Phân Tích Dữ Liệu Với Python Và Pandas

Data Processing & Analysis với Python

🚀 Giới thiệu khóa học

Khóa học Data Processing & Analysis với Python là bước khởi đầu lý tưởng cho bất kỳ ai muốn theo đuổi con đường phân tích dữ liệu chuyên nghiệp. Với lộ trình học rõ ràng từ căn bản đến thực hành thực tế, học viên sẽ được trang bị đầy đủ kiến thức và kỹ năng để xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả bằng Python.

🎯 Mục tiêu sau khóa học

Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ:

• Thành thạo lập trình Python cơ bản và sử dụng các thư viện phổ biến như Pandas, Matplotlib để xử lý, biến đổi và trực quan hóa dữ liệu.

• Phân tích và diễn giải dữ liệu một cách chuyên nghiệp, biết cách ứng dụng các kiến thức thống kê vào quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.

• Tự tin xây dựng báo cáo trực quan và thuyết phục, sử dụng các công cụ hỗ trợ như Jupyter Notebook, Google Sheets, Excel Dashboard...

• Đặt nền móng vững chắc để học chuyên sâu hơn về Machine Learning, Big Data, AI hoặc IoT sau này.

📚 Lộ trình học chi tiết

Phần 1: Làm quen với Python cho phân tích dữ liệu

• Tuần 1: Cài đặt và thiết lập môi trường làm việc (Jupyter, Anaconda, VS Code)

• Tuần 2: Các đối tượng cơ bản trong Python (string, int, float, boolean)

• Tuần 3: Cấu trúc điều kiện, vòng lặp và các cấu trúc dữ liệu tập hợp (list, tuple, set, dict)

• Tuần 4: Hàm, lambda, và module trong Python

• Tuần 5: Ôn tập và làm bài kiểm tra đầu kỳ

Phần 2: Phân tích dữ liệu với Pandas & SQL

• Tuần 6: Giới thiệu Pandas và thao tác với Series/DataFrame

• Tuần 7: Làm việc với dữ liệu từ cơ sở dữ liệu – SQL cơ bản trong Python

• Tuần 8: Thực hành kết nối và truy vấn CSDL trong Python

Phần 3: Khai phá và làm sạch dữ liệu

• Tuần 9: Hiểu rõ dữ liệu – Data Understanding

• Tuần 10: Khai phá và trực quan hóa dữ liệu với Pandas và Matplotlib/Seaborn

• Tuần 11: Tiền xử lý và làm sạch dữ liệu – xử lý missing values, duplicate, định dạng sai...

Phần 4: Dự án cuối khóa và kỹ năng báo cáo

• Tuần 12: Hướng dẫn làm Final Project (theo nhóm/ cá nhân)

• Tuần 13: Giới thiệu các công cụ tạo báo cáo: Jupyter Notebook, Google Sheets, Excel Dashboard...

• Tuần 14: Thuyết trình Final Project và tư vấn định hướng nghề nghiệp từ chuyên gia

👥 Đối tượng phù hợp

• Người mới bắt đầu học Phân tích Dữ liệu.

• Người học ngành kinh tế, tài chính, kỹ thuật... muốn chuyển hướng sang Data.

• Sinh viên hoặc người đi làm muốn ứng dụng Python để nâng cao năng suất và tư duy phân tích.

🛠️ Công cụ & Kỹ năng sử dụng

• Python (Core)

• Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn

• SQL for Data Analysis

• Jupyter Notebook, Google Sheets, Excel Dashboard