Thành thạo xử lý dữ liệu với Python – 2023
Khóa học Thành thạo xử lý dữ liệu với Python – 2023 – Giảng viên Trần Thành Tâm trang bị kiến thức xử lý dữ liệu lớn với Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Numpy, Machine Learning,… cho tất cả mọi người
Giới thiệu khóa học Thành thạo xử lý dữ liệu với Python – 2023
Nếu bạn đang có nhu cầu hoặc băn khoăn trong việc:
- Trang bị kiến thức xử lý dữ liệu lớn để làm các công việc Data Analyst, Data Scientist, 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.
- Hoặc bạn là bất cứ ai đang cần kiến thức về việc ứng dụng ngôn ngữ Python trong việc xử lý dữ liệu.
Thì khóa học THÀNH THẠO XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI PYTHON TỪ SỐ 0 – 2023 chính là câu trả lời cho các câu hỏi trên.
Với hơn 80 videos bài giảng, được đúc kết từ những kiến thức làm việc thực tế với vai trò là Data Scientist và Giảng viên, đã được giảng dạy cho hàng trăm học viên khác nhau, kể cả online và offline, chúng tôi tin rằng đây là sẽ một khóa học chi tiết nhất và thực tiễn nhất của giảng viên Tâm mà bạn có thể tìm kiếm trên internet hiện nay.
Đặc biệt, khóa học được thiết kế cho tất cả mọi người, mọi trình độ đều có thể đi vào hành trình chinh phục xử lý dữ liệu bằng Python một cách dễ dàng.
Được chia làm 9 học phần tương ứng với 9 ngày học xuyên suốt từ những thứ cơ bản nhất đến việc thành thạo xử lý dữ liệu với Python, mỗi ngày bạn chỉ cần bỏ ra khoảng 2 tiếng và sau 9 ngày, bạn sẽ thành thạo một bộ kỹ năng sẽ giúp bạn nổi bật trước mắt các nhà tuyển dụng như sau:
- Thành thạo việc sử dụng Python vào các dự án về Data Analysis hay Machine learning.
- Thoải mái biến đổi, xử lý dữ liệu lớn theo mong muốn cá nhân với Pandas.
- Thực hành các kỹ thuật làm sạch dữ liệu
- Hiểu được Outlier, cách xác định outlier và xử lý chúng.
- Thành thạo trực quan hóa dữ liệu với thư viện Matplotlib và Seaborn từ đó dễ dàng tìm insight từ dữ liệu.
- Được thực hành trên dữ liệu thực tế
- Hiểu được luồng làm việc để xây dựng được một model Machine Learning.
- Học về Numpy tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu số.
- Ngoài ra, trong khóa học còn có lồng ghép các case study thú vị trong việc ứng dụng sức mạnh của dữ liệu trong doanh nghiệp, giúp làm giàu kiến thức thực tiễn cho các bạn.
- … Và còn nhiều điều thú vị khác nữa!
Nào! Hãy bắt đầu tham gia hành trình chinh phục việc Thành thạo Xử lý dữ liệu với Python này trong vòng 9 ngày này nhé!
Đối tượng đào tạo khóa học Thành thạo xử lý dữ liệu với Python – 2023
- Muốn thành thạo trong việc xử lý, biến đổi, làm sạch dữ liệu với Pandas và Python.
- Dễ dàng trực quan hóa dữ liệu và tìm insight với Matplotlib và Seaborn.
- Muốn học và thực hành trên các data thực tế.
- Muốn học thêm về các case study thực tiễn.
Nội dung khóa học Thành thạo xử lý dữ liệu với Python – 2023
Phần 1: Giới thiệu về Python
- Bài 1: Welcome to class & Câu chuyện tập đoàn TARGET
- Bài 2: Cài đặt Vscode, Anaconda11:15
- Bài 3: Lưu ý nhỏ về khóa học
- Bài 4: Làm việc với số và biến
- Bài 5: Làm việc với chuỗi06:07
- Bài 6: Indexing và Slicing cho chuỗi11:51
- Bài 7: String functions12:21
- Bài 8: Toán tử so sánh & hàm Input11:31
- Bài 9: Giải bài tập buổi 114:13
Phần 2: Buil-in Data Structure & Control Flow Statements
- Bài 10: List & List Indexing, Slicing09:45
- Bài 11: List functions10:21
- Bài 12: Dictionary08:51
- Bài 13: Thử thách cho bạn05:29
- Bài 14: Tuple và Set10:00
- Bài 15: Câu điều kiện if-else08:56
- Bài 16: Vòng lặp For21:20
- Bài 17: Vòng lặp While và Break, Continue, Pass09:22
- Bài 18: Giải bài tập buổi 235:20
Phần 3: Control Flow Statements (tiếp theo) và Function
- Bài 19: Slide – Câu chuyện về công ty Blue Apron08:45
- Bài 20: Hàm Zip & In, Not In11:00
- Bài 21: Thư viện random & hàm Join08:30
- Bài 22: List comprehensive08:09
- Bài 23: Function15:51
- Bài 24: Bài tập nhỏ06:06
- Bài 25: Hàm ẩn danh Lambda12:36
- Bài 26: Sử dụng Try, Except để xử lý lỗi03:57
- Bài 27: Giải bài tập buổi 336:49
Phần 4: Xử lý dữ liệu lớn với Pandas
- Bài 28: Slide – giới thiệu về Pandas04:24
- Bài 29: Xem tổng quan dữ liệu19:39
- Bài 30: Chọn Trường & Filter11:20
- Bài 31: Hàm Loc14:20
- Bài 32: Hàm Iloc13:29
- Bài 33: Các Aggregation function11:59
- Bài 34: Nối (Concat) nhiều dataframe06:54
- Bài 35: Merge10:08
- Bài 36: Các phép toán với trường & save file08:14
- Bài 37: Group by12:48
- Bài 38: Pivot table06:50
- Bài 39: Apply14:38
- Bài 40: Làm việc với Time series13:19
- Bài 41: Giải bài tập buổi 4 – Restaurant lab23:47
- Bài 42: Giải bài tập buổi 4 – Titanic lab25:44
- Bài 43: Giải bài tập buổi 4 – Titanic for fun16:34
Phần 5: Làm sạch dữ liệu với Pandas
- Bài 44: Chuyển đổi kiểu dữ liệu cho các trường dữ liệu11:10
- Bài 45: Làm việc với thiếu dữ liệu – phần 111:49
- Bài 46: Làm việc với thiếu dữ liệu – phần 205:22
- Bài 47: Làm việc với thiếu dữ liệu – phần 305:24
- Bài 48: Làm việc với dữ liệu bị lặp05:40
- Bài 49: Outlier và cách xác định outlier bằng phương pháp IQR15:02
- Bài 50: Giải bài tập buổi 5 – Kickstarter lab30:31
Phần 6: Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn
- Bài 51: Slide – Tại sao chúng ta cần phải Trực quan hóa dữ liệu?
- Bài 52: Chart đầu tiên21:17
- Bài 53: Chart thứ 2 và chỉ số Pearson13:38
- Bài 54: Chart thứ 3 và bar label13:23
- Bài 55: Chart thứ 417:27
- Bài 56: Vẽ nhiều chart với hàm subplot12:21
- Bài 57: Vẽ nhiều kiểu biểu đồ trên một chart với hàm twinx06:11
- Bài 58: Thay đổi style biểu đồ & hàm Plot07:41
- Bài 59: Giải bài tập buổi 6 – Bicycle lab56:26
Phần 7: Numpy
- Bài 60: Slide – Cách làm giàu bằng lý thuyết thống kê12:36
- Bài 61: Giới thiệu về numpy và tạo mảng đơn giản13:14
- Bài 62: Concatenate & Reshape mảng05:29
- Bài 63: Thêm chiều cho mảng05:28
- Bài 64: Transposing, Indexing, slicing15:43
- Bài 65: Filter & các phép toán với mảng02:26
- Bài 66: Phép tích vô hướng & Phép nhân ma trận05:05
- Bài 67: Aggregate functions04:04
- Bài 68: Broadcasting12:58
- Bài 69: Giải bài tập buổi 730:06
Phần 8: Machine learning với model Linear Regression
- Bài 70: Slide – Machine learning là gì?10:37
- Bài 71: Model Linear Regression19:08
- Bài 72: Case 1: Train model với một feature22:05
- Bài 73: Case 2: Train model với nhiều feature05:38
- Bài 74: Case 3: Sử dụng MinMaxScaler06:43
- Bài 75: Case 4: Polinomial Feature – phần 115:24
- Bài 76: Case 4: Polinomial Feature – phần 2 & Bài tập buổi 807:57
Phần 9: Machine learning với model Logistic Regression
- Bài 77: Pre-processing data11:46
- Bài 78: Model Logistic Regression08:41
- Bài 79: Train model05:14
- Bài 80: Đánh giá hiệu suất model Classification25:06
- Bài 81: Cải thiện model & Phương pháp Oversampling với SMOTE & Bài tập buổi 916:21
- Bài 82: Bonus & Lời chào
Giảng viên khóa học Thành thạo xử lý dữ liệu với Python – 2023
- Trần Thành Tâm – Data Scientist
- Giảng viên: Trần Thành Tâm
- Data Scientist tại Ví điện tử VNPAY
- Giảng Viên các bộ môn Phân tích Dữ liệu tại Học viện Công Nghệ MCI
- Với những kinh nghiệm, trải nghiệm trong nhiều dự án liên quan đến việc ứng dụng sức mạnh của Xử lý và Phân tích dữ liệu lớn (Big Data) trong môi trường doanh nghiệp bằng các công cụ như: Python, SQL, BI tools,… Kèm với kinh nghiệm giảng dạy nhiều lớp online và offline tại Học Viện Công Nghệ MCI, những yếu tố này sẽ đảm bảo cho giáo trình, bài giảng của giảng viên Tâm Trần luôn sát với thực tiễn công việc nhất, các kiến thức phức tạp sẽ được diễn giải một cách đơn giản và dễ hiểu nhất cho học viên.
Kiến thức nhận được sau khóa học Thành thạo xử lý dữ liệu với Python – 2023
- Thành thạo trong việc xử lý, biến đổi, làm sạch dữ liệu với Pandas và Python.
- Dễ dàng trực quan hóa dữ liệu và tìm insight với Matplotlib và Seaborn.
- Học và thực hành trên các data thực tế.
- Được học thêm về các case study thực tiễn.
- Nắm bắt cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Data Analyst, Data Scientist và Business Analyst.
- Hiểu và thực hành quy trình xây dựng model Machine Learning: Linear Regression và Logistic
- Regression.
Học viên đánh giá khóa học Thành thạo xử lý dữ liệu với Python – 2023
- Thầy dạy dễ hiểu, bài giảng ngắn gọn súc tích vào thẳng vào vấn đề của bài học, 10₫ là 10₫ ko có nhưng ạ
- Được bạn bè đã học thầy từ MCI giới thiệu sangg, thích nhất cái case study làm giàu từ thống kê :))) khóa học thú vị và hài lòng
- Dễ hiểu , bài tập dễ áp dụng , mà nhìu bài tập thiệt :(( mọi người nên đăng kí ạ . !!???!?!!!
Quyền lợi của học viên trong khóa học Thành thạo xử lý dữ liệu với Python – 2023
- Được học đi học lại, học mọi lúc mọi nơi.
- Được đặt câu hỏi cho giảng viên, trao đổi cùng các học viên khác trong phần “thảo luận” khóa.
- Được giảng viên hỗ trợ trực tiếp thông qua nhóm Facebook, giao lưu cùng những học viên khác trên nhóm.
- Giảng viên có thể tổ chức các buổi giao lưu trực tuyến hoặc trực tiếp.
- Được hoàn trả 100% học phí nếu nội dung khóa học không như mong đợi.
- Đã có hơn 500 học viên đăng ký Thành thạo xử lý dữ liệu với Python – 2023 trên toàn hệ thống.
Cách đăng ký khóa học Thành thạo xử lý dữ liệu với Python – 2023
Rất nhiều bạn phản hồi không biết đăng ký khóa này ra sao, sử dụng mã giảm giá như thế nào? Chính vì vậy Timkiemkhoinghiep sẽ hướng dẫn cụ thể lại. Để nhận được khuyến mãi 40% giá trị khóa học bạn cần chỉ cần click vào đăng ký khóa học (dưới đây), sau khi tham khảo và học thử thấy ưng ý và phù hợp đăng ký và nhập mã giảm giá 71680 hệ thống sẽ tự động giảm 40% giá trị khóa học cho bạn.
Lưu ý: Trong những đợt khuyễn mãi nếu hệ thống tự động khuyến mãi 40% rồi thì khi sử dụng mã giảm giá không được hưởng nữa.
Giải đáp những vấn đề liên quan đến khóa học Thành thạo xử lý dữ liệu với Python – 2023
1. Tôi đến chỗ nào để học khóa học này?
Như đã trình bày ở trên khóa học Thành thạo xử lý dữ liệu với Python – 2023 là khóa học online, bạn có thể học ở các trang đào tạo trực tuyến lớn như Topica, Edumaill, Unica mà không cần đến bất kỳ một nơi nào để học mà sẽ học qua các thiết bị được kết nối Internet mà thôi. Chính vì vậy bạn có thể học được ở bât kể nơi nào, thời gian rảnh nào cũng được.
Yêu cầu khoá học
- Có laptop/ smart phone + kết nối Internet.
- Môi trường học tập yên tĩnh.
- Cần thiết bị có khả năng truy cập Internet.
- Nên sử dụng tai nghe trong quá trình học.
2. Tôi không có máy tính PC có học được không?
Có bạn nhé. Bạn chỉ cần có thiết bị kết nối Internet không nhất thiết phải là máy tính mới học được. Bạn hoàn toàn có thể học qua các thiết bị khác như: Điện thoại, máy tính bảng, Laptop.
3. Muốn trao đổi với giảng viên thì làm thế nào?
Trong khóa học giảng viên sẽ cung cấp cho bạn một kênh kết nối trực tiếp, có vấn đề gì thì bạn có thể trao đổi trực tiếp với giảng viên.
Lời kết
Hy vọng Khóa học “Thành thạo xử lý dữ liệu với Python – 2023” hữu ích đối với bạn
Xem thêm
