Khóa Học Python for Data Analysis – Hướng Dẫn Cho Người Mới

Thời lượng

2.5 tháng – 20 buổi (2 buổi/tuần)

Hình thức đào tạo

Online (có video ghi lại + tài liệu đi kèm)

Học phí

Liên hệ

Tổng quan

Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, phân tích dữ liệu trở thành năng lực quan trọng tại mọi tổ chức. Theo báo cáo từ LinkedIn và Glassdoor, Data Analyst liên tục nằm trong top nghề nghiệp có mức tăng trưởng cao, thu nhập tốt, nhu cầu ổn định và cơ hội việc làm rộng mở.

Python – Công cụ số 1 cho phân tích dữ liệu:
- Tự động hóa xử lý dữ liệu lớn.
- Phân tích và trực quan hóa dữ liệu nhanh chóng.
- Ứng dụng trong nhiều lĩnh vực: tài chính, marketing, vận hành, nhân sự, sản xuất...
- Kết nối với hệ sinh thái mạnh mẽ: Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, v.v.

Khóa học Python for Data Analysis tại Cole:
Đây là bước đi chiến lược giúp bạn mở rộng cơ hội nghề nghiệp và nâng cấp năng lực cá nhân. Khóa học được thiết kế từ nền tảng đến ứng dụng thực tế, kết hợp lý thuyết và thực hành, giúp học viên nhanh chóng làm chủ Python và áp dụng trực tiếp vào công việc phân tích dữ liệu.

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.

Lợi ích 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.

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 các khối ngành kinh tế, kỹ thuật, toán tin muốn theo đuổi nghề phân tích dữ liệu.
Nhân sự phân tích, kế toán, tài chính, vận hành, marketing... cần kỹ năng xử lý dữ liệu nâng cao.
Người làm việc với Excel, Google Sheets muốn tự động hóa công việc, xây dashboard bằng Python.
Người muốn học Python Data Analyst từ con số 0 đến áp dụng trong doanh nghiệp.
Người chuyển nghề sang Data Analyst/Data Scientist, cần kiến thức thực tế, dễ học, dễ áp dụng.

Chuẩn đầu ra 

Biết – Nắm được kiến thức cơ bản

Biết – Nắm được kiến thức cơ bản

- Biết cách viết các câu lệnh cơ bản trong Python: khai báo biến, kiểu dữ liệu, điều kiện, vòng lặp, hàm, lớp.
- Biết các định dạng dữ liệu phổ biến (CSV, Excel) và cách đọc/ghi dữ liệu bằng Python.
- Làm quen với các thư viện quan trọng trong phân tích dữ liệu: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn.
- Nhận biết các dạng biểu đồ thường dùng để trực quan hóa dữ liệu.
- Hiểu các khái niệm quan trọng: xử lý dữ liệu thiếu, dữ liệu ngoại lệ, GroupBy, Pivot Table, EDA, Machine Learning.

Hiểu – Kết nối và lý giải được vấn đề

Hiểu – Kết nối và lý giải được vấn đề

- Hiểu được quy trình phân tích dữ liệu: từ thu thập – xử lý – phân tích – trực quan – trình bày báo cáo.
- Hiểu rõ cách vận hành và ứng dụng thực tế của Pandas trong thao tác dữ liệu bảng (DataFrame).
- Hiểu nguyên lý và vai trò của trực quan hóa dữ liệu trong phân tích & truyền đạt insight.
- Hiểu logic các phép thống kê mô tả, phân tích thăm dò dữ liệu (EDA), xử lý dị biệt và phân nhóm dữ liệu.
- Hiểu cách hoạt động cơ bản của các thuật toán học máy trong phân tích dữ liệu như K-means, KNN.

Áp dụng – Thực hành và giải quyết vấn đề thực tế

Áp dụng – Thực hành và giải quyết vấn đề thực tế

- Xây dựng script Python để xử lý dữ liệu tài chính, tỷ giá, bán hàng, marketing...
- Áp dụng Pandas để làm sạch, hợp nhất, phân nhóm, lọc và tạo báo cáo từ nhiều nguồn dữ liệu.
- Tạo dashboard biểu đồ bằng Matplotlib và Seaborn để phân tích và trình bày dữ liệu.
- Triển khai quy trình phân tích dữ liệu từ A–Z: crawling dữ liệu, xử lý, phân tích, trực quan hóa, trình bày báo cáo.
- Thực hiện project tổng hợp mô phỏng công việc của một Python Data Analyst: phân tích tỷ giá hối đoái, phát hiện dị biệt, phân cụm dữ liệu và xây dựng báo cáo cuối kỳ.

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

Dự án học viên

Feedback học viên 

Vân Anh

HR tại công ty logistics

Mình từng lo lắng vì không biết lập trình, nhưng khóa học giải thích dễ hiểu, có ví dụ thực tế và bài tập liên tục nên rất dễ theo. Nhờ khóa học mà mình đã tự viết script phân tích dữ liệu và làm dashboard bằng Python.

Đức Minh

Operations Executive tại công ty thương mại điện tử

Trước đây mình dùng Excel rất nhiều, nhưng thấy giới hạn khi phân tích dữ liệu lớn. Sau khóa học này, mình xử lý được file cả chục ngàn dòng bằng Python chỉ trong vài phút.

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.

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