Khóa học cung cấp kiến thức toàn diện về phân tích và trực quan dữ liệu sử dụng ngôn gữ lập trình Python. Cụ thể, khóa học này sẽ dẫn dắt người học đi từ những điều cơ bản về Python để khám phá nhiều loại dữ liệu khác nhau cho đến quá trình chuẩn bị dữ liệu để phân tích, thực hiện phân tích thống kê, tạo hình ảnh trực quan dữ liệu có ý nghĩa.
Ngoài ra, học viên còn được học nguyên lý và các thuật toán máy học phổ biến. Để từ đó có thể áp dụng trong giải quyết các bài toán về dự đoán xu hướng trong tương lai từ dữ liệu.
Mục tiêu khóa học:
- Hiểu cách thức để lập trình trong Python.
- Biết cách để tạo và thao tác trên mảng sử dụng thư viện numpy trong Python.
- Biết cách sử dụng thư viện pandas để tạo và phân tích trên các tập dữ liệu.
- Biết cách sử dụng thư viện matplotlib và các thư viện bổ trợ khác để tạo trực quan hóa dữ liệu một cách sinh động.
- Thực hành để tạo ra các dự án phân tích dữ liệu với Python.
- Tìm hiểu nguyên lý cơ bản của máy học và các thuật toán máy học trong Python thông qua thư viện Scikit-learn.
Chứng nhận: Sau khi hoàn thành khóa học, học viên nhận chứng nhận Phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Python do CUSC cấp.
Đối tượng:
- Có kiến thức cơ bản về máy tính.
- Khả năng về tính toán số học cơ bản.
Điểm nổi bật:
- Trang bị cho người mới bắt đầu các kỹ năng Python mà họ có thể áp dụng cho công việc hàng ngày của mình.
- Tận dụng sự hiểu biết và kinh nghiệm thực tế cùng với sự hướng dẫn từ các chuyên gia phân tích, áp dụng số liệu thống kê vào các vấn đề kinh doanh thực tế hàng ngày.
- Phát triển kỹ năng trong phân tích và trực quan dữ liệu với hàng loạt chương trình chất lượng cao. Đồng thời trang bị cho người học những kỹ năng thực tế cần thiết để thành công ở môi trường làm việc trong tương lai.
- Phương pháp dạy học:
+ Thuyết giảng kết hợp thực hành.
+ Học tập dựa trên vấn đề.
- Phương tiện dạy học: (Máy tính, máy ảnh, bảng, viết,…)
- Mỗi học viên được học trên một máy tính.
- Giáo viên hướng dẫn cụ thể và chi tiết đối với từng học viên.
Nội dung khóa học:
- Chương 1: Thiết lập môi trường làm việc
- Chương 2: Tìm hiểu về cấu trúc lệnh và thư viện numpy
- Chương 3: Tìm hiểu về Pandas
- Chương 4: Phân tích dữ liệu – Phần 1
- Chương 5: Phân tích dữ liệu – Phần 2
- Chương 6: Phân tích dữ liệu – Phần 3
- Chương 7: Trực quan hóa dữ liệu
- Chương 8: Tìm hiểu về học máy với Scikit-learn
- Hoàn thiện đồ án môn học