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

Nhận tư vấn Tải về chương trình học

Thời lượng

20 Buổi

Hình thức đào tạo

Online

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.

Lộ trình học tập 

Buổi 1
- Máy tính và ngôn ngữ lập trình
- Giới thiệu về Python
- Môi trường lập trình Python
- Jupyter Notebook và Google Colab
- Ví dụ các chương trình Python
- Thảo luận
- Cú pháp Python cơ bản
- Khái niệm biến
- Lệnh gán giá trị cho biến
- Các kiểu dữ liệu cơ bản:
- Kiểu số (Number)
- Kiểu xâu (String)
- Kiểu danh sách (List)
- Kiểu bộ (Tuple)
- Kiểu tập hợp (Set)
- Kiểu từ điển (Dictionary)
- Kiểu logic (Boolean)
- Bài tập thực hành
- Khái niệm
- Các toán tử trong Python:
- Toán tử số học
- Toán tử quan hệ (còn gọi là toán tử so sánh)
- Toán tử gán
- Toán tử logic
- Toán tử membership
- Toán tử identity
- Toán tử thao tác bit
- Thứ tự ưu tiên toán tử
- Lệnh rẽ nhánh
- Vòng lặp
- Bài tập thực hành
- Giới thiệu về hàm
- Các loại đối số hàm trong Python
- Biến cục bộ và biến toàn cục
- Thay đổi giá trị tham số hàm
- Hàm trả về nhiều giá trị
- Hàm lambda
- Bài tập thực hành
- Đọc file cục bộ
- Đọc file trên Google Drive
- Đọc dữ liệu từ nhiều sheet
- Đọc dữ liệu từ nhiều bảng trong 1 sheet
- Đọc dữ liệu từ các bảng có cấu trúc phức tạp
- Bài tập thực hành
- Ghi file lên Google Drive
- Ghi dữ liệu ra nhiều sheet
- Ghi nhiều bảng ra 1 sheet
- Ghi bảng dữ liệu có cấu trúc phức tạp
- Ẩn cột trong file Excel
- Tạo format khi ghi dữ liệu
- Thêm chart vào file Excel
- Bài tập thực hành
- Thực hành về đọc ghi dữ liệu ra file Excel, thực hành xử lý dữ liệu cơ bản với vòng lặp, với các lệnh rẽ nhánh, thực hành với hàm
- Module: khái niệm, cách tạo
- Package: khái niệm, cách tạo
- Lệnh import
- Khái niệm lớp và đối tượng
- Tạo lớp và đối tượng
- Sử dụng lớp và đối tượng
- Các thao tác nâng cao với các kiểu dữ liệu chuẩn trong Python
- Bài tập thực hành
- Khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu
- Giới thiệu về Pandas
- Pandas Series
- Pandas DataFrame
- Thao tác đọc/ghi dữ liệu với file
- Các thao tác cơ bản với Series và DataFrame
- Đặc tả thống kê (Descriptive Statistics)
- Sắp xếp trên DataFrame (Sorting)
- Cắt nhỏ DataFrame (Slicing)
- Lọc DataFrame (Filtering)
- Duyệt trên Series và DataFrame (Iteration)
- Đánh lại nhãn cho DataFrame (Reindexing)
- Làm sạch dữ liệu
- Hàm tổng hợp dữ liệu (Aggregation)
- Chia nhóm dữ liệu (GroupBy)
- Ghép nối các DataFrame
- Hợp nhất dữ liệu (Merge)
- Pivot Table
- Bài tập thực hành
- DÙNG PANDAS XỬ LÝ DỮ LIỆU
- Trực quan hóa dữ liệu
- Một số dạng biểu đồ thường gặp
- Numpy
- Matplotlib và biểu đồ đường
- Bài tập thực hành
- Biểu đồ cột (Column Chart)
- Biểu đồ tròn (Pie Chart)
- Biểu đồ vùng xếp chồng (Stack Plot)
- Biểu đồ Histogram
- Biểu đồ phân tán (Scatter Plot)
- Biểu đồ Time series
- Nhiều biểu đồ trong hình
- Biểu đồ đám mây chữ (Word Cloud)
- Một số cấu hình cho biểu đồ
- Bài tập thực hành
- Giới thiệu về Seaborn
- Hàm trong Seaborn
- Cấu trúc dữ liệu truyền vào cho Seaborn
- Style và theme trong Seaborn
- Biểu đồ phân tán (scatter plot)
- Biểu đồ đường (line plot)
- Biểu đồ quan hệ
- Biểu đồ histogram
- Biểu đồ KDE
- Biểu đồ cặp (pair plot)
- Biểu đồ nhiệt (heat map)
- Bài tập thực hành
- Giới thiệu
- Phương pháp bách phân vị (percentile)
- Phương pháp độ lệch chuẩn (std – standard deviation)
- Phương pháp Z-score
- Phương pháp IQR (Interquartile Range)
- Mô hình Isolation Forest
- Bài tập thực hành
- Biểu đồ hộp (box plot)
- Biểu đồ violin (violin plot)
- Phân tích khám phá dữ liệu – EDA
- Các hàm và phương thức hay dùng trong EDA
- Ví dụ
- Bài tập thực hành
- Học giám sát và không giám sát
- Các loại mô hình/thuật toán học máy
- KNN
- K-Means
- Bài tập thực hành
- Thực hành về khám phá và phân tích dữ liệu, KNN, K-means
- Tổng kết, liên kết nội dung đã học
- Thảo luận vận dụng Python vào thục tiễn
Tìm hiểu ngay

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

Khóa học có yêu cầu trình độ đầu vào không?
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.
Tìm hiểu ngay
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