Khóa Python for Data Analysis & Machine Learning


Thời lượng
20 Buổi

Hình thức đào tạo
Online

Số tín chỉ
8
Tổng quan
Khóa học "Ngôn ngữ Python" của Cole được thiết kế nhằm trang bị cho học viên kiến thức và kỹ năng lập trình Python – một ngôn ngữ đa năng và phổ biến trong phát triển phần mềm, khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Khóa học tập trung vào cách sử dụng Python để xử lý và phân tích dữ liệu, phát triển ứng dụng, và tự động hóa các quy trình công việc, từ cơ bản đến nâng cao. Nội dung bao gồm các khái niệm lập trình, sử dụng các thư viện dữ liệu nổi bật như Pandas, NumPy, Matplotlib, và các ứng dụng học máy đơn giản. Thông qua các bài tập thực tiễn và dự án, học viên sẽ thành thạo Python, sẵn sàng ứng dụng vào công việc tại doanh nghiệp và lĩnh vực công nghệ.

Những xu hướng sử dụng Python hiện nay:
Mục tiêu học tập
Đối tượng học tập

Sinh viên nhóm ngành kinh tế kỹ thuật muốn ứng dụng Python để giải quyết bài toán phân tích dữ liệu.

Người đi làm muốn nâng cao kỹ năng phân tích và xử lý dữ liệu.

Nhà quản lý muốn làm chủ dữ liệu một cách nhanh chóng để kiểm tra kết quả công việc của nhân viên, đưa ra các chiến lược mới cho doanh nghiệp.

Người trái ngành muốn chuyển ngành sang làm Data đi bài bản từ đầu, học chắc và chuyên sâu.

Người muốn theo đuổi nghề Data Analyst, Machine Learning Engineer, Data Scientist, ...
Chuẩn đầu ra

Theo chuẩn BLOOM 3 mốc đầu
Biết:
• Các khái niệm cơ bản về lập trình Python, cấu trúc dữ liệu cơ bản như list, tuple, dictionary, và các khái niệm về vòng lặp, điều kiện.
•.Nắm được các thư viện quan trọng trong Python như Pandas, NumPy, Matplotlib để xử lý và phân tích dữ liệu.
• Hiểu vai trò của Python trong tự động hóa, phân tích dữ liệu và phát triển ứng dụng, cùng các nguyên tắc cơ bản về an toàn dữ liệu khi sử dụng Python.
Hiểu:
• Hiểu cách vận hành và liên kết các thư viện để xây dựng quy trình phân tích dữ liệu, trực quan hóa và dự báo cơ bản.
• Nhận biết cách thức áp dụng Python vào tự động hóa các tác vụ lặp lại, tối ưu hóa quy trình làm việc và hỗ trợ ra quyết định.
• Đánh giá các công cụ Python phù hợp để giải quyết các vấn đề cụ thể trong công việc và tổ chức.
Áp dụng:
• Thực hành viết mã Python để giải quyết các bài toán thực tế như làm sạch dữ liệu, tính toán và mô hình hóa.
• Ứng dụng các công cụ và thư viện Python vào quy trình làm việc hàng ngày để tự động hóa báo cáo, xử lý dữ liệu và trực quan hóa kết quả.
• Tạo và tích hợp các quy trình tự động hóa cơ bản với Python, giúp tăng hiệu quả và giảm thời gian thực hiện các tác vụ thường gặp.



Chuẩn đầu ra theo tư duy, công cụ, kỹ năng
Công cụ:
• Phân tích dữ liệu: Sử dụng thành thạo các thư viện phân tích như Pandas và NumPy để thao tác và phân tích dữ liệu hiệu quả.
• Trực quan hóa dữ liệu: Tạo các biểu đồ, báo cáo trực quan bằng Matplotlib và Seaborn để giúp truyền tải dữ liệu một cách trực quan, dễ hiểu.
• Tự động hóa công việc: Áp dụng Python để tự động hóa các tác vụ thường gặp như xử lý dữ liệu và tạo báo cáo, tăng cường hiệu suất công việc.
Tư duy:
• Tư duy phân tích: Tư duy phân tích dữ liệu theo hướng cấu trúc và trực quan, giúp tìm ra các xu hướng và thông tin giá trị từ dữ liệu thô.
• Tư duy tự động hóa và tối ưu hóa: Hiểu cách tối ưu hóa quy trình bằng cách tự động hóa các bước lặp lại và giảm thiểu công việc thủ công, từ đó nâng cao năng suất.
• Tư duy lập trình có cấu trúc: Phát triển khả năng tư duy logic để tổ chức và viết mã hiệu quả, giải quyết vấn đề lập trình một cách có hệ thống.
Kỹ năng:
• Kỹ năng lập trình cơ bản và nâng cao: Nắm vững các khái niệm lập trình Python, từ cú pháp cơ bản đến các thao tác nâng cao với dữ liệu.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề: Phát triển kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề thông qua các bài tập và dự án thực tế, áp dụng Python trong các tình huống đa dạng.
• Kỹ năng làm việc nhóm: Học cách quản lý mã và cộng tác trên GitHub, phát triển kỹ năng làm việc hiệu quả trong nhóm.
• Kỹ năng trực quan hóa và truyền tải thông tin: Thành thạo kỹ năng trình bày dữ liệu qua các biểu đồ, báo cáo, giúp truyền đạt thông tin và kết quả phân tích rõ ràng và dễ hiểu.

Công việc sau khi hoàn thành khóa học
Sau khi hoàn thành khóa học "Python," học viên sẽ có thể sử dụng Python để thực hiện phân tích và trực quan hóa dữ liệu, cũng như tự động hóa quy trình công việc. Cụ thể, họ sẽ có kỹ năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn, xây dựng các báo cáo trực quan, và tạo mô hình phân tích nhằm hỗ trợ ra quyết định trong doanh nghiệp. Học viên cũng có thể ứng dụng Python vào nhiều lĩnh vực như phân tích tài chính, khoa học dữ liệu, lập trình web cơ bản, và tự động hóa các tác vụ thường ngày. Khóa học giúp học viên phát triển các kỹ năng thực tiễn, sẵn sàng giải quyết các vấn đề về dữ liệu.

Lộ trình học tập
Mục tiêu đạt được của khóa học.
Nội dung cơ bản về ngôn ngữ lập trình.
Python & ứng dụng Python trong thực tế.
Ví dụ về chương trình python crawl dữ liệu tỷ giá hối đoái từ trang chủ Vietcombank.
Trao đổi, thảo luận.
Biến và các kiểu dữ liệu.
Áp dụng các kiểu dữ liệu nào trong thực tế?
Thực hành biến và kiểu dữ liệu trên bộ dữ liệu tỷ giá hối đoái.
Bài tập về nhà.
Các phép toán.
Biểu thức điều kiện và vòng lặp.
Thực hành tìm kiếm và cập nhật tỷ giá.
Bài tập về nhà.
Gọi hàm trong python.
Biến cục bộ và biến toàn cục.
Hàm lambda.
Thực hành: Áp dụng hàm trong bài toán thanh toán quốc tế.
Bài tập về nhà.
Phương thức.
Package và import.
Thực hành: lớp và đối tượng.
Bài tập về nhà.
Excel và csv.
Đọc file trên Local, Google Drive.
Đọc dữ liệu các bảng trong file.
Thực hành: đọc, ghi và xử lý file excel bài toán chênh lệch tỷ giá hối đoái.
Bài tập về nhà.
Tạo format khi ghi dữ liệu.
Thêm chart vào file Excel.
Thực hành: đọc, ghi và xử lý file excel bài toán chênh lệch tỷ giá hối đoái.
Bài tập về nhà.
Các công cụ thu thập dữ liệu.
Thu thập dữ liệu với Selenium.
Thực hành bài toán phân tích tỷ giá và xuất ra báo cáo.
Thu thập dữ liệu.
Xử lý dữ liệu với thư viện pandas.
Kiểu dữ liệu và thao tác trong Pandas.
Đọc/ghi tệp dữ liệu.
Chèn, xóa, sửa dòng và cột trong DataFrame.
Sắp xếp dữ liệu trong DataFrame.
Xử lý dữ liệu thiếu.
Làm việc với text.
Ghép nối các DataFrame.
Hợp nhất dữ liệu (Merge).
Pivot Table.
Một số dạng biểu đồ thường gặp.
Một số thư viện thông dụng.
Thực hành cài đặt các thư viện và trực quan hóa một số nội dung.
Các biểu đồ cơ bản.
Ví dụ minh họa.
Thực hành thư viện Matplotlib trên dữ liệu tỷ giá hối đoái.
Biểu đồ trong Seaborn.
Ví dụ minh họa.
Thực hành thư viện Seaborn trên dữ liệu tỷ giá hối đoái.
Phương pháp xử lý.
Ví dụ minh họa.
Thực hành xử lý Anomaly/Outlier trên dữ liệu tỷ giá hối đoái.
Mục đích và lịch sử của EDA.
Một số biểu đồ trong EDA.
Phân tích khám phá dữ liệu – EDA.
Các hàm và phương thức hay dùng trong EDA.
Ví dụ: Thực hành EDA trên dữ liệu tỷ giá hối đoái.
Thuật toán học máy.
Thư viện học máy.
Thực hành: phân cụm tỷ giá bằng K-means và KNN.
Trao đổi thảo luận.
Giảng viên

- 9+ năm kinh nghiệm phát triển phần mềm, thiết kế dữ liệu và dữ liệu lớn Community Organizer - Vietnam Data scientists
- Founder & trainer - AlgoDSE
- Ex- Product manager - Cohost AIEx- Data Engineer - YODY Fashion Tech
- Ex- Big Data Engineer - DAC Data science Vietnam
- Ex- Software engineer - FPT Software
Trợ giảng
Feedback học viên

Nguyễn Thu Hằng
Data Analyst tại Teckcombank

Nguyễn Văn Biển
Data Analyst tại FPT

Thái Thùy Linh
Data Analyst tại CMC
Dự án học viên
Thông tin khóa học
Đào tạo trực tuyến
Các buổi học sẽ diễn ra qua các nền tảng trực tuyến như Zoom, Microsoft Teams, và Google Meet. Học viên tham gia các buổi học trực tiếp với giảng viên qua hình thức online.
Nội dung buổi học
Sẽ bao gồm trung bình 60% lý thuyết và 40% thực hành. Các bài thực hành được lấy từ các bài toán thực tế, giúp học viên áp dụng ngay kiến thức vào công việc.
Tài liệu học tập
Slide bài giảng, hướng dẫn thực hành chi tiết.
Video bài giảng
Học viên có thể xem lại video các buổi học để ôn tập và nắm vững kiến thức.
Tương tác trực tiếp
Học viên có thể trao đổi trực tiếp 1-1 với giảng viên hoặc trợ giảng để được giải đáp thắc mắc và hỗ trợ trong quá trình học.
Lợi ích chỉ có tại COLE

Giới thiệu việc làm sau khóa học

Học lại free

Cộng đồng chuyển đổi số 1
Câu hỏi thường gặp
- Một số khóa học có công cụ để thhuwcj hành, các GV sẽ chuẩn bị trước thông tin và hướng dẫn cài đặt công cụ để học viên tham gia học tập một cách hiệu quả nhất."
Để biết thêm thông tin chi tiết đừng ngần ngại gọi cho chúng tôi.
-
Hotline
-
Email
-
Trang tin chính thức
Hoặc để lại thông tin
COLE - Lựa chọn hàng đầu cho nhân
sự về Digital Skills

5000+
Học viên theo học

30%
Thu nhập học viên tăng lên sau khi học

30+ Khóa học
Hàng đầu về ứng dụng công nghệ

50+
Chuyên gia hàng đầu về chuyển đổi số
300+ Doanh nghiệp hàng đầu lựa chọn Cole để nâng cấp kỹ năng
Hình ảnh lớp học