Đối Tượng Của Khóa Học:
- Những ai muốn trang bị kiến thức xử lý dữ liệu lớn để làm các công việc Data Analyst, Data Scientist hoặc Business Analyst
- Sinh viên hoặc người đi làm muốn xử lý dữ liệu để phục vụ cho các đồ án, dự án cá nhân.
- Lập trình viên, nhà phân tích hệ thống… muốn mở rộng kỹ năng phân tích dữ liệu bằng việc sử dụng Python
- Người làm việc trong lĩnh vực kinh doanh, tài chính cần kiến thức kỹ năng dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ, xây dựng model để dự đoán trong ngữ cảnh về tài chính, kinh doanh.
Nội Dung Bài Học:
▶️ Chương 1: Exploratory Data Analysis (EDA) Project – Dự án phân tích dữ liệu
12 bài giảng
—–
▶️ Chương 2: Giới thiệu về Python
10 bài giảng
—–
▶️ Chương 3: Built-in Data Structure & Control Flow Statements
10 bài giảng
—–
▶️ Chương 4: Control Flow Statements (tiếp theo) và Function
9 bài giảng
—–
▶️ Chương 5: Xử lý dữ liệu lớn với Pandas
16 bài giảng
—–
▶️ Chương 6: Làm sạch dữ liệu với Pandas
7 bài giảng
—–
▶️ Chương 7: Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn
9 bài giảng
—–
▶️ Chương 8: Pandas AI – Từ giờ bạn có thể phân tích và xử lý data nhanh hơn!
6 bài giảng
—–
▶️ Chương 9: NumPy
10 bài giảng
—–
▶️ Chương 10: Machine learning với model Logistic Regression
6 bài giảng


