Xin lưu ý: Nếu bạn có điều kiện, hãy mua khóa học gốc để ủng hộ tác giả và đội ngũ làm khóa học để họ có thể mang tới nhiều hơn những khóa học chất lượng nhé!
Tóm Tắt Khóa Học:
Các doanh nghiệp thành công trong thời đại hiện nay đều nhận thức rõ tầm quan trọng của việc hiểu hành vi của khách hàng và có khả năng dự đoán nhu cầu tương lai của họ một cách nhanh chóng. Để đưa ra những quyết định kinh doanh chính xác, mang lại lợi nhuận và nhanh chóng, việc phân tích dữ liệu khách hàng để có cái nhìn tổng thể về họ là vô cùng quan trọng. Khóa học về Phân tích Dữ liệu sẽ cung cấp cho bạn kiến thức và kỹ năng cần thiết để thực hiện công việc phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và chuyên nghiệp.
Trong khóa học này, Python - một ngôn ngữ lập trình dễ học và phổ biến trong lĩnh vực Phân tích Dữ liệu sẽ được sử dụng. Dù đã tồn tại từ lâu (từ năm 1990), nhưng trong những năm gần đây, Python đã trở thành ngôn ngữ phát triển nổi bật. Theo thống kê của Stack Overflow về độ phổ biến, Python đã vượt qua PHP vào năm 2017 và C# vào năm 2018. Hiện nay, Python chỉ xếp sau Java và JavaScript về mức độ phổ biến. Ngoài ra, Python còn được biết đến là ngôn ngữ dễ học nhất do gần gũi với ngôn ngữ giao tiếp tự nhiên.
Khóa học "Data Processing & Analysis với Python" sẽ giúp bạn thực hiện phân tích dữ liệu một cách chuyên nghiệp và hiệu quả hơn, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho công việc của bạn và đạt được thành công. Hãy đăng ký ngay khóa học để nâng cao sự nghiệp của bạn trong ngành Data!
Với khóa học này, bạn sẽ học được:
Nội dung khóa học bao gồm:
- Định hướng sự nghiệp trong lĩnh vực Phân tích Dữ liệu bằng Python.
- Học cách sử dụng Python để tiến hành các công việc liên quan đến phân tích dữ liệu, bao gồm nhập liệu, thao tác, biến đổi, phân tích mô tả, trực quan hóa và trình bày báo cáo.
- Phân tích và diễn đạt kết quả từ mô hình dữ liệu dựa trên hiểu biết chuyên sâu về thống kê, từ đó đưa ra quyết định linh hoạt và thực tế.
- Xây dựng nền tảng cơ bản về dữ liệu, cho phép bạn tiếp tục khám phá những lĩnh vực sâu hơn trong ngành Khoa học Dữ liệu, bao gồm Machine Learning với Python, Big Data, AI và IoTs (Internet of Things).
Khóa học này sẽ giúp bạn có kỹ năng và kiến thức cần thiết để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về việc phân tích dữ liệu bằng Python. Đừng ngần ngại đăng ký ngay để bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu!
Khóa học này được giảng dạy bởi các chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực Phân tích Dữ liệu, có kinh nghiệm thực hiện các dự án lớn và sử dụng các công cụ thực tế như Confluence.
Danh sách bài học:
Ngôn ngữ lập trình Python cơ bản
Tuần 1 – Giới thiệu, cài đặt và thiết lập môi trường
Tuần 2 – Các đối tượng cơ bản của Python
Tuần 3 – Lệnh lặp và các cấu trúc dữ liệu tập hợp
Tuần 4 – Hàm và Module
Tuần 5 – Thực hành và kiểm tra
Phân tích dữ liệu với Python và Pandas
Tuần 6 – Giới thiệu thư viện Pandas
Tuần 7 – Truy vấn CSDL với SQL trong Python
Tuần 8 – Thực hành truy vấn CSDL với SQL trong Python
Tuần 9 – Giới thiệu tổng quan về dữ liệu (Data Understanding)
Tuần 10 – Thăm dò và trực quan hóa dữ liệu (Data Exploration and Visualization)
Tuần 11 – Tiền xử lý và làm sạch dữ liệu (Data Preprocessing – Data Cleaning)
Tuần 12 – Hướng dẫn thực hiện Final Project
Tuần 13 – Công cụ hỗ trợ tạo report
Tuần 14 – Báo cáo Final Project và tư vấn nghề nghiệp
Cảm ơn bạn vì đã chăm chỉ học tập. Vua khóa học xin chúc bạn học tập tốt và áp dụng hiệu quả những kiến thức đã học để tạo ra thêm nhiều giá trị cho bản thân, tổ chức, cộng đồng và xã hội nhé!
![Khóa Học Việt Nguyễn Ai – Học Python & AI Cơ Bản [Đỉnh Cao]](https://vuakhoahocpro.com/images/khoa-hoc-python-ai-co-ban-viet-nguyen-lap-trinh-ung-dung-ai-thuc-tien_prsd_5691dff8da53e1407b02b5413a19a3ef.jpg/w=500)
![Khóa Học ReactJS Pro [ Đỉnh Cao] – Trở Thành Lập Trình Viên ReactJS Không Thể Bị Thay Thế](https://vuakhoahocpro.com/images/khoahoc-reactjs-pro-dinh-cao-lap-trinh-vien-chuyen-nghiep.jpg_prsd_e0c24638dd32dd9f8ef794f8178792d9.jpg/w=500)
![Khóa Học F8 – HTML CSS Pro [Đỉnh Cao]](https://vuakhoahocpro.com/images/khoa-hoc-f8-html-css-pro-chuyen-gia-thiet-ke-web.jpg_prsd_a9792a3b9b611c2a77c8f462616c905a.jpg/w=500)
