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

Python for Data Science: Python Programming & Data Analysis

Khoa học Dữ liệu với Python: Lập trình Python & Phân tích Dữ liệu

Khoa học Dữ liệu với Python: Lập trình Python & Phân tích Dữ liệu

Chuyển hóa dữ liệu thành thông tin chi tiết bằng Python và các thư viện mạnh mẽ như NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, v.v.

4.4
(322 đánh giá)
13,800 học viên
Giảng viên
Start-Tech Trainings
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
6.5 giờ video
48 bài giảng
23 bài quiz
17 bài coding
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Hiểu rõ cú pháp Python, cách viết script và các khái niệm lập trình cơ bản như biến, kiểu dữ liệu và thao tác với chuỗi
Thành thạo sử dụng danh sách (list), từ điển (dictionary), tuple và tập hợp (set) để tổ chức và quản lý dữ liệu hiệu quả trong Python
Làm chủ câu lệnh điều kiện và vòng lặp trong Python để tự động hóa và tối ưu hóa các tác vụ xử lý dữ liệu
Học cách thiết kế hàm Python có thể tái sử dụng để thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại một cách hiệu quả, bao gồm kiến thức về đệ quy và hàm lambda
Có được kỹ năng đọc và ghi file trong Python, điều quan trọng cho các tác vụ xử lý dữ liệu trong ứng dụng thực tế
Hiểu cách sử dụng mảng NumPy cho các phép tính toán phức tạp và xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn với hiệu suất cao
Làm chủ việc sử dụng Pandas để thao tác và phân tích dữ liệu; học cách khám phá, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thành định dạng phù hợp để phân tích
Phát triển khả năng tạo ra các biểu diễn trực quan sâu sắc của dữ liệu bằng cách sử dụng các thư viện Matplotlib và Seaborn của Python

Yêu cầu

Không yêu cầu kinh nghiệm trước về Python hoặc phân tích dữ liệu; chỉ cần kỹ năng máy tính cơ bản và có máy tính kết nối internet là có thể bắt đầu khóa học này.

Đối tượng phù hợp

Nhà Khoa học Dữ liệu Tương lai: Người mới bắt đầu quan tâm đến lĩnh vực khoa học dữ liệu và cần xây dựng kỹ năng nền tảng về lập trình và xử lý dữ liệu.
Chuyên gia Muốn Chuyển đổi Nghề nghiệp: Cá nhân trong các lĩnh vực khác nhau như kinh doanh, tài chính hoặc chăm sóc sức khỏe, muốn chuyển sang các vai trò tập trung vào dữ liệu và cần kỹ năng thực tế về thao tác và phân tích dữ liệu.
Người học Tự do và Cá nhân: Bất kỳ ai tò mò về khoa học dữ liệu và cách lập trình Python có thể được áp dụng để sắp xếp, phân tích và trực quan hóa dữ liệu trong các dự án cá nhân hoặc học tập không chính thức.
Sinh viên các Ngành STEM: Sinh viên đại học hoặc học sinh cuối cấp trung học đang học các môn như thống kê, toán học hoặc khoa học máy tính và muốn nâng cao khả năng phân tích dữ liệu.

Nội dung khóa học

13 phần • 48 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Tài nguyên khóa học
1 Giới thiệu về Python
2 Đây là một cột mốc quan trọng
3 Biến trong Python: Khai báo và Sử dụng
4 Kiểu dữ liệu trong Python
5 Chuỗi (String) trong Python
6 Các phương thức xử lý chuỗi
1 Danh sách (List) trong Python
2 Tuple trong Python
3 Từ điển (Dictionary) trong Python
4 Tập hợp (Set) trong Python
1 Biểu thức Điều kiện trong Python
2 Khám phá Toán tử và Biểu thức Điều kiện trong Python
3 Về phần đóng vai sắp tới.
1 Vòng lặp For trong Python
2 Vòng lặp While trong Python
1 Hàm trong Python
2 Đệ quy trong Python
3 Hàm Lambda
1 Nhập/Xuất File (File I/O) trong Python
1 Giới thiệu về mảng NumPy
2 Truy cập các phần tử của mảng NumPy
3 Tận dụng Kiểu Dữ liệu, Hình dạng và Xếp chồng Mảng trong NumPy
4 Khám phá Các Cách Tiếp cận Khác nhau để Tạo Mảng NumPy
5 Các phép toán trên mảng
1 Giới thiệu về Thư viện Pandas
2 Khám phá Series và DataFrame trong Python
3 Các Phương pháp Phân tích Dữ liệu Cốt lõi trong Python
4 Xử lý Dữ liệu Thiếu trong Python
5 Thao tác với DataFrame trong Python
6 Phòng thực hành Pandas
1 Giới thiệu về Thư viện Matplotlib
2 Trực quan hóa Dữ liệu với Matplotlib: Các yếu tố Cơ bản về Vẽ đồ thị và Tùy chỉnh
3 Khám phá Subplot, Scatter Plot và Tùy chỉnh
4 Tạo Bar Plot, Histogram, Pie Chart với Tùy chỉnh bằng Matplotlib
5 Phòng thực hành Matplotlib
6 Tính năng AI mới trong Python (Các Cập nhật Mới nhất Bạn Phải Biết)
1 Giới thiệu về Thư viện Seaborn
2 Khám phá Seaborn: Phân tích Đơn biến và Song biến cho Trực quan hóa Dữ liệu
3 Trực quan hóa Dữ liệu Nâng cao với Seaborn: Tùy chỉnh Pairplot và Barplot
4 Trực quan hóa Nâng cao với Countplot và Heatmap sử dụng Seaborn
1 Phòng thực hành
2 Bộ câu hỏi Chuẩn bị Phỏng vấn Toàn diện
3 Về phần đóng vai sắp tới
4 Cột mốc cuối cùng!
1 Về chứng chỉ của bạn
2 Bài giảng Bổ sung

Giới thiệu khóa học

Are you aspiring to become a data scientist or aiming to enhance your data analysis skills? Have you ever found yourself overwhelmed by data, wondering how to turn it into actionable insights? If your goal is to not only understand the vast world of data science but also to apply this knowledge practically, then this course is designed with you in mind. Dive into the transformative world of Python and its powerful libraries, and start your journey towards becoming a proficient data scientist.

This course offers a comprehensive guide to mastering Python programming and data analysis, tailored specifically for data science applications. By engaging with this course, you will:

  • Develop a solid foundation in Python programming, from basic syntax to advanced functions.

  • Master the art of handling and analyzing data using Python’s most powerful libraries, including NumPy for numerical data, Pandas for data manipulation, Matplotlib and Seaborn for data visualization.

  • Create compelling data visualizations that communicate your findings effectively.

  • Implement data manipulation techniques to clean, transform, and prepare your data for analysis.

  • Solve real-world data analysis problems by applying practical programming solutions.

Why is learning about this topic crucial?

In today’s data-driven world, the ability to analyze and interpret data is indispensable. Python, being at the forefront of data science, offers an extensive ecosystem of libraries and tools that make data analysis accessible and powerful. Whether you’re analyzing customer data to inform business decisions, researching for academic purposes, or exploring datasets for personal projects, Python provides the capabilities to turn data into insights.

Throughout this course, you’ll engage in hands-on activities such as coding exercises, real-world data analysis projects, and creating data visualizations. These practical experiences are designed to cement your learning and give you the confidence to apply your skills in a professional setting.

What sets this course apart is not just the breadth of topics covered but the focus on practical application. You’ll learn not just the theory but how to apply these concepts in real-world scenarios, preparing you for immediate application in your work or studies.

Don't let data overwhelm you any longer. Take the first step towards unlocking its potential by enrolling in Python for Data Science: Python Programming & Data Analysis today. Transform data into insights and become an invaluable asset in the field of data science.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

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