Python for Data Analytics (PYDA)

ĐƯỢC YÊU THÍCH BỞI NHỮNG HỌC VIÊN TỪ CÁC CÔNG TY LỚN

Khóa học mang đến cho học viên những nền tảng về ngôn ngữ lập trình và xử lý dữ liệu, ứng dụng trên ngôn ngữ Python. Học viên sẽ nắm bắt được các khái niệm và từng thành phần của ngôn ngữ lập trình Python cùng với thư viện Pandas – một thư viện được sử dụng phổ biến trong việc xử lý dữ liệu trong các ứng dụng như tổng hợp, biến đổi, làm sạch dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, xây dựng mô hình Machine Learning đơn giản. Ngoài ra, khóa học cũng giới thiệu đến học viên một số ứng dụng Python trong việc tự động hóa các công việc hàng ngày.

ĐỐI TƯỢNG

Những người muốn có tư duy về lập trình, ứng dụng trong các lĩnh vực khác
Những người muốn theo đuổi mảng dữ liệu một cách nghiêm túc, tiền đề cho các khóa học chuyên sâu về Machine Learning và AI
Nhân sự muốn tự động hóa các công việc tương tác với dữ liệu hàng ngày

ĐIỀU KIỆN TIÊN QUYẾT

Khóa học không yêu cầu điều kiện tiên quyết hay các kiến thức chuyên môn về lập trình

KỸ NĂNG ĐẠT ĐƯỢC SAU KHÓA HỌC

Nắm được quy trình phân tích dữ liệu và tầm quan trọng của nó đối với quá trình ra quyết định
Hiểu các khái niệm cơ bản về lập trình Python, bao gồm nhưng không giới hạn đối với trình thông dịch Python, môi trường, cấu trúc dữ liệu, các hàm, làm việc với tệp và các thư viện mở rộng
Sử dụng Python để thực hiện các công việc về phân tích dữ liệu: nhập dữ liệu, thao tác, chuyển đổi, phân tích mô tả và trực quan hóa bằng biểu đồ
Tạo các công cụ tạo báo cáo cơ bản bằng cách sử dụng Python: tự động hóa việc lập báo cáo và gửi email
Có nền tảng cơ bản để theo đuổi các lĩnh vực chuyên sâu hơn trong ngành khoa học dữ liệu: lập trình hướng đối tượng, Machine Learning với Python.

Mã lớp học:

PYDA-33, PYDA-34, PYDA-50, PYDA-51, PYDA-12, PYDA-9999, PYDA-8888

Study program

Giới thiệu khóa học và Python

Giới thiệu Python và các khái niệm cơ bản trong lập trình
Cài đặt môi trường và các công cụ bổ trợ
Các toán tử và biến
Thực hành mở Jupyter Notebook bằng Python

Các kiểu dữ liệu tiêu chuẩn trong Python

Các kiểu dữ liệu tiêu chuẩn: Numbers, String, Boolean, None, Date & Times
Những lưu ý quan trọng khi thao tác với các kiểu dữ liệu
Biến đổi giữa các kiểu dữ liệu.

Các cấu trúc dữ liệu trong Python

Các cấu trúc dữ liệu tiêu chuẩn: List, Tuple, Dict, Set
Thao tác với các cấu trúc dữ liệu
Vòng lặp với các cấu trúc dữ liệu tuần tự

Mệnh đề logic và điều khiển, hàm

Cấu trúc rẽ nhánh và vòng lặp
Tạo lập và sử dụng hàm
Giao tiếp với hệ điều hành

Giới thiệu Pandas

Nhập dữ liệu từ nhiều nguồn
Xuất dữ liệu từ nhiều nguồn
Lựa chọn dòng và cột với Pandas

Tổng hợp và biến đổi dữ liệu với Pandas

Các thao tác ghép nối dữ liệu (Merge, Join, Append)
Các thao tác biến đổi và tổng hợp dữ liệu (Pivot, melt…)

Trực quan hóa dữ liệu trên Python

Giới thiệu các thư viện trực quan hóa phổ biến
Các nguyên tắc cơ bản trong vẽ biểu đồ và trình bày số liệu
Các tùy chỉnh nâng cao trong vẽ biểu đồ

Giới thiệu một số thuật toán Machine Learning đơn giản

Giới thiệu về Machine Learning
Cách sử dụng thư viện để thực hiện một bài toán Machine Learning đơn giản

Tự động hóa và các tools hỗ trợ công việc

Một số gợi ý trong việc sử dụng Python hỗ trợ công việc

  • Web scaping
  • Auto report
  • Auto email
Bài tập lớn

“Sau khi học xong khóa học Python, em thấy tư duy về lập trình của em đã được mở rộng hơn Thực sự cho tới hết năm 2 ở Đại học em dường như không có kiến thức về lập trình và rất sợ lập trình trong khi chuyên ngành học của em lại thiên về hướng đó, cho nên em tìm đến Datapot và em đã không hối hận.
Anh Việt giảng rất dễ hiểu giúp em suy nghĩ logic hơn khi viết code, bài tập cũng rất đa dạng khiến cho em phải tư duy nhiều hướng khác nhau. Trải qua 10 buổi học em đã vượt qua nỗi sợ của mình và đã trở nên yêu thích nó.”

Lê Trung Chính

Fintech – Đại Học Kinh Tế – Luật (ĐH Quốc Gia Tp.HCM )

“Mình học khóa SQL và Python ở Datapot khoảng 3 năm trước. Sau khóa học, mình đã áp dụng luôn được vào công việc thực tế. Giảng viên nhiệt tình và là những người thực chiến, chia sẻ những bài học rất thực trong xử lý tình huống công việc. Học xong cả năm rồi inbox support vấn đề các anh vẫn dành thời gian trả lời. Datapot bây giờ có dạy cả chứng chỉ ở FTU, là cơ hội lớn cho sinh viên FTU rồi. Chắc chắn mình giới thiệu Datapot đến bạn bè và mọi người. Chúc anh chị giảng viên luôn mạnh khỏe và nhiệt huyết nhé!”

Bách Phạm

IT Project Manager - FPT Software

“Giảng viên Datapot cực nhiệt tình, chia sẻ nhiều kiến thức và kinh nghiệm công việc thực tế. Ngưỡng mộ anh Việt dạy mình khoá Python, buổi nào cũng ở lại thêm tiếng support học viên. Vẫn luôn tin tưởng recommend bạn bè đến đây học. Chúc Datapot ngày càng phát triển nhé!”

Lan Anh

Ernst & Young Việt Nam

“ Khóa học của Datapot cung cấp tốt các kiến thức nền tảng về Python và cách sử dụng Python để xữ lý file excel, csv,..cho những bạn chưa biết gì ngôn ngữ này cho như mình.”

Phan Nguyễn Huy Tú

Học viên Datapot

“ Em được dạy bởi anh Việt, anh dạy rất nhiệt tình, dễ hiểu và đã chia sẻ cho chúng em rất nhiều kiến thực thực tế qua cả quá trình làm việc của anh. Từ bài giảng đến bài tập đều được chuẩn bị rất chu đáo và em cũng tự mình tập được cách tư duy bài toán.”

Lê Thị Cẩm Ly

Học viên Datapot

“Chương trình học phù hợp, sắp xếp khoa học. Kiến thức từ khoá học bổ ích, có thể áp dụng ngay vào một số công việc.”

Nguyễn Quang Nhật

Học viên Datapot

học viên khóa power bi datapot

“Thầy giáo và các bạn tại Datapot hỗ trợ rất nhiệt tình. Kiến thức rất tốt. Cấu trúc bài giảng trong khóa PL-300 hợp lý, phù hợp với các đối tượng. Tôi “happy”. Cảm ơn thầy giáo và team đã khai sáng Power BI cho tôi.”

Trần Đình Hiệu

Head of SFC & Investment Appraisal MIS & ALM, Finance & Planning Division - Techcombank

học viên datapot

“Đã học qua 2 khóa Phân tích dữ liệu của Datapot (Power BI + SQL) và áp dụng luôn được vào công việc. Khóa học cung cấp cả kỹ năng phân tích, tổng hợp và cấu trúc hóa dữ liệu để tạo ra được 1 sản phẩm có giá trị chứ không chỉ dạy mỗi kỹ năng sử dụng tool. Nên học xong áp dụng được cả trong quản trị dự án, xây dựng và phát triển sản phẩm,… Đội ngũ giảng viên trẻ, vui tính và tập trung đầu tư cho giáo án, tài liệu nên rất ưng. “

Chiến Lê

Topica Edtech Group

Lecturer