Khóa Python for Data Analysis & Machine Learning

Thời lượng

20 Buổi

Hình thức đào tạo

Online

Số tín chỉ

8

Tổng quan

Hiện nay, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất thế giới, được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực từ phát triển web, tự động hóa, đến khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Với cú pháp đơn giản và dễ tiếp cận, Python thu hút đông đảo người dùng từ người mới học lập trình đến các chuyên gia dữ liệu. Python tiếp tục là lựa chọn hàng đầu của nhiều doanh nghiệp và tổ chức nhờ vào sự linh hoạt và cộng đồng hỗ trợ mạnh mẽ.

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:

Phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu: Python là ngôn ngữ chính cho các công cụ như Pandas, NumPy, và Matplotlib, đáp ứng nhu cầu phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
Trí tuệ nhân tạo và học máy: Với các thư viện nổi tiếng như TensorFlow và PyTorch, Python chiếm ưu thế trong lĩnh vực AI và học sâu.
Tự động hóa và DevOps: Python giúp tự động hóa các quy trình và cải thiện hiệu suất công việc, được ứng dụng rộng rãi trong DevOps.
Phát triển ứng dụng web: Các framework như Django và Flask hỗ trợ phát triển web nhanh chóng, tạo nên hệ sinh thái đa dạng cho lập trình viên.
Internet of Things (IoT): Python dễ dàng tích hợp với các thiết bị IoT, mở ra cơ hội cho các ứng dụng kết nối.
Phát triển ứng dụng tài chính: Python trở thành công cụ phân tích, dự đoán và tự động hóa các quy trình tài chính, phục vụ cho FinTech và phân tích thị trường.

Mục tiêu học tập

OP1: Nắm vững kiến thức cơ bản về Python: kiểu dữ liệu, cấu trúc, hàm, module, hướng đối tượng,... và ứng dụng Python trong phân tích dữ liệu.
OP2: Hiểu được cấu trúc dữ liệu, mô hình dữ liệu và vận hành dữ liệu.
OP3: Nắm được kiến thức về cách đọc, ghi và xử lý file Excel.
OP4: Hiểu và thực hành được cách phân tích và xử lý dữ liệu bằng DataFrame.
OP5: Trang bị cho học viên các kiến thức cần thiết về cách truy vấn dữ liệu, phát hiện vấn đề và xử lý dữ liệu , cách sử dụng công cụ Google Colab, Jupyter notebook và các thư viện thường dùng để làm phân tích dữ liệu trong python như: Pandas, Seaborn, Matplotlib ...
OP6: Học viên có được các kiến thức hiểu biết cơ bản về học máy trong phân tích dữ liệu.
OP7: Giúp học viên nắm được khả năng phân tích bất cứ dữ liệu gì để trả lời các bài toán ứng dụng trong thực tiễn tại doanh nghiệp.
OP8: Giúp học viên có đủ kiến thức nền tảng để học các khóa học nâng cao sau này về trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning), Học sâu (Deep Learning), Computer Vision, NLP.

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 

Giới thiệu về chương trình học.
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.
Cấu trúc chương trình Python .
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.
Mở đầu.
Các phép toán.
Biểu thức điều kiện và vòng lặp.
Thực hành tìm kiếm và cập nhật tỷ giá.
Bài tập về nhà.
Cách thức hoạt động của hàm.
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.
Lớp và đối tượng.
Phương thức.
Package và import.
Thực hành: lớp và đối tượng.
Bài tập về nhà.
Các định dạng tệp vào ra thông dụng trong python.
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.
Ghi dữ liệu và lưu trên Local, Google Drive.
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.
Giới thiệu về Web, HTML.
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.
Tầm quan trọng của dữ liệu và phân tích dữ liệu.
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.
Làm việc với DataFrame.
Chèn, xóa, sửa dòng và cột trong DataFrame.
Sắp xếp dữ liệu trong DataFrame.
Xử lý dữ liệu thiếu.
Làm việc với text.
Đối tượng Groupby.
Ghép nối các DataFrame.
Hợp nhất dữ liệu (Merge).
Pivot Table.
Thực hành xử lý dữ liệu bằng pandas.
Trực quan hóa dữ liệu.
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.
Import thư viện.
Các biểu đồ cơ bản.
Ví dụ minh họa.
Thực hành thư viện Matplotlib trên dữ liệu tỷ giá hối đoái.
Lợi ích của Seaborn.
Biểu đồ trong Seaborn.
Ví dụ minh họa.
Thực hành thư viện Seaborn trên dữ liệu tỷ giá hối đoái.
Vấn đề Anomaly/Outlier.
Phương pháp xử lý.
Ví dụ minh họa.
Thực hành xử lý Anomaly/Outlier trên dữ liệu tỷ giá hối đoái.
EDA là gì.
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.
Học máy và phân tích dữ liệu.
Thuật toán học máy.
Thư viện học máy.
Thực hành: phân cụm tỷ giá bằng K-means và KNN.
Kiểm tra đánh giá Project.
Tổng kết.
Trao đổi thảo luận.

Giảng viên

Thầy Lê Thanh Hưng
  • 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

Mình biết đến Cole khi mình vừa thất nghiệp 6 tháng. Mình học IT nhưng sau đó thất không hợp nên mĩnh đã rẽ sang làm Data, tuy có hơi trái ngành nhưng mình rất vui vì điều đó. Ở Cole thầy giảng rất kỹ và chi tiết, nên mình học khá nhanh. Sau khóa học mình đã đucowj hỗ trợ và có được công việc đầu tiên về Data. Cảm ơn thầy và đội ngũ Cole rất nhiều!

Nguyễn Văn Biển

Data Analyst tại FPT

Mình là dân kinh tế nhưng lại thích làm việc với Data, ở trường mình có học một chút kiến thức về Data nhưng như thế là chưa đủ để mình có thể đi làm. May mắn mình biết đến Cole và được học, được hỗ trợ rất nhiệt tình. Và mình đã có công việc mới khá ứng ý. Cảm ơn Cole đã mở ra nhiề cơ hội hơn cho mình.

Thái Thùy Linh

Data Analyst tại CMC

Mình là một người hướng nội, học ngành kinh tế, và ban đầu mình không biết gì về lập trình hay dữ liệu. Mình ra trường với mức lương đủ sống. Nhưng công việc lại không như mong muốn. Mình đã rẽ hướng sang làm Data. Và may mắn mình biết đến Cole, ở đây thầy giảng rất kỹ, lộ trình, tài liệu này kia đầy đủ. Cảm ơn các thầy và Cole đã ho mình nhiều cơ hội hơn.

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

Với khóa học căn bản/ kỹ năng mới trại hè thì khóa hiện tại không yêu cầu đầu vào. Tùy theo lộ trình học để học viên lựa chọn, ví dụ với trình độ và nhu cầu học nâng cao học viên sẽ có yêu cầu đầu vào ở một số khóa.
Sau khi kết thúc khóa học, học viên sẽ được cấp giấy chứng nhận hoàn thành - chương trình đào tạo kỹ năng của trung tâm. Học viên cần làm qua 1 số bài test theo yêu cầu của giáo viên để trung tâm dựa trên đó làm kết quả cấp chứng nhận sau khóa học.
Khi tham gia lớp học, các học viên sẽ được add vào một group trao đổi chung để hỏi đáp các câu hỏi cần hỗ trợ. Các câu hỏi sẽ được giảng viên và chuyên gia trả lời thắc mắc trên nhóm chung này vĩnh viễn.
Đối với các khóa học được tuyển sinh liên tục và đều đặn, Cole có chính sách cho học viên học lại khóa thứ 2 hoặc thứ 3 nếu chưa nắm vững kiến thức. Nhưng với khóa tổ chức một lần thì có thể sắp xếp được sang các lớp khác cùng chủ đề.
Đối với các khóa học tương tác trực tuyến qua zoom, Ms tearm - Cole.vn lưu lại video cho các học viên tham gia khóa học. Đối với các lớp tổ chức offline nếu các lớp trung tâm cũng có record và upload lên nền tảng để học viên xem lại. Tuy nhiên có một số lớp mà không quay video lại được thì không xem được.
Một số khóa lộ trình nghề nghiệp cụ thể, Cole có hợp tác với một số doanh nghiệp để giới thiệu ứng viên tham gia thực tập và làm việc. Có rất nhiều các học viên sau khi học xong các khóa học tại Cole đã kiếm được các cơ hội nghề nghiệp mới
"Khóa học tại Cole sẽ học trực tiếp offline tại Hà Nội (các địa điểm trung tâm liên kết của Cole), đào tạo trực tiếp tại doanh nghiệp. Và các khóa học dạng tương tác trực tuyến thì được học qua nền tảng Zoom, MS Tearm. Hoặc 1 số dạng khóa học đã quay sẵn qua video.
- 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."
Project hoặc bài Test của mỗi khóa học đều được dựa trên bài học mà mục tiêu khi xây dựng khung chương trình đào tạo có sẵn. Vì vậy các học viên hoàn toàn có thể hoàn thiện được Project để đạt được 1 kỹ năng cụ thể nào đó.
Cole có đội ngũ chuyên gia hàng đầu tại đang đi làm tại các tổ chức doanh nghiệp, ngoài ra Cole có hoạt động mentoring, hỗ trợ giúp ứng viên đánh giá/ Review CV để thi tuyển vào các công ty và tổ chức. Các hoạt động kết nối nhà tuyển dụng, giới thiệu việc làm chia sẻ cơ hội nghề nghiệp cho ứng viên.
Liên hệ với chúng tôi

Để biết thêm thông tin chi tiết đừng ngần ngại gọi cho chúng tôi.

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