Techmaster Việt Nam

Trang chủ Khoá học phòng lab Python phân tích xử lý dữ liệu

Python phân tích xử lý dữ liệu

Thời gian: 18h30 - 21h30, Thứ 3 - 5

Địa điểm: Cơ sở Tố Hữu (Xem hướng dẫn)

Lịch khai giảng có thể diễn ra sớm hơn nếu lớp đủ 12 sinh viên.

Python là ngôn ngữ lập trình lớn phát triển nhanh nhất 2018.

Điểm nổi bật của khóa học:

Học qua hơn 200 ví dụ thực tế. Một số lớn sinh viên có thể tự chạy ở nhà, hỏi đáp với giảng viên.
Áp dụng Python vào công việc thực tế: Xử lý, phân tích dữ liệu, đọc ghi file CSV, Excel, CSDL quan hệ, xuất đồ thị
Số lượng buổi học: 12 buổi, học trọn vẹn trong 1,5 tháng
Thời gian học : 6:30 PM đến 9:30 PM.

Đối tượng tham gia khóa học

Sinh viên các trường kinh tế, tài chính,…liên quan đến lĩnh vực phân tích dữ liệu
Sinh viên Non IT có thiên hướng làm công nghệ thông tin tại tất cả các trường đại học, cao đẳng tại các ngành nghề
Đối tượng đi làm tại các doanh nghiệp, vị trí đã và đang làm mảng phân tích dữ liệu, phân tích dữ liệu trên nền tảng Big data
Chú ý cần dành tối thiểu mỗi ngày 3 tiếng để xem lại bài học và lập trình bài tập về nhà. Đây không phải lớp hội thảo chỉ nghe lý thuyết mà không thực hành. Thực hành 100% !

Điểm nổi bật của khóa học:

Khóa học chỉ kéo dài trong 12 buổi tuy nhiên vẫn đảm bảo cung cấp đủ lượng kiến thức cho sinh viên
Sinh viên được chấm, chữa bài tỉ mỉ
Được cung cấp cấp tài liệu học miễn phí
Hỗ trợ hỏi đáp qua Zalo trong và sau khóa học
Hỗ trợ việc làm đối với sinh viên có thành tích tốt sau 2 buổi Codeathon

Giáo trình

0. Giới thiệu về DataScience, lập trình Python

Giới thiệu DataScience
Giới thiệu tổng quan về Python
Lập trình Python trên trình duyệt
Cài đặt Python trên MacOSX, Ubuntu, Windows
Cài đặt Anaconda
Kiểm tra năng lực lập trình học viên

1. Jupyter Notebook/Lab

Hàm trong Python
Module, virtual environment, pip
Cài đặt và cấu hình Jupyter Notebook
Google Colaboratory
Markdown Text: cách sử dụng, cú pháp
Đáp án và source code

2. Cấu trúc dữ liệu cơ bản

String và nhóm hàm, phương thức liên quan đến String
Datetime và nhóm các hàm, phương thức liên quan
Kiểu dữ liệu List và nhóm hàm, phương thức liên quan
Kiểu dữ liệu Tuple và nhóm hàm, phương thức liên quan
Kiểu dữ liệu Dictionary và nhóm hàm, phương thức liên quan
Kiểu dữ liệu Sets và nhóm hàm, phương thức liên quan
Đáp án và source code

3. Numpy - đại số tuyến tính

Ndarray: mảng một chiều, hai chiều, đa chiều, indexing, slicing, data type, operation 267
Thao tác trên Ndarray: statistical, sorting, set operation, broadcasting
List Comprehension
Đáp án và source code

4. Số liệu thống kê (statistics) cơ bản

Tính tập trung và phân tán
Tính độ tương đồng giữa 2 ảnh
Đáp án & Source Codes

5. Xử lý dữ liệu với Pandas

Pandas cơ bản: DataFrames
Lambda function: Map, Apply
Grouping, Sorting, Combining
Đáp án và Source Code

6. Pandas (tt)

Làm việc với Timestamps và việc thiếu dữ liệu
Tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn với merge, join và concat
Đáp án

7. Data Visualization with Matplot Lib & Các thư viện khác

Cài đặt Matplotlib và cấu trúc Plot
Hai cách tiếp cận vẽ đồ thị
Thực hành các loại Charts
Seaborn trên nền Matplotlib

8. Đồ thị tương tác với Plotly

Altair và Declarative Data Visualization
Interactive chart với Plotly
Plotly Express

9. Data Collection: Web Scraping

Text scraping with BeautifulSoup
Data Cleaning with Regular Expression
Đọc và xử lý dữ liệu với numpy
Image Scraping from Google Image

10. Tương tác với CSDL trong Python

SQL, BigData và BigQuery
SQL Basic to Advanced
Đáp án

11. Ứng dụng thực tế TimeSeries

Giới thiệu dữ liệu TimeSeries
Một vài phương pháp lý thuyết phân tích TimeSeries
Phân tích TimeSeries: dự báo giá trị công ty đại chúng TESLA vs General Motor

12. Hồi quy tuyến tính (LinearRegression)

Giới thiệu
LinearRegression trong Statmodels và sklearn
Các ứng dụng trong thực tế

13. Ứng dụng thực tế Nhận dạng ảnh

Giới thiệu về Machine Learning, Neural Network
Nhận dạng 1000 catalog ảnh với Pretrained ResNet50

3000000đ

Giảng viên

Trịnh Minh Cường

- Mình bắt đầu lập trình Pascal từ năm 1993, với chiếc máy PC 2Mb RAM, 40Mb ổ cứng.
- Đến nay, đã hoàn thành gần 60 dự án phần mềm lớn nhỏ.
- Mình dạy lớp iOS, Node.js tại Techmaster.
- Ngoài ra mình còn làm cố vấn công nghệ cho các nhóm khởi nghiệp, kiêm quản lý dự án tại Techmaster.
- Mình bơi mỗi ngày 2000 mét.

Lê Đình Quang

- Software Engineer turned Salesman turning DS Instructor

Đánh giá

4.7 sao
9 người đánh giá

Nguyễn Mạnh Hà

Thời gian ko nhiều, nhưng qua khóa học, học viên có thể thu được khá nhiều kiến thức bổ ích, đúng mục tiêu của khóa học. Thầy giáo nhiệt tình, phương pháp dạy phù hợp, bài học dễ hiểu, mang tính gợi mở cao.