu:

Hiểu được về dữ liệu thời gian, cách xử lý dữ liệu thời gian

Ứng dụng:

- Dữ liệu ngày, tháng
- Kiến thức cơ bản về chuỗi thời gian
- Vùng dữ liệu, tần suất và shifting (leading và lagging)
- Xử lý các vùng thời gian khác nhau, thời kỳ
- Resampling và thay đổi tần suất
- Kĩ thuật cửa sổ trượt (moving window functions)

Case Study:

Xử lý dữ liệu chứng khoán

• Buổi 8: Trực quan hóa dữ liệu
Chủ đề:

Trực quan hóa dữ liệu

Mục tiêu:

- Nắm được kỹ thuật vẽ các biểu đồ cơ bản
- Cách thêm các thành phân trong biểu đồ
- Kỹ thuật vẽ multiple plot
- Một số kỹ năng quan trọng trong trực quan hóa dữ liệu

Ứng dụng:

- Giới thiệu về thư viện matplotlib, seaborn
- Giới thiệu về bộ dữ liệu penguins, titanic
- Một số biểu đồ cơ bản trong matplotlib: line, scatter, bar, histogram...
- Một số biểu đồ cơ bản trong seaborn: line, scatter, bar, histograme...
- Cách thêm các thành phân trong biểu đồ: axis label, titlel, legend..
- Multiple plot
- Optional - Một số kỹ thuật quan trọng trong trực quan hóa dữ liệu, data storytelling

Case Study:

Trực quan hóa dữ liệu phân tích doanh thu

• Buổi 9: Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)
Chủ đề:

Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)

Mục tiêu:

- Nắm được kỹ thuật khai phá dữ liệu
- Sử dụng các công cụ đã học để phân tích khai phá dữ liệu

Ứng dụng:

- Giới thiệu về 4 loại phân tích dữ liệu (descriptive, diagnostic, predictive, prescriptive )
- Giới thiệu về kỹ thuật phân tích dữ liệu thăm dò
- Sử dụng các công cụ thể phân tích trên dữ liệu cụ thể

Case Study:

Phân tích EDA bộ dữ liệu IT salary

• Buổi 10: Web Crawling Using Selenium And Kaggle API & Capstone
Chủ đề:

- Web Crawling Using Selenium
- Hướng dẫn sử dụng Kaggle API cơ bản
- Tương tác với các tập dữ liệu qua API
- Capstone

Mục tiêu:

Học viên nắm được kỹ thuật Web Crawling

Ứng dụng:

- Giới thiệu về Selenium
- Ứng dụng kết nối Kaggle API để tương tác với dữ liệu
- Sử dụng Selenium để lấy dữ liệu từ website
- Thực hành 1 project phân tích dữ liệu bao gồm trích xuất, làm sạch, khai phá dữ liệu

Case Study:

Dùng Selenium để lấy dữ liệu từ SSI sau đó tiến hành các bước làm sạch, khai phá dữ liệu
Dùng API để tương tác với dữ liệu lớn của kaggle