Share khóa học Data Processing Analysis Với Python Nordiccoder
Giới thiệu khóa học
Minutop giới thiệu Khóa học Data Processing Analysis Với Python Nordiccoder
Khóa học Data Processing Analysis Với Python Nordiccoder về phân tích dữ liệu như :Data analysis, Data Analysis Marketing, Python Data Analyst, Data Analyst online, Data Science . Với ngôn ngữ Python Data Processing Analysis Với Python Nordiccoderhoàn toàn bằng tiếng Việt cho bạn dễ hiểu và đạt hiệu quả cao.
Tại sao nên học Phân tích dữ liệu? Data Processing Analysis Với Python Nordiccoder
Học Python tại Nordic Coder
Chìa khóa của thành công
Hầu hết công ty thành công hiện nay là những công ty đặc biệt biết rõ hành vi khách hàng. Họ có thể lường trước nhu cầu của khách hành trong tương lai nhanh chóng. Phân tích dữ liệu khách hàng để giúp đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt nhờ có được bức tranh toàn cảnh về khách hàng. Khóa học Data Analysis giúp trang bị các kiến thức và kỹ năng cần thiết cho công việc phân tích dữ liệu.
Học Python tại Nordic Coder
Python là ngôn ngữ lập trình dễ học và rất phổ biến trong lĩnh vực Data Analysis
Kết thúc khóa học Data Processing Analysis Với Python Nordiccoder, học viên sẽ nắm được các kiến thức và kỹ năng cần thiết cho công việc phân tích dữ liệu với Python như sau:
Sử dụng thành thạo lập trình Python cơ bản và các framework liên quan để thực hiện các công việc về phân tích dữ liệu như: nhập dữ liệu, thao tác, chuyển đổi, phân tích mô tả, trực quan hóa và làm và trình bày báo cáo.
Phân tích và diễn đạt kết quả sau khi chạy mô hình dữ liệu dựa trên sự hiểu biết chuyên sâu về thống kê để ra quyết định linh hoạt và thực tiễn. Data Processing Analysis Với Python Nordiccoder
Những lợi ích dành cho học viên
2 buổi học SEO offline
70 giờ học offline
Thực hành xây dựng các ứng dụng Python bắt kịp xu thế công nghệ & sử dụng những công cụ được dùng trong dự án thực tế như Confluence.
Đội ngũ giảng viên hàng đầu
Giảng viên là các chuyên gia về Data Analysis nhiều kinh nghiệm trong việc thực thi với các dự án lớn.
Mở rộng networking trong ngành thiết kế UX
Mở rộng networking và các lợi ích khác
Tham gia các sự kiện networking, workshop dành riêng cho cựu học viên và nhận học bổng cho các khóa học Data Processing Analysis Với Python Nordiccoder lập trình tiếp theo.
NỘI DUNG KHÓA HỌC Data Processing Analysis Với Python Nordiccoder
Data Processing Analysis Với Python Nordiccoder Ngôn ngữ lập trình Python cơ bản
Tuần 1 – Giới thiệu, cài đặt và thiết lập môi trường
Cài đặt và thiết lập môi trường
Làm quen với công cụ Jupyter Notebook
Chạy chương trình Python đầu tiên (Hello world)
Các kiểu dữ liệu trong Python
Biến, hằng
Phép toán, biểu thức
Thực hành lập trình giải quyết các bài toán.
Tuần 2 – Các đối tượng cơ bản của Python
Lệnh điều kiện, rẽ nhánh
Thực hành lập trình giải quyết các bài toán.
Tuần 3 – Lệnh lặp và các cấu trúc dữ liệu tập hợp
Lệnh lặp
Các cấu trúc dữ liệu tập hợp: List, Set, Dictionary
Thực hành làm các bài toán liên quan đến lệnh lặp và cấu trúc tập hợp.
Tuần 4 – Hàm và Module
Khai báo, định nghĩa hàm
Sử dụng hàm
Truyền tham số cho hàm.
Lập trình theo module, package
Thực hành giải quyết các bài toán bằng hàm có sẵn và hàm tự xây dựng. Module hóa chương trình
Tuần 5 – Thực hành và kiểm tra
Đọc dữ liệu từ file csv (thư viện csv)
Ôn lại các bài học về Python
Thực hành làm thêm các bài tập lập trình
Làm bài kiểm tra nội dung Python
Phân tích dữ liệu với Python và Pandas
Tuần 6 – Giới thiệu thư viện Pandas
Thực hành với thư viện Pandas dùng để xuất nhập dữ liệu dạng bảng (dataframe), và các phép thao tác trên data bao gồm tiền xử lí dữ liệu, làm sạch dữ liệu, chuẩn hoá dữ liệu
Tuần 7 – Truy vấn CSDL với SQL trong Python
Giới thiệu về Cơ sở dữ liệu và ứng dụng
Làm quen với cấu trúc lệnh truy vấn cơ bản: SELECT, FROM
Sử dụng các phép toán “=”, “!=”, “<”, “>”, “>=”, “<=”, AND và OR trong mệnh đề WHERE.
Sử dụng LIMIT and ORDER BY
Thực hành truy vấn dữ liệu với cơ sở dữ liệu cho trước
Tuần 8 – Thực hành truy vấn CSDL với SQL trong Python
Thực hiện một số tính toán trong SQL bằng cách sử dụng các hàm tổ hợp.
Sử dụng GROUP BY để nhóm dữ liệu.
Thực hiện truy vấn lồng, truy vấn con.
Thực hành truy vấn với thư viện Pandas
Tuần 9 – Giới thiệu tổng quan về dữ liệu (Data Understanding)
Giới thiệu tổng quan về dữ liệu
Kiến thức dữ liệu căn bản: observations, variables, data frame
Phân tích các loại dữ kiện khác nhau
Nhập và kiểm tra dữ liệu
Tuần 10 – Thăm dò và trực quan hoá dữ liệu (Data Exploration and Visualization)
Tìm hiểu mối quan hệ giữa các thuộc tính
Đo và so sánh tính trung tâm của dữ liệu
Đo và so sánh tính phân bố của dữ liệu
Chọn biểu đồ phụ hợp và trực quan hoá dữ liệu bằng phương thức plot()
Thực hành trực quan hóa dữ liệu với nhiều tập dữ liệu và yêu cầu khác nhau
Tuần 11 – Tiền xử lí và làm sạch dữ liệu (Data Preprocessing – Data Cleaning)
Import data từ nhiều nguồn khác nhau: csv file, tsv file, html file, json file…
Xác định step by step trong việc làm sạch dữ liệu
Thực hành data cleaning với Pandas
Kiêm tra data clean bằng cách visualization với Python
Tuần 12 – Hướng dẫn thực hiện Final Project
Tư vấn giải pháp và hướng phân tích hành vi người dùng cho các bạn có nhu cầu áp dụng trong công việc thực tế
Thực hành đọc dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
Thăm dò dữ liệu để rút trích các thông tin quan trọng cũng như vẽ nên bức tranh toàn cành về dữ liệu
Diễn giải và trực quan hoá kết quả đầu ra
Tuần 13 – Công cụ hỗ trợ tạo report
Khả năng kể một câu chuyện về dữ liệu đang có bằng report
Nguyên tắc khi chọn biểu đổ, sắp xếp để tạo thành Dashboard
Làm quen với các tool BI phổ biến như: Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Case Study: Google Data Studio
Tuần 14 – Báo cáo Final Project và tư vấn nghề nghiệp
Báo cáo final project
Phỏng vấn thử và tư vấn nghề nghiệp