Phân tích dữ liệu với Python và Pandas
Bạn đã có nền tảng về lập trình Python? Bạn đã quen thuộc với những khái niệm cơ bản về phân tích dữ liệu nhưng đang tìm kiếm công cụ mạnh mẽ để biến lý thuyết thành hành động?
Nếu câu trả lời là CÓ, thì khóa học "Phân tích dữ liệu với Python và Pandas" chính là dành cho bạn!
Trong kỷ nguyên dữ liệu bùng nổ, Pandas đã trở thành thư viện không thể thiếu đối với bất kỳ ai làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Với khả năng xử lý, thao tác và biến đổi dữ liệu vượt trội, Pandas giúp bạn khám phá những insight ẩn sâu, đưa ra quyết định sáng suốt và trực quan hóa kết quả một cách hiệu quả.
Khóa học này có gì đặc biệt?
Học tập chủ động 100% Online: Với hình thức học trực tuyến linh hoạt, bạn có thể học mọi lúc, mọi nơi, phù hợp với lịch trình bận rộn của mình.
Nội dung chuyên sâu, thực tế: Chúng tôi sẽ dẫn dắt bạn từ những kiến thức nền tảng vững chắc về Pandas đến các kỹ thuật xử lý dữ liệu nâng cao, bao gồm:
Thao tác dữ liệu hiệu quả: Làm chủ các cấu trúc dữ liệu chính của Pandas như Series và DataFrame.
Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu: Xử lý các vấn đề phổ biến như dữ liệu bị thiếu, trùng lặp, hoặc sai định dạng.
Khám phá và biến đổi dữ liệu: Áp dụng các kỹ thuật lọc, chọn, sắp xếp, nhóm và tổng hợp để rút ra insight.
Kết hợp dữ liệu: Học cách kết nối và hợp nhất nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
Trực quan hóa cơ bản: Biến dữ liệu thô thành những biểu đồ dễ hiểu, thuyết phục.
Thực hành là trọng tâm: Khóa học không chỉ dừng lại ở lý thuyết. Bạn sẽ liên tục thực hành qua:
Các bài đọc và Quiz để củng cố kiến thức.
Bài thực hành trên các bộ dữ liệu thực tế.
Bài tập áp dụng cụ thể.
Đặc biệt, dự án cuối khóa sẽ giúp bạn tổng hợp và áp dụng toàn bộ kỹ năng đã học để giải quyết một bài toán phân tích dữ liệu hoàn chỉnh.
Được thiết kế bởi chuyên gia: Với kinh nghiệm sâu rộng trong lập trình Python, phân tích dữ liệu và giảng dạy, chúng tôi cam kết mang đến một lộ trình học tập logic, dễ hiểu và hiệu quả.
Bạn sẽ đạt được gì sau khóa học?
Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ tự tin:
Sử dụng Python và thư viện Pandas để thực hiện toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu, từ thu thập, làm sạch, biến đổi đến khám phá và trình bày kết quả.
Giải quyết các bài toán phân tích dữ liệu thực tế một cách chuyên nghiệp.
Nâng cao giá trị của bản thân trong các vai trò liên quan đến dữ liệu như Data Analyst, Data Scientist, hoặc bất kỳ công việc nào đòi hỏi kỹ năng phân tích mạnh mẽ.
Nếu bạn đã sẵn sàng nâng tầm kỹ năng phân tích dữ liệu của mình và khai thác tối đa sức mạnh của Python cùng Pandas, hãy đăng ký khóa học ngay hôm nay để bắt đầu hành trình trở thành chuyên gia dữ liệu!
Course Content
Nền tảng và Thao tác cơ bản
-
Chào mừng đến với thế giới Phân tích dữ liệu bằng Pythonpreview
-
Ôn tập: Cấu trúc Dữ liệu Cơ bản của Python
-
Ôn tập: Hàm và Module trong Python cho Phân tích Dữ liệu
-
Hệ sinh thái PyData - Bức tranh toàn cảnh
-
Tại sao Jupyter Notebook là lựa chọn số một?
-
Thiết lập dự án có cấu trúc
-
Hướng dẫn cài đặt Anaconda
-
Tạo và quản lý môi trường ảo với Conda
-
Làm quen với giao diện Jupyter Notebook/Lab
-
Các phím tắt và Magic Commands cơ bản
-
Quiz: Khởi động và Thiết lập môi trường
-
Series - Cột sống của DataFrame
-
DataFrame - Bảng dữ liệu toàn năng
-
Các thuộc tính thiết yếu - "CCCD" của dữ liệu
-
Thao tác tạo và truy vấn Series
-
Xây dựng DataFrame từ nhiều nguồn
-
Kiểm tra các thuộc tính của DataFrame
-
Quiz: Series và DataFrame
-
Mini project: Chân dung đầu tiên của bộ dữ liệu
Thu thập, Làm sạch và Chuẩn bị dữ liệu
-
CSV - Ngôn ngữ chung của Dữ liệu
-
Làm chủ các Tham số của read_csv
-
Thao tác với File Excel
-
Lưu trữ thành quả - Ghi Dữ liệu ra File
-
Đọc các File CSV "khó tính"
-
Khai thác Dữ liệu từ File Excel nhiều Sheet
-
Ghi, đọc, và kiểm tra
-
Mini project: Xây dựng bộ dữ liệu tổng hợp từ nhiều nguồn
-
Quiz: Đọc và Ghi Dữ liệu
-
[Cần bổ sung] Làm sạch và Tiền xử lý dữ liệu (Data Cleaning & Preprocessing)))
-
Các phương thức Chẩn đoán Nhanh
-
Thống kê Mô tả với describe()
-
Nghệ thuật "Cắt Lát" Dữ liệu
-
Sức mạnh của Lọc theo Điều kiện
-
Khám phá Bộ dữ liệu Titanic
-
Truy xuất Dữ liệu với loc và iloc
-
Tìm kiếm các Nhóm Hành khách Cụ thể
-
Phát hiện và Định lượng Dữ liệu NaN
-
Các Chiến lược Xử lý Giá trị Thiếu
-
Tìm và Dọn dẹp Dữ liệu Trùng lặp
-
Điều tra các Giá trị Thiếu
-
"Lấp đầy" chỗ trống một cách thông minh
-
Dọn dẹp các bản ghi trùng lặp
-
Chuyển đổi Kiểu dữ liệu với .astype()
-
"Thuần hóa" Dữ liệu Văn bản với .str
-
Tạo Cột mới và Sử dụng .apply()
-
Sửa lại các Kiểu dữ liệu "sai trái"
-
Làm sạch Cột Tên
-
Phân loại Dữ liệu bằng .apply()
-
Quiz: Làm sạch và Tiền xử lí dữ liệu
-
Mini project: "Đại phẫu" Bộ dữ liệu Bất động sản
Phân tích và Tổng hợp dữ liệu
-
Tư duy GroupBy - Nguyên tắc "Chia để trị" (Split-Apply-Combine)
-
Các Phép toán Tổng hợp Cơ bản
-
Tổng hợp Nâng cao với .agg()
-
Vượt ra ngoài Tổng hợp - transform và filter
-
Thống kê Lương theo Phòng ban
-
Xây dựng Bảng Báo cáo Tổng hợp với .agg()
-
Tìm nhân viên có lương cao hơn mức trung bình của phòng ban
-
Lọc ra các phòng ban "hiệu suất cao"
-
Quiz: Gom nhóm và Tổng hợp (Grouping & Aggregation)
-
Mini project: Xây dựng Bảng điều khiển (Dashboard) Doanh thu
-
pd.concat - "Dán" các Bảng dữ liệu lại với nhau
-
pd.merge - Trái tim của việc Kết hợp Dữ liệu Quan hệ
-
Giải mã các loại Join: Inner, Left, Right, Outer
-
df.join - Lối tắt Tiện lợi khi Ghép theo Index
-
Xếp chồng Dữ liệu Doanh thu các Quý
-
Gắn Thông tin Sản phẩm vào Đơn hàng
-
Tìm khách hàng chưa từng mua hàng
-
So sánh merge và join
-
Quiz: Kết hợp các bộ dữ liệu
-
Mini project: Xây dựng Bảng Phân tích Toàn cảnh 360 độ
Các kỹ thuật nâng cao và Trực quan hóa
-
Bản chất của Dữ liệu Thời gian
-
DatetimeIndex - "Siêu năng lực" cho DataFrame
-
Thay đổi Tần suất với .resample()
-
Cửa sổ Trượt (Rolling Windows) và Cửa sổ Mở rộng (Expanding Windows)
-
Dịch chuyển Thời gian với .shift()
-
Chuyển đổi và Trích xuất thành phần Thời gian
-
Tổng hợp Doanh thu theo Kỳ
-
Làm mịn Dữ liệu và Tìm Xu hướng
-
Tính toán Tăng trưởng Hàng ngày
-
Quiz: Phân tích Chuỗi thời gian
-
Mini project: Phân tích Xu hướng và Tính Mùa vụ của Dữ liệu Chứng khoán
-
Tại sao phải Trực quan hóa? Sức mạnh của Hình ảnh
-
Khám phá Nhanh với .plot() của Pandas
-
Nâng tầm Biểu đồ với Seaborn
-
Hướng dẫn Chọn Biểu đồ Phù hợp cho Từng Mục đích
-
"Phác thảo" ý tưởng với Pandas .plot()
-
So sánh Phân phối với Box Plot và Violin Plot
-
Khám phá Mối tương quan với Scatter Plot và Heatmap
-
"Trang điểm" cho Biểu đồ
-
Quiz: Trực quan hóa Dữ liệu với Pandas và Seaborn
-
Mini project: Kể chuyện bằng Dữ liệu - Báo cáo Trực quan cho Ban Quản lý
Hoàn thành khóa học
-
Quy trình Phân tích Dữ liệu từ A-Z
-
Viết Notebook "Sạch" và Kể chuyện Hiệu quả
-
Giai đoạn 1: Xác định và Lên kế hoạch Dự án
-
Giai đoạn 2: Thực thi và Phân tích
-
Nộp bài và Đánh giá
preview
Loading...