Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Data Science Methods and Algorithms [2026]

Phương pháp và Thuật toán Khoa học Dữ liệu [2026]

Phương pháp và Thuật toán Khoa học Dữ liệu [2026]

Học Phương pháp và Thuật toán Khoa học Dữ liệu với Pandas và Python [2026]

4.9
(1,085 đánh giá)
5,133 học viên
Giảng viên
Henrik Johansson
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
79.000đ 419.000đ -81%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
50.5 giờ video
87 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 07/06/2026

Bạn sẽ học được gì

Kiến thức về các phương pháp, thuật toán, lý thuyết, thực hành tốt nhất và nhiệm vụ trong Khoa học Dữ liệu
Kỹ năng thực hành chuyên sâu về Khoa học Dữ liệu, tự tin xử lý các tác vụ phổ biến
Kiến thức chuyên sâu và chi tiết về Hồi quy, Dự đoán, Phân loại, Học có giám sát, Phân tích cụm và Học không giám sát
Kỹ năng thực hành với Scikit-learn, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn và một số thư viện Python khác
Kiến thức nâng cao về mô hình dự đoán AI và tạo mô hình tự động
Điện toán đám mây: Sử dụng Anaconda Cloud Notebook (Jupyter Notebook trên nền tảng đám mây). Học cách tận dụng tài nguyên điện toán đám mây
Tùy chọn: Sử dụng Anaconda Distribution (cho Windows, Mac, Linux)
Thành thạo ngôn ngữ lập trình Python 3 để xử lý dữ liệu
Thành thạo Pandas 2 và 3 cho xử lý dữ liệu nâng cao

Yêu cầu

Bốn cách đếm cơ bản (+-*/)
Khuyến nghị có kinh nghiệm sử dụng máy tính hàng ngày với Windows, MacOS, iOS, Android, ChromeOS hoặc Linux
Cần có máy tính và kết nối internet
Không yêu cầu kinh nghiệm lập trình; bạn sẽ được hướng dẫn tất cả những gì cần thiết
Khóa học chỉ sử dụng phần mềm miễn phí
Bao gồm video hướng dẫn cài đặt và thiết lập cho điện toán đám mây và Windows 10/11

Đối tượng phù hợp

Khóa học dành cho tất cả mọi người, dù bạn là người mới bắt đầu hay chuyên gia Khoa học Dữ liệu
Khóa học dành cho tất cả mọi người, dù bạn có bằng Tiến sĩ hay không có bằng cấp hay kinh nghiệm gì

Nội dung khóa học

6 phần • 87 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Thiết lập Anaconda Cloud Notebook
3 Tải xuống và cài đặt Anaconda Distribution (tùy chọn)
4 Hệ thống Quản lý Gói Conda (tùy chọn)
1 Tổng quan
2 Số nguyên trong Python
3 Số thực trong Python
4 Chuỗi trong Python
5 Phương thức xử lý chuỗi trong Python
6 Chuỗi và Đối tượng DateTime trong Python
7 Tổng quan về lưu trữ dữ liệu trong Python
8 Set trong Python
9 Tuple trong Python
10 Dictionary trong Python
11 List trong Python
12 Tổng quan về các bộ chuyển đổi và hàm xử lý dữ liệu
13 Vòng lặp While trong Python
14 Vòng lặp For trong Python
15 Rẽ nhánh có điều kiện và toán tử logic trong Python
16 Lý thuyết về Hàm trong Python
17 Hàm trong Python: tự tạo hàm của riêng bạn
18 Lý thuyết về đường dẫn tệp trong Python [Video bổ sung]
19 Lập trình Hướng đối tượng trong Python: Một số lý thuyết
20 Lập trình Hướng đối tượng trong Python II: tự tạo đối tượng tùy chỉnh
21 Lập trình Hướng đối tượng trong Python III: Tệp và Bảng
22 Lập trình Hướng đối tượng trong Python IV: Ôn tập và Mở rộng
1 Thành thạo Pandas để xử lý dữ liệu: Tổng quan
2 Lý thuyết và Thuật ngữ về Pandas
3 Tạo DataFrame trong Pandas từ đầu
4 Xử lý tệp với Pandas: Tổng quan
5 Xử lý tệp với Pandas: Định dạng .csv
6 Xử lý tệp với Pandas: Định dạng .xlsx
7 Xử lý tệp với Pandas: Tệp cơ sở dữ liệu SQL và DataFrame trong Pandas
8 Thao tác & Kỹ thuật Pandas: Tổng quan
9 Thao tác & Kỹ thuật Pandas: Kiểm tra đối tượng
10 Thao tác & Kỹ thuật Pandas: Kiểm tra DataFrame
11 Thao tác & Kỹ thuật Pandas: Chọn cột
12 Thao tác & Kỹ thuật Pandas: Chọn hàng
13 Thao tác & Kỹ thuật Pandas: Chọn theo điều kiện
14 Thao tác & Kỹ thuật Pandas: Chuẩn hóa và Standardization
15 Thao tác & Kỹ thuật Pandas: Nối DataFrame
16 Thao tác & Kỹ thuật Pandas: Kết hợp DataFrame kiểu Join
17 Thao tác & Kỹ thuật Pandas: Kết hợp DataFrame kiểu Merge
18 Thao tác & Kỹ thuật Pandas: Hàm Transpose & Pivot
19 Chuẩn bị dữ liệu với Pandas: Tổng quan và quy trình
20 Chuẩn bị dữ liệu với Pandas II: Chỉnh sửa nhãn DataFrame
21 Chuẩn bị dữ liệu với Pandas III: Xử lý dữ liệu trùng lặp
22 Chuẩn bị dữ liệu với Pandas IV: Xử lý dữ liệu thiếu và Phương pháp suy luận (Imputation)
23 Chuẩn bị dữ liệu với Pandas V: Phân chia dữ liệu thành khoảng (Binning) [Video bổ sung]
24 Chuẩn bị dữ liệu với Pandas VI: Tạo đặc trưng chỉ báo (Indicator Features) [Video bổ sung]
25 Mô tả dữ liệu với Pandas: Tổng quan
26 Mô tả dữ liệu với Pandas II: Sắp xếp và Xếp hạng
27 Mô tả dữ liệu với Pandas III: Thống kê mô tả
28 Mô tả dữ liệu với Pandas IV: Bảng chéo và Nhóm dữ liệu
29 Trực quan hóa dữ liệu với Pandas: Tổng quan
30 Trực quan hóa dữ liệu với Pandas II: Biểu đồ Histogram
31 Trực quan hóa dữ liệu với Pandas III: Biểu đồ Boxplot
32 Trực quan hóa dữ liệu với Pandas IV: Biểu đồ phân tán (Scatterplot)
33 Trực quan hóa dữ liệu với Pandas V: Biểu đồ tròn (Pie Chart)
34 Trực quan hóa dữ liệu với Pandas VI: Biểu đồ đường (Line plot)
1 Hồi quy, Dự đoán và Học có giám sát. Tổng quan phần (I)
2 Mô hình Hồi quy đơn giản truyền thống (II)
3 Mô hình Hồi quy đơn giản truyền thống (III)
4 Một số khái niệm mô hình hóa thực tế và hữu ích (IV)
5 Một số khái niệm mô hình hóa thực tế và hữu ích (V)
6 Mô hình Hồi quy tuyến tính bội (VI)
7 Mô hình Hồi quy tuyến tính bội (VII)
8 Mô hình Hồi quy đa thức đa biến (VIII)
9 Mô hình Hồi quy đa thức đa biến (VIIII)
10 Chính quy hóa Hồi quy, mô hình Lasso và Ridge (X)
11 Mô hình Hồi quy Cây quyết định (XI)
12 Hồi quy Rừng ngẫu nhiên (XII)
13 Hồi quy Voting (XIII)
1 Phân loại và Học có giám sát, tổng quan
2 Bộ phân loại Hồi quy Logistic
3 Bộ phân loại Naive Bayes
4 Bộ phân loại K-Nearest Neighbor (KNN) [Video bổ sung]
5 Bộ phân loại Cây quyết định
6 Bộ phân loại Rừng ngẫu nhiên
7 Phân tích phân biệt tuyến tính (LDA) [Video bổ sung]
8 Bộ phân loại Voting
1 Tổng quan
2 Phân tích cụm K-Means
3 Phân tích cụm K-Means tự cập nhật, giới thiệu và mô phỏng
4 Phân cụm không gian dựa trên mật độ với nhiễu (DBSCAN)
5 Bốn thuật toán Phân cụm phân cấp
6 Phân tích thành phần chính (PCA)

Giới thiệu khóa học

Welcome to the course Data Science Methods and Algorithms with Pandas and Python!

Data Science is expanding and developing on a massive and global scale. Everywhere in society, there is a movement to implement and use Data Science Methods and Algorithms to develop and optimize all aspects of our lives, businesses, societies, governments, and states.

This course will teach you a large selection of Data Science methods and algorithms, which will give you an excellent foundation for Data Science jobs and studies. This course has exclusive content that will teach you many new things regardless of if you are a beginner or an experienced Data Scientist.


This is a five-in-one master class video course which will teach you to master Regression, Prediction, Classification, Supervised Learning, Cluster analysis, Unsupervised Learning, Python 3, Pandas 2 + 3, and advanced Data Handling.

You will learn to master Regression, Regression analysis, Prediction and supervised learning. This course has the most complete and fundamental master-level regression content packages on Udemy, with hands-on, useful practical theory, and also automatic Machine Learning algorithms for model building, feature selection, and artificial intelligence. You will learn about models ranging from linear regression models to advanced multivariate polynomial regression models.

You will learn to master Classification and supervised learning. You will learn about the classification process, classification theory, and visualizations as well as some useful classifier models, including the very powerful Random Forest Classifiers Ensembles and Voting Classifier Ensembles.

You will learn to master Cluster Analysis and unsupervised learning. This part of the course is about unsupervised learning, cluster theory, artificial intelligence, explorative data analysis, and some useful Machine Learning clustering algorithms ranging from hierarchical cluster models to density-based cluster models.

You will learn to master the Python 3 programming language, which is one of the most popular and useful programming languages in the world, and you will learn to use it for Data Handling.

You will learn to master the Pandas 2 and future 3 library and to use Pandas powerful Data Handling techniques for advanced Data Handling tasks. The Pandas library is a fast, powerful, flexible, and easy-to-use open-source data analysis and data manipulation tool, which is directly usable with the Python programming language, and combined creates the world’s most powerful coding environment for Data Handling and Advanced Data Handling…


You will learn

  • Knowledge about Data Science methods, algorithms, theory, best practices, and tasks

  • Deep hands-on knowledge of Data Science and know how to handle common Data Science tasks with confidence

  • Detailed and deep Master knowledge of Regression, Regression analysis, Prediction, Classification, Supervised Learning, Cluster Analysis, and Unsupervised Learning

  • Hands-on knowledge of Scikit-learn, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn, and some other Python libraries

  • Advanced knowledge of A.I. prediction models and automatic model creation

  • Cloud computing: Use the Anaconda Cloud Notebook (Cloud-based Jupyter Notebook). Learn to use Cloud computing resources

  • Option: To use the Anaconda Distribution (for Windows, Mac, Linux)

  • Option: Use Python environment fundamentals with the Conda package management system and command line installing/updating of libraries and packages – golden nuggets to improve your quality of work life

  • Master the Python 3 programming language for Data Handling

  • Master Pandas 2 and 3 for Advanced Data Handling

  • And much more…

This course includes

  • a comprehensive and easy-to-follow teaching package for Mastering Python and Pandas for Data Handling, which makes anyone able to learn the course contents regardless of beforehand knowledge of programming, tabulation software, Python, Data Science, or Machine Learning

  • an easy-to-follow guide for using the Anaconda Cloud Notebook (Cloud-based Jupyter Notebook). You may learn to use Cloud Computing resources in this course

  • an easy-to-follow optional guide for downloading, installing, and setting up the Anaconda Distribution, which makes anyone able to install a Python Data Science environment useful for this course or for any Data Science or coding task

  • content that will teach you many new things, regardless of if you are a beginner or an experienced Data Scientist

  • a large collection of unique content, and this course will teach you many new things that only can be learned from this course on Udemy

  • A course structure built on a proven and professional framework for learning.

  • A compact course structure and no killing time


This course is an excellent way to learn to master Regression, Prediction, Classification, Cluster analysis, Python, Pandas and Data Handling! These are the most important and useful tools for modeling, AI, and forecasting. Data Handling is the process of making data useful and usable for regression, prediction, classification, cluster analysis, and data analysis.

Most Data Scientists and Machine Learning Engineers spends about 80% of their working efforts and time on Data Handling tasks. Being good at Python, Pandas, and Data Handling are extremely useful and time-saving skills that functions as a force multiplier for productivity.


Is this course for you?

  • This course is for you, regardless if you are a beginner or an experienced Data Scientist

  • This course is for you, regardless if you have a Ph.D. or no education or experience at all

This course is the course we ourselves would want to be able to enroll in if we could time-travel and become new students. In our opinion, this course is the best course to learn to Master Regression, Prediction, Python, Pandas, and Data Handling.


Course requirements

  • The four ways of counting (+-*/)

  • Everyday experience using a computer with either Windows, MacOS, iOS, Android, ChromeOS, or Linux is recommended

  • Access to a computer with an internet connection

  • Programming experience is not needed and you will be taught everything you need

  • The course only uses costless software

  • Walk-you-through installation and setup videos for Cloud computing and Windows 10/11 is included


Enroll now to receive 35+ hours of video tutorials with manually edited English captions, and a certificate of completion after completing the course!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

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