THÀNH THẠO XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI PYTHON TỪ SỐ 0! (+ AI)

Tại Sao Nên Học Khóa Này?

• Lộ trình học bài bản từ cơ bản đến nâng cao, không yêu cầu kinh nghiệm lập trình trước đó
• Thực hành với dữ liệu thực tế được mô phỏng từ các dự án trong doanh nghiệp
• Học từ giảng viên có kinh nghiệm làm Data Scientist và đã đào tạo hơn 2000 học viên
• Tích hợp AI vào quy trình xử lý dữ liệu, giúp tự động hóa và tối ưu công việc
• Phân tích nhiều case study thực tiễn về ứng dụng Data Analysis trong các quyết định kinh doanh
• Được Udemy chọn vào Vietnamese Private Collection - bộ sưu tập khóa học chất lượng cho doanh nghiệp Việt Nam
• Kiến thức phức tạp được diễn giải đơn giản và dễ hiểu nhất

Khóa Học Này Dành Cho Ai?

• Người muốn trang bị kiến thức xử lý dữ liệu lớn để làm Data Analyst, Data Scientist hoặc Business Analyst
• Sinh viên hoặc người đi làm cần xử lý dữ liệu cho đồ án, dự án cá nhân
• Lập trình viên, nhà phân tích hệ thống muốn mở rộng kỹ năng phân tích dữ liệu với Python
• Người làm việc trong lĩnh vực kinh doanh, tài chính cần kỹ năng trực quan hóa dữ liệu và xây dựng model dự đoán
• Bất kỳ ai muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực Data Science mà chưa có kiến thức lập trình

Kỹ Năng Bạn Sẽ Đạt Được

• Thành thạo xử lý, biến đổi và làm sạch dữ liệu với Pandas và Python
• Dễ dàng trực quan hóa dữ liệu để tìm Insight với Matplotlib và Seaborn
• Xây dựng model Machine Learning với Scikit-Learn (Linear Regression và Logistic Regression)
• Thành thạo Numpy để tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu số
• Hiểu và thực hành các kỹ thuật làm sạch dữ liệu, xác định và xử lý Outlier
• Nắm vững quy trình phân tích dữ liệu từ thu thập đến trực quan hóa kết quả
• Ứng dụng AI để đơn giản hóa và tăng tốc việc phân tích dữ liệu
• Nắm bắt cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Data Analyst, Data Scientist và Business Analyst

Nội Dung Khóa Học

Học Thứ - Giới Thiệu Tổng Quan

• Tài liệu toàn bộ khóa học
• Giới thiệu về Python và cài đặt môi trường

01 Giới Thiệu Về Python

• Cú pháp cơ bản của Python
• Biến, kiểu dữ liệu và toán tử
• Làm quen với môi trường lập trình

02 Built-in Data Structure & Control Flow Statements

• Các cấu trúc dữ liệu có sẵn: List, Tuple, Dictionary, Set
• Câu lệnh điều khiển: if-else, vòng lặp
• Xử lý ngoại lệ và debugging

03 Control Flow Statements (Tiếp Theo) Và Function

• Vòng lặp nâng cao: for, while
• Định nghĩa và sử dụng function
• Lambda function và các hàm built-in

04 Xử Lý Dữ Liệu Lớn Với Pandas

• Giới thiệu về Pandas và DataFrame
• Đọc và ghi dữ liệu từ nhiều nguồn (CSV, Excel, SQL)
• Thao tác cơ bản với DataFrame: indexing, slicing, filtering

05 Làm Sạch Dữ Liệu Với Pandas

• Xử lý dữ liệu thiếu (missing data)
• Xử lý dữ liệu trùng lặp
• Biến đổi và chuẩn hóa dữ liệu
• Xác định và xử lý Outlier

06 Trực Quan Hóa Dữ Liệu Với Matplotlib Và Seaborn

• Các loại biểu đồ cơ bản: line, bar, scatter, histogram
• Tùy chỉnh biểu đồ: màu sắc, label, legend
• Trực quan hóa nâng cao với Seaborn
• Tạo dashboard và báo cáo trực quan

07 Numpy

• Giới thiệu về Numpy array
• Các phép toán với array
• Broadcasting và vectorization
• Tối ưu hóa hiệu suất xử lý dữ liệu số

08 Machine Learning Với Model Linear Regression

• Giới thiệu về Machine Learning và Scikit-Learn
• Hiểu về Linear Regression
• Xây dựng model dự đoán
• Đánh giá model: MSE, RMSE, R²

09 Machine Learning Với Model Logistic Regression

• Giới thiệu về Logistic Regression
• Xây dựng model phân loại
• Đánh giá model: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score
• Confusion Matrix và ROC Curve

10 Update

• Cập nhật kiến thức mới nhất về AI trong xử lý dữ liệu
• Case study bổ sung
• Hướng dẫn sử dụng AI để tự động hóa quy trình phân tích
• Tài nguyên và hướng phát triển sự nghiệp