Ai Có Thể Tham Gia Khóa Học
- Sinh viên muốn học ngôn ngữ lập trình Python ứng dụng trong phân tích dữ liệu.
- Người đang làm việc trong các vị trí cần xử lý dữ liệu, phân tích và số hóa dữ liệu.
- Người làm tài chính, kế toán, marketing cần thống kê, làm báo cáo trực quan.
- Hoặc bất kỳ ai muốn tìm hiểu thêm về python, ngành khoa học dữ liệu hoặc trực quan hóa dữ liệu thì đều có thể đăng ký tham gia khóa học python này.
Nội Dung Khóa Học
▶️ Chương I. Tổng quan về Python
0.0. Hướng dẫn học tập hiệu quả với Gitiho
1.0. Tham gia cộng đồng Dữ liệu cùng Gitiho và Nimbus
1.1. Giới thiệu khóa học
1.2. Python là gì? Ứng dụng của Python
1.3. Phần mềm sử dụng với Python. Hướng dẫn cài đặt phần mềm và cách sử dụng
1.4. Câu lệnh Python đầu tiên
1.5. Keyword và note trong Python
—–
▶️ Chương II. Biến và các câu lệnh cơ bản trong Python
2.1. Indentation_Lưu ý và quy tắc đầu tiên trong Python
2.2. Biến trong Python. Các loại biến và cách sử dụng
2.3. Thực hành in và tính toán cơ bản với biến
2.4. Phân biệt các loại biến_Global và Local Variables
2.5. Biến dữ liệu kiểu số. Các thao tác cơ bản với biến kiểu số
2.6. Biến dữ liệu kiểu chuỗi ký tự – kiểu chuỗi ký tự trên nhiều dòng
2.7. Các công thức và hành động với dữ liệu kiểu chuỗi ký tự
2.8. Chuyển đổi các kiểu dữ liệu. Variables casting
2.9. Các thao tác nâng cao với dữ liệu kiểu chuỗi ký tự
2.10. Ký tự dạng “Escape” trong chuỗi ký tự.
2.11. Dữ liệu kiểu Boolean. Ứng dụng của biến Boolean.
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
3.1. Tổng quan về Collection (tập hợp). Các loại Collections trong Python
3.2. Lý thuyết và thao tác cơ bản về List.
3.3. Các công thức và hành động nâng cao với List
3.4. Thực hành với List
3.5. Lý thuyết và các thao tác với Tuple
3.6. Lý thuyết và các thao tác với Set
3.7. Lý thuyết và thao tác cơ bản với Dictionary
3.8. Lý thuyết và thao tác nâng cao với Dictionary
3.9. Lý thuyết và thao tác với Array (Mảng dữ liệu)
3.10. Thư viện NumPy và ứng dung với Array (phần 1)
3.11. Thư viện NumPy và ứng dung với Array (phần 2)
—–
▶️ Chương IV. Vòng lặp và các câu lệnh logic trong Python
4.1. Câu lệnh If với các điều kiện logic
4.2. Thực hành các ví dụ với câu lệnh If
4.3. Lý thuyết về vòng lặp. Vòng lặp While
4.4. Thực hành các ví dụ với vòng lặp While
4.5. Lý thuyết vòng lặp For.
4.6. Vòng lặp For nâng cao
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
5.1. Tổng quan về trực quan hóa dữ liệu và thư viện Matplotlib
5.2. Câu lệnh cơ bản với thư viện Matplotlib
5.3. Thao tác và câu lệnh tùy chỉnh với trực quan hóa dữ liệu (Phần 1)
5.4. Thao tác và câu lệnh tùy chỉnh với trực quan hóa dữ liệu (Phần 2)
5.5. Chức năng Subplot và ứng dụng với Pie Chart
—–
▶️ Chương VI. Case Study Phân tích: Biến động tỷ giá qua thời gian
6.1. Đặt vấn đề Case Study
6.2. Phân tích url và crawl data
6.3. Cấu trúc dữ liệu bảng với Pandas
6.4. Dữ liệu ngày tháng với thư viện datetime
6.5. [Case Study] Bước 1_Thu thập dữ liệu nâng cao
6.6. [Case Study] Bước 2_Làm sạch và lựa chọn dữ liệu phù hợp với Pandas
6.7. [Case Study] Bước 3_Trực quan hóa dữ liệu và phân tích cơ bản
