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:

Nắm được kiến thức:
- Một số kiểu dữ liệu của Python;
- Các phép toán tử;
- Các kiểu dữ liệu dạng chuỗi;
- Các cấu trúc điều khiển trong python

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

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:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

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:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

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:

làm sạch 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:

làm sạch dữ liệu

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:

Time series

Case Study:

xử lý dữ liệu chứng khoáng

• 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 qua hóa dữ liệu

Ứng dụng:

data visualization

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:

EDA

Case Study:

phân tích EDA bộ dữ liệu IT salary

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

- Web Crawling Using Selenium
- Capstone

Mục tiêu:

Học viên nắm được kỹ thuật Web Crawling

Ứng dụng:

Web Crawling

Case Study:

dùng selenium để lấy dữ liệu từ SSI sau đó tiến hành các bước
làm sạch, khai phá dữ liệu