Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

Prompt Engineering for Data Analysis Python, Pandas, ChatGPT

Kỹ Thuật Tạo Lệnh (Prompt Engineering) cho Phân Tích Dữ Liệu với Python, Pandas, ChatGPT

Kỹ Thuật Tạo Lệnh (Prompt Engineering) cho Phân Tích Dữ Liệu với Python, Pandas, ChatGPT

ChatGPT & Python. Không Cần Biết Code. Phân Tích & Trực Quan Hóa Dữ Liệu với ChatGPT, Python, Pandas & Kỹ Thuật Tạo Lệnh

4.5
(1,024 đánh giá)
4,454 học viên
Giảng viên
Saad A
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
14.0 giờ video
124 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026
#Chatgpt #Data Science #Pandas #Python

Bạn sẽ học được gì

Tự tin tiếp cận các nhiệm vụ phân tích dữ liệu với Python và Pandas, ngay cả khi chưa có kinh nghiệm lập trình.
Khai thác sức mạnh của ChatGPT và các kỹ thuật tạo lệnh để tạo mã code chính xác, chất lượng cao cho phân tích và trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả.
Tích hợp liền mạch mã code do ChatGPT tạo ra vào quy trình làm việc với Python và Pandas, tiết kiệm thời gian và công sức viết code thủ công.
Giao tiếp hiệu quả với ChatGPT bằng cách xây dựng các lệnh tối ưu, hướng dẫn AI tạo ra kết quả mong muốn.
Thành thạo việc sử dụng Jupyter Notebook và Google Colab, tạo điều kiện cho trải nghiệm học tập suôn sẻ và hiệu quả.
Thành thạo việc nhập và xuất các loại tệp dữ liệu khác nhau trong Python, nâng cao tính linh hoạt với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu.
Tạo các biểu đồ trực quan hóa dữ liệu hấp dẫn và giàu thông tin bằng thư viện Matplotlib để hỗ trợ quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Xây dựng nền tảng vững chắc về Python, Pandas và phân tích dữ liệu, mở đường cho việc học tập và phát triển chuyên môn trong tương lai.

Yêu cầu

Không cần kinh nghiệm trước về AI hay lập trình, chỉ cần sự háo hức học hỏi và khám phá công nghệ mới!

Đối tượng phù hợp

Khóa học này được thiết kế cho các cá nhân từ nhiều nền tảng khác nhau, mong muốn khai thác sức mạnh của các công cụ AI như ChatGPT để cách mạng hóa hành trình viết code và phân tích dữ liệu của mình. Dù bạn là người mới hoàn toàn chưa biết code, hay một lập trình viên có kinh nghiệm muốn nâng cao kỹ năng...

Nội dung khóa học

20 phần • 124 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Xem nhanh Sức mạnh của ChatGPT cho Phân tích Dữ liệu
3 Tài nguyên được cung cấp trong khóa học
4 Nội dung khóa học
5 Tải tài nguyên
1 Giới thiệu GPT 4
2 Các lệnh cơ bản để bắt đầu
3 Soạn thảo một Lệnh (Prompt)
4 Soạn thảo một Lệnh (tiếp theo)
5 Nghệ thuật của các Lệnh tiếp nối (Follow-up Prompts)
1 Giới thiệu về Kỹ thuật Tạo Lệnh
2 Quy trình Soạn thảo và Tinh chỉnh Lệnh
3 Các loại Tạo Lệnh
4 Lệnh Khởi tạo (Priming Prompt)
5 Phân rã Nhiệm vụ (Task Decomposition)
1 Tải Anaconda
2 Cài đặt Anaconda trên Mac
3 Mở Conda từ Terminal và Tạo Môi trường
4 Môi trường & Thư viện
5 Mở Jupyter Notebook
6 Đóng Jupyter và Terminal
1 Cài đặt Anaconda trên Windows
1 Mở và lưu script Python mới
2 Phím tắt trong Jupyter
3 Tiêu đề trong Jupyter
4 Các Loại & Chế độ Ô (Cell) trong Jupyter Notebook
5 Kết quả đầu ra từ các Ô Jupyter
6 Nhập thư viện (Importing Libraries)
1 Cách nhanh chóng để bắt đầu lập trình mà không cần cài đặt phần mềm
1 Python là gì?
2 Giới thiệu về Lập trình Thành công
3 Làm việc với chú thích (comments)
4 Các Kiểu Dữ liệu trong Python
5 Toán tử
6 Làm việc với biến
7 Biến Cục bộ vs Biến Toàn cục
8 Cập nhật giá trị biến nhiều lần
9 Các hàm tích hợp sẵn trong Python
10 Hàm Tùy chỉnh
11 Phương thức Chuỗi (String Methods)
12 Sửa đổi biến hiện có bằng phương thức chuỗi
13 Hàm In & Not In
14 Ép kiểu (TypeCasting)
15 Làm việc với Kiểu Dữ liệu Danh sách (Lists)
16 Chỉ mục và Cắt lát (Index and Slicing)
17 Kiểu Dữ liệu Từ điển (Dictionary) và Hàm IF
18 Tuple
19 Match Case
20 Vòng lặp For
21 Vòng lặp While
22 Break và Continue
23 Module và Pip
24 Đầu vào từ Người dùng (User Input)
25 Kết hợp Văn bản và Tính toán
26 Lệnh LLM với biến số
27 Nâng cao Quyết định của AI
28 Đệ quy (Recursion)
29 Xử lý Ngoại lệ (Exception handling)
30 Hàm Enumerate
31 Môi trường Ảo (Virtual Environment)
32 Hàm Import
33 Module OS
34 Hàm Lambda
35 Bộ tạo (Generators)
36 Bộ nhớ đệm Hàm (Function Caching)
37 Biểu thức chính quy (Regular expressions)
38 Async IO
39 Đa luồng và Đa xử lý (Multithreading and Multiprocessing)
1 Giới thiệu phần Series
2 Series là gì?
3 Chuyển đổi các kiểu dữ liệu khác nhau thành Series
4 Các Phương thức của Series
5 Hiểu Hàm PD.Series với sự trợ giúp của GPT
6 Nhập một cột từ CSV dưới dạng Series
7 Áp dụng các hàm cơ bản trên tập dữ liệu Series
8 Lọc, Ghi đè dữ liệu cụ thể trong Series và Phương thức Get
9 Hàm Tùy chỉnh và .apply() trên một Series
10 Thuộc tính của Series (Series Attributes)
11 Làm việc với Giá trị Thiếu (NaN)
1 Giới thiệu phần DataFrame
2 Nhập DataFrame từ CSV
3 Làm việc với giá trị thiếu (NaN)
4 Trích xuất số từ một cột chuỗi
5 Lọc & Sắp xếp Cột
6 Xác định và xóa các hàng trùng lặp
7 Lọc DataFrame theo giá trị cột cụ thể
8 Lọc theo nhiều điều kiện cột
9 Lọc cột văn bản bằng cách phân tích chuỗi
10 Lọc theo một và nhiều cột
1 Giới thiệu về GroupBy
2 Sử dụng GroupBy để phân tích khám phá và tìm hiểu dữ liệu
3 GroupBy theo nhiều cột & Phương thức Tổng hợp (Aggregate)
1 Giới thiệu về Bộ Dữ liệu được sử dụng trong phần này
2 Kết hợp DataFrame với Concat & Append
3 Hợp nhất (Merge) Dataset dựa trên một cột KEY
4 Hợp nhất dựa trên nhiều cột
5 Tham số "How" để hợp nhất nhiều dataframe
6 Kết hợp dataframe bằng phép nối "Left" Join
7 Hợp nhất dataset với phép nối "Left" & "Right" bằng cách sử dụng các tham số khóa khác nhau
1 Giới thiệu phần Trực quan hóa
2 Trích xuất dữ liệu Giá Cổ phiếu Apple bằng Thư viện Yahoo Finance
3 Vẽ biểu đồ với thư viện Matplotlib
4 Tìm hiểu các tính năng trực quan hóa có sẵn
5 Các tính năng trực quan hóa (tiếp theo)
6 Áp dụng các tính năng trực quan hóa vào giá cổ phiếu AAPL
7 Vẽ biểu đồ phần trăm thay đổi giá
8 Vẽ biểu đồ Histogram
9 Chỉnh sửa thẩm mỹ trực quan của histogram
10 Tạo biểu đồ Tròn (Pie Chart)
1 Giới thiệu về Nhập và Xuất dữ liệu
2 Nhập dữ liệu từ một URL
3 Xuất dữ liệu ra Excel
4 Xuất dữ liệu dưới dạng tệp ".csv" & ".txt"
5 Nhập nhiều tệp làm dataframe từ một đường dẫn/thư mục
6 Nhập nhiều tệp (tiếp theo)
1 Giao dịch Thương mại Điện tử
1 Khám phá và làm sạch bộ dữ liệu
2 Vẽ biểu đồ chuỗi thời gian lương cho các chức danh công việc khác nhau
1 Biểu đồ nhiệt tương quan trên bộ dữ liệu phim
1 Phân tích giá cổ phiếu sử dụng yahoo finance
1 Tạo và Chạy Ứng dụng Chuyển đổi Nhiệt độ trên Thonny
2 Bảng thuật ngữ Widget GUI
3 Xây dựng Ứng dụng GUI Desktop Xem Tệp Excel với PyQt và Python
1 Xin chúc mừng

Giới thiệu khóa học

Unlock the potential of data analysis with this focused course on prompt engineering and Python, designed for those looking to master the integration of ChatGPT with data tools like Pandas. Whether you're a beginner or have some coding experience, this course takes you step-by-step through setting up your environment, learning Python fundamentals, and diving into practical data analysis using prompt engineering techniques. From importing data to building insights and creating visualizations, this course covers everything you need to turn raw data into actionable insights.

What You’ll Learn:

  • Essentials of Prompt Engineering with ChatGPT: Begin with the basics of prompt engineering and learn how to communicate effectively with ChatGPT, enhancing its usefulness for data-related tasks.

  • Python Setup & Jupyter Notebook Basics: Set up your Python environment with Anaconda, Jupyter Notebook, and Google Colab, ensuring you have the tools you need to work efficiently across platforms.

  • Pandas for Data Analysis: Dive into essential Pandas skills, from working with Series and DataFrames to advanced data manipulation with functions like GroupBy. Learn prompt engineering strategies to streamline tasks and increase analysis efficiency.

  • Data Visualization and Data Management: Explore data visualization techniques and discover how to import, export, and handle multiple data files. These skills empower you to present findings effectively and manage complex data projects.

  • Real-World Projects: Apply what you’ve learned to hands-on projects, including e-commerce transaction analysis, salary dataset exploration, movie success factor analysis, and stock performance. Each project is designed to give you experience with real-world data and enhance your problem-solving skills.

  • Build GUI Apps in Python: Move beyond data analysis to learn how to create GUI applications, adding a user-friendly interface to your data solutions and making your work accessible to non-technical users.

By the end of this course, you’ll be equipped to handle data analysis projects from start to finish, using Python, Pandas, and prompt engineering with ChatGPT. Get ready to make data-driven decisions and add value to any organization with these cutting-edge skills!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Chatgpt
Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Pandas
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊