Python For Data Analysis & Machine Learning - Học Phân Tích Dữ Liệu và Học Máy với Python

Tại Sao Nên Học Khóa Học Này?

• Python là công cụ số 1 cho phân tích dữ liệu, được ứng dụng rộng rãi tại các doanh nghiệp hàng đầu về tài chính, ngân hàng, công nghệ, marketing
• Tự động hóa xử lý dữ liệu lớn, giảm thời gian làm việc từ hàng giờ xuống còn vài phút so với Excel truyền thống
• Học từ giảng viên 9+ năm kinh nghiệm thực chiến, đã đào tạo thành công 250+ học viên chuyển nghề Data Analyst
• Kết hợp 60% lý thuyết và 40% thực hành với các bài toán thực tế từ ngân hàng, tài chính, bảo hiểm, thương mại điện tử
• Nền tảng vững chắc để học nâng cao về AI, Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, NLP
• Được hỗ trợ trực tiếp 1-1 với giảng viên và trợ giảng, xem lại video bài giảng, tham gia cộng đồng học viên trên Facebook và Zalo
• Cơ hội được giới thiệu việc làm tại các doanh nghiệp hợp tác với Cole.vn sau khi hoàn thành khóa học

Khóa Học Này Dành Cho Ai?

• Sinh viên các khối ngành kinh tế, kỹ thuật, toán tin muốn theo đuổi nghề phân tích dữ liệu Data Analyst, Data Scientist, Machine Learning Engineer
• Nhân sự phân tích, kế toán, tài chính, vận hành, marketing, nhân sự cần nâng cao kỹ năng xử lý và phân tích dữ liệu
• Người đang làm việc với Excel, Google Sheets muốn tự động hóa công việc, xử lý dữ liệu lớn và xây dựng dashboard chuyên nghiệp
• Người muốn học Python Data Analyst từ con số 0, chưa có kiến thức lập trình trước đó
• Người chuyển nghề sang Data Analyst/Data Scientist, cần kiến thức thực tế, dễ học và dễ áp dụng ngay vào công việc
• Nhà quản lý muốn làm chủ dữ liệu để kiểm tra kết quả công việc, đưa ra chiến lược kinh doanh chính xác hơn

Kỹ Năng Bạn Sẽ Đạt Được

• Nắm vững kiến thức lập trình Python từ cơ bản: biến, kiểu dữ liệu, vòng lặp, điều kiện, hàm, lớp và hướng đối tượng
• Thành thạo các thư viện phân tích dữ liệu: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn để xử lý và trực quan hóa dữ liệu
• Xử lý file Excel nâng cao: đọc/ghi dữ liệu từ nhiều sheet, nhiều bảng, tạo format, thêm biểu đồ tự động
• Làm sạch dữ liệu: xử lý dữ liệu thiếu, dữ liệu trùng lặp, dữ liệu ngoại lệ (outlier) bằng nhiều phương pháp khác nhau
• Phân tích dữ liệu với DataFrame: lọc, sắp xếp, nhóm, tổng hợp, pivot table, merge và join nhiều nguồn dữ liệu
• Tạo 15+ dạng biểu đồ chuyên nghiệp: đường, cột, tròn, phân tán, histogram, box plot, violin plot, heat map, word cloud
• Thực hiện phân tích thăm dò dữ liệu (EDA - Exploratory Data Analysis) để khám phá insight từ dữ liệu
• Ứng dụng học máy cơ bản: thuật toán K-means cho phân cụm dữ liệu, KNN cho phân loại và dự đoán
• Xây dựng quy trình phân tích dữ liệu hoàn chỉnh: từ thu thập, xử lý, phân tích đến trực quan hóa và trình bày báo cáo
• Sử dụng thành thạo Google Colab và Jupyter Notebook cho phân tích dữ liệu thực tế

Chương Trình Học Chi Tiết

Buổi 01: Tổng quan về Python - Giới thiệu máy tính và ngôn ngữ lập trình, môi trường Jupyter Notebook và Google Colab, các chương trình Python mẫu

Buổi 02: Python Basic - Cú pháp cơ bản, biến, các kiểu dữ liệu: Number, String, List, Tuple, Set, Dictionary, Boolean

Buổi 03: Toán tử, lệnh rẽ nhánh và vòng lặp - Các toán tử số học, quan hệ, logic, membership, identity, cấu trúc điều khiển if-else, vòng lặp for và while

Buổi 04: Hàm - Định nghĩa hàm, các loại đối số, biến cục bộ và toàn cục, hàm lambda, hàm trả về nhiều giá trị

Buổi 05: Đọc dữ liệu từ file Excel - Đọc file từ local và Google Drive, đọc nhiều sheet, nhiều bảng trong một sheet, xử lý bảng có cấu trúc phức tạp

Buổi 06: Ghi dữ liệu ra file Excel - Ghi file lên Google Drive, ghi nhiều sheet và bảng, tạo format, ẩn cột, thêm chart vào Excel

Buổi 07: Thực hành tổng 01 - Ứng dụng xử lý dữ liệu bậc 1 - Thực hành về đọc ghi Excel, xử lý dữ liệu với vòng lặp, điều kiện và hàm

Buổi 08: Module, Package và Lập trình hướng đối tượng - Tạo module và package, lệnh import, lớp và đối tượng, thao tác nâng cao với kiểu dữ liệu

Buổi 09-11: Xử lý dữ liệu với Pandas - Series và DataFrame, đọc/ghi file, thống kê mô tả, sắp xếp, cắt nhỏ, lọc dữ liệu, làm sạch, GroupBy, Merge, Pivot Table

Buổi 12: Thực hành tổng 02 - Ứng dụng xử lý dữ liệu bậc 2 - Dùng Pandas xử lý dữ liệu thực tế từ nhiều nguồn

Buổi 13: Python trực quan hóa dữ liệu - Giới thiệu trực quan hóa, NumPy, Matplotlib và biểu đồ đường cơ bản

Buổi 14: Trực quan hóa với Matplotlib - 8 dạng biểu đồ - Biểu đồ cột, tròn, vùng xếp chồng, histogram, phân tán, time series, đám mây chữ, nhiều biểu đồ trong một hình

Buổi 15: Trực quan hóa với Seaborn - 7 dạng biểu đồ - Scatter plot, line plot, histogram, KDE, pair plot, heat map, cấu hình style và theme

Buổi 16: Xử lý ngoại lai và bất thường - Các phương pháp phát hiện outlier: Percentile, Standard Deviation, Z-score, IQR, Isolation Forest

Buổi 17: Khai phá và phân tích dữ liệu EDA - Box plot, violin plot, phân tích khám phá dữ liệu, các hàm và phương thức EDA

Buổi 18: Ứng dụng mô hình học máy - Học giám sát và không giám sát, thuật toán KNN cho phân loại, K-Means cho phân cụm dữ liệu

Buổi 19: Thực hành tổng 03 - Phân tích dữ liệu với Python - Project thực hành về EDA, KNN, K-means với dữ liệu thực tế

Buổi 20: Tổng kết khóa học - Liên kết nội dung đã học, thảo luận vận dụng Python vào thực tiễn công việc