Tài liệu HUST (tailieuhust.com) chia sẻ cho các bạn Khóa học Data Processing Analysis với Python – Nordiccoder hoàn toàn miễn phí. Khóa học giúp cho bạn nắm được cách sử dụng python để phân tích và xử lý dữ liệu.
Nội dung khóa học Data Processing Analysis với Python
Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ thành thạo các kiến thức và kỹ năng thiết yếu cho công việc phân tích dữ liệu với Python, bao gồm:
- Sử dụng thành thạo lập trình Python cơ bản và các framework liên quan để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu như: nhập dữ liệu, xử lý, biến đổi, phân tích mô tả, trực quan hóa dữ liệu và trình bày báo cáo một cách chuyên nghiệp.
- Phân tích và diễn giải kết quả sau khi chạy mô hình dữ liệu dựa trên kiến thức chuyên sâu về thống kê, từ đó đưa ra các quyết định linh hoạt và thực tiễn.
- Xây dựng nền tảng kiến thức cơ bản về dữ liệu vững chắc, giúp học viên có thể tiếp tục theo đuổi các lĩnh vực chuyên sâu hơn trong ngành khoa học dữ liệu như: Machine Learning với Python, Big Data, Trí tuệ Nhân tạo (AI) hay Internet vạn vật (IoTs).
Nội dung chính của khóa học
Ngôn ngữ lập trình Python cơ bản
- Tuần 1 – Giới thiệu, cài đặt và thiết lập môi trường
- Tuần 2 – Các đối tượng cơ bản của Python
- Tuần 3 – Lệnh lặp và các cấu trúc dữ liệu tập hợp
- Tuần 4 – Hàm và Module
- Tuần 5 – Thực hành và kiểm tra
Phân tích dữ liệu với Python và Pandas
- Tuần 6 – Giới thiệu thư viện Pandas
- Tuần 7 – Truy vấn CSDL với SQL trong Python
- Tuần 8 – Thực hành truy vấn CSDL với SQL trong Python
- Tuần 9 – Giới thiệu tổng quan về dữ liệu (Data Understanding)
- Tuần 10 – Thăm dò và trực quan hoá dữ liệu (Data Exploration and Visualization)
- Tuần 11 – Tiền xử lí và làm sạch dữ liệu (Data Preprocessing – Data Cleaning)
- Tuần 12 – Hướng dẫn thực hiện Final Project
- Tuần 13 – Công cụ hỗ trợ tạo report
- Tuần 14 – Báo cáo Final Project và tư vấn nghề nghiệp
Tải khóa học Data Processing Analysis với Python
Lưu ý: Khóa học được sưu tầm trên mạng nên không thể tránh những thiếu xót và đã cũ nên các bạn thông cảm.
Mọi vấn đề liên quan tới bản quyền, xin vui lòng liên hệ qua email [email protected] để được hỗ trợ nhanh chóng, kịp thời. Xin cảm ơn!
