Xin lưu ý: Nếu bạn có điều kiện, hãy mua khóa học gốc để ủng hộ tác giả và đội ngũ làm khóa học, giúp họ có thể mang đến nhiều hơn những khóa học chất lượng nhé!
Tóm Tắt Khóa Học:
Khóa học này mang đến cho bạn một cái nhìn tổng quan về Python – ngôn ngữ lập trình được ưa chuộng nhất trên toàn cầu. Python không chỉ nổi bật bởi sự dễ học mà còn được áp dụng rộng rãi trong các công ty công nghệ hàng đầu như Google, Facebook và TikTok. Ngôn ngữ này đã chứng tỏ được giá trị của mình trong các lĩnh vực như phân tích dữ liệu và tìm kiếm thông tin.
Hơn nữa, Python còn được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như xử lý dữ liệu lớn, máy học và trí tuệ nhân tạo. Tham gia khóa học "Phân tích dữ liệu với lập trình Python From Zero to Hero – Gitiho.com – Nimbus Academy" ngay hôm nay để không bỏ lỡ cơ hội dẫn đầu xu hướng!
Với khóa học này, bạn sẽ học được:
Khóa học "Python From Zero to Hero" sẽ giúp bạn nắm vững các kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình Python, cũng như khả năng áp dụng chúng vào công việc thực tế. Bạn sẽ học được những kỹ năng Python quan trọng cho việc phân tích dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn và máy học. Đặc biệt, kỹ năng lập trình Python sẽ trở thành một trong những kỹ năng quan trọng nhất trong lĩnh vực kỹ thuật số hiện nay. Khóa học được giảng dạy bởi các techlead chuyên nghiệp, những người có nhiều kinh nghiệm từ các công ty công nghệ hàng đầu.
Khóa học này rất phù hợp cho những ai mới bắt đầu, ngay cả khi bạn chưa có kinh nghiệm lập trình trước đó và đang tìm kiếm kiến thức mới. Hơn nữa, khóa học cũng dành cho những ai muốn tìm hiểu cách sử dụng Python trong việc phân tích dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn và máy học. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ tự tin áp dụng những kỹ năng đã học vào thực tế công việc và có thể thêm chúng vào CV của mình để thu hút sự chú ý từ nhà tuyển dụng.
Danh sách bài học:
Chương I. Tổng quan về Python
1. 0.0. Hướng dẫn học tập hiệu quả với Gitiho
2. 1.0. Tham gia cộng đồng Dữ liệu cùng Gitiho và Nimbus
3. 1.1. Giới thiệu khóa học
4. 1.2. Python là gì? Ứng dụng của Python
5. 1.3. Phần mềm sử dụng với Python. Hướng dẫn cài đặt phần mềm và cách sử dụng
6. 1.4. Câu lệnh Python đầu tiên
7. 1.5. Keyword và note trong Python
Chương II. Biến và các câu lệnh cơ bản trong Python
8. 2.1. Indentation_Lưu ý và quy tắc đầu tiên trong Python
9. 2.2. Biến trong Python. Các loại biến và cách sử dụng
10. 2.3. Thực hành in và tính toán cơ bản với biến
11. 2.4. Phân biệt các loại biến_Global và Local Variables
12. 2.5. Biến dữ liệu kiểu số. Các thao tác cơ bản với biến kiểu số
13. 2.6. Biến dữ liệu kiểu chuỗi ký tự – kiểu chuỗi ký tự trên nhiều dòng
14. 2.7. Các công thức và hành động với dữ liệu kiểu chuỗi ký tự
15. 2.8. Chuyển đổi các kiểu dữ liệu. Variables casting
16. 2.9. Các thao tác nâng cao với dữ liệu kiểu chuỗi ký tự
17. 2.10. Ký tự dạng “Escape” trong chuỗi ký tự.
18. 2.11. Dữ liệu kiểu Boolean. Ứng dụng của biến Boolean.
19. 2.12. Các dạng toán tử trong Python. Ví dụ với các toán tử
Chương III. Tập hợp trong Python_Các thư viện hỗ trợ
20. 3.1. Tổng quan về Collection (tập hợp). Các loại Collections trong Python
21. 3.2. Lý thuyết và thao tác cơ bản về List.
22. 3.3. Các công thức và hành động nâng cao với List
23. 3.4. Thực hành với List
24. 3.5. Lý thuyết và các thao tác với Tuple
25. 3.6. Lý thuyết và các thao tác với Set
26. 3.7. Lý thuyết và thao tác cơ bản với Dictionary
27. 3.8. Lý thuyết và thao tác nâng cao với Dictionary
28. 3.9. Lý thuyết và thao tác với Array (Mảng dữ liệu)
29. 3.10. Thư viện NumPy và ứng dụng với Array (phần 1)
30. 3.11. Thư viện NumPy và ứng dụng với Array (phần 2)
Chương IV. Vòng lặp và các câu lệnh logic trong Python
31. 4.1. Câu lệnh If với các điều kiện logic
32. 4.2. Thực hành các ví dụ với câu lệnh If
33. 4.3. Lý thuyết về vòng lặp. Vòng lặp While
34. 4.4. Thực hành các ví dụ với vòng lặp While
35. 4.5. Lý thuyết vòng lặp For.
36. 4.6. Vòng lặp For nâng cao
37. 4.7. Thực hành các ví dụ với vòng lặp For
Chương V. Trực quan hóa dữ liệu trong Python với thư viện hỗ trợ
38. 5.1. Tổng quan về trực quan hóa dữ liệu và thư viện Matplotlib
39. 5.2. Câu lệnh cơ bản với thư viện Matplotlib
40. 5.3. Thao tác và câu lệnh tùy chỉnh với trực quan hóa dữ liệu (Phần 1)
41. 5.4. Thao tác và câu lệnh tùy chỉnh với trực quan hóa dữ liệu (Phần 2)
42. 5.5. Chức năng Subplot và ứng dụng với Pie Chart
Chương VI. Case Study Phân tích: Biến động tỷ giá qua thời gian
43. 6.1. Đặt vấn đề Case Study
44. 6.2. Phân tích url và crawl data
45. 6.3. Cấu trúc dữ liệu bảng với Pandas
46. 6.4. Dữ liệu ngày tháng với thư viện datetime
47. 6.5. [Case Study] Bước 1_Thu thập dữ liệu nâng cao
48. 6.6. [Case Study] Bước 2_Làm sạch và lựa chọn dữ liệu phù hợp với Pandas
49. 6.7. [Case Study] Bước 3_Trực quan hóa dữ liệu và phân tích cơ bản
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)
