Python and Machine Learning for Complete Beginners

Python và Machine Learning cho Người Mới Bắt Đầu Hoàn Toàn

Trở Thành Một Phần Của Cuộc Cách Mạng Trí Tuệ Nhân Tạo

4.6

(576 đánh giá)

2,925 học viên

Giảng viên

John Purcell

Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao

79.000đ 1.399.000đ -94%

✓ Xem giỏ hàng và thanh toán

Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh

43.5 giờ video

467 bài giảng

Truy cập vĩnh viễn

Học trên mọi thiết bị

Cập nhật: 07/06/2026

#Data Science #Machine Learning #Numpy #Python

Bạn sẽ học được gì

Học cách lập trình Python

Khám phá machine learning

Dùng trí tuệ nhân tạo trong chương trình của bạn

Học cách phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán

Yêu cầu

Chỉ cần kiến thức máy tính cơ bản

Kiến thức đại số cơ bản hữu ích, nhưng không bắt buộc

Đối tượng phù hợp

Người mới bắt đầu hoàn toàn với lập trình máy tính

Lập trình viên hiện tại muốn nâng cao kiến thức Python hoặc học Python

Lập trình viên Python muốn học cách dùng AI/ML trong chương trình của mình

Nội dung khóa học

23 phần • 467 bài giảng

1 Giới thiệu

2 Cách Sử Dụng Khóa Học Này

3 Cài đặt Python

4 Cài đặt Powershell

5 Môi Trường Ảo Python

6 Visual Studio Code: Trình Soạn Thảo Nhẹ Miễn Phí

7 Hello World

8 Shebang hay Hashbang

9 Tìm Mã Nguồn Ở Đâu

10 Mẹo Dùng Visual Studio Code

11 Biến

12 Chương Trình Tương Tác

13 Hàm Dựng Sẵn

14 Biến Số

15 Biểu Thức Số

16 Kiểu Dữ Liệu Python

17 Thực Hiện Tính Toán

18 Chuyển Đổi Nhiệt Độ

1 Chương Trình Lấy Cảm Hứng Từ "WarGames"

2 Biến Boolean

3 Câu Lệnh "If"

4 If Else

5 Hằng Số

6 If-Else-If

7 Toán Tử So Sánh

8 Bài Tập Tủ Lạnh

9 Giải Bài Tập Tủ Lạnh

10 Cải Thiện Lời Giải Bài Tập Tủ Lạnh

11 Vòng Lặp "For"

12 Phạm Vi

13 Thụt Lề

14 Từ Khóa "Break"

15 Từ Khóa "Continue"

16 Bài Tập Mật Khẩu

17 Lời Giải Cho Bài Tập Mật Khẩu

18 Toán Tử Boolean

19 Bài Tập Toán Tử Boolean

20 Lời Giải Cho Bài Tập Toán Tử Boolean

21 Một Lời Giải Khác Cho Bài Tập Toán Tử Boolean

22 Vòng Lặp "While"

1 Hàm Đầu Tiên Của Bạn

2 Nhiều Hàm

3 Đối Số Hàm

4 Hàm "id"

5 Thay Đổi Biến Tham Số

6 Giá Trị Trả Về

7 Truyền Nhiều Đối Số

8 Bài Tập Tính Giai Thừa

9 Lời Giải Cho Bài Tập Giai Thừa

10 Đối Số Mặc Định

11 Đối Số Từ Khóa

12 Đối Số Độ Dài Thay Đổi

13 Đối Số Từ Khóa Độ Dài Thay Đổi

14 Tóm Tắt Đối Số và Tham Số

15 Lời Giải Cho Bài Tập Đối Số

16 Nhiều Giá Trị Trả Về

17 Lời Giải Cho Bài Tập BMI

1 Tuple

2 Đóng Gói và Giải Nén Tuple

3 Cắt Tuple

4 Hàm và Toán Tử Trên Tuple

5 List

6 Nối List

7 Sửa Đổi List

8 Cắt Mở Rộng

9 Mở Rộng và Chèn Vào List

10 Xóa Phần Tử Khỏi List

11 List Comprehension: Tạo List Linh Hoạt

12 Điều Kiện Trong List Comprehension

13 "if-else" Trong List Comprehension

14 Bài Tập Cơ Sở Dữ Liệu List

15 Mẹo Cho Bài Tập List

16 Cấu Trúc Lời Giải Cho Bài Tập List

17 Hoàn Thiện Lời Giải Bài Tập List

18 Về Kiểm Tra Dữ Liệu

19 Set: Tập Hợp Các Đối Tượng Duy Nhất

20 Thêm Vào Set và Cập Nhật Set

21 Xóa Phần Tử Khỏi Set

22 Hợp và Giao của Hai Set

23 Hiệu Chỉnh

24 Bài Tập Set

25 Lời Giải Cho Bài Tập Set

26 Dictionary Trong Python

27 Thêm Phần Tử Vào Dictionary

28 Duyệt Dictionary

29 Góc Nhìn Dictionary

30 Xóa Phần Tử Dictionary

31 Phương Thức "Get" của Dictionary

32 Dictionary Mặc Định

33 Dictionary Comprehension

34 Bài Tập Dictionary

35 Lời Giải Cho Bài Tập Dictionary

36 Casefolding và "None"

37 Enumerate và Zip

38 Cải Thiện Lời Giải Bài Tập Dictionary

39 Thuật Toán Băm

40 Tóm Tắt Container

41 Độ Phức Tạp Thời Gian và Big O

42 List của Các List

43 Duyệt List của Các List

44 Dictionary của Các List

45 Bài Tập Dictionary của Các Set

46 Phần Đầu Lời Giải Cho Bài Tập Dictionary của Các Set

47 Phần Hai Lời Giải Cho Bài Tập Dictionary của Các Set

48 Biến Toàn Cục

49 Chọn Phần Tử Ngẫu Nhiên

50 Số Học Modulo và Toán Tử Modulus

51 Bài Tập Sử Dụng Nhiều Container

52 Phần Đầu Lời Giải Cho Bài Tập Container

53 Phần Hai Lời Giải Cho Bài Tập Container

1 Ôn Tập Chuỗi

2 Định Dạng Chuỗi

3 Phương Thức Format

4 F-Strings

5 Chuỗi Thô

1 Một Biểu Thức Chính Quy Đơn Giản

2 So Khớp Nhiều Ký Tự

3 Toán Tử Ba Ngôi

4 So Khớp Tham Lam

5 So Khớp Số và Từ

6 Nhóm Bắt

7 So Khớp Số Lượng Ký Tự Cụ Thể

8 Lớp Ký Tự

9 Lời Giải Cho Bài Tập So Khớp Địa Chỉ Email

10 Dùng "Not" Trong Lớp Ký Tự

11 Thoát Ký Tự Trong Regex

12 Chú Thích và Khoảng Trắng Trong Biểu Thức Chính Quy

13 Tham Chiếu Nhóm Bắt Trong Regex

14 Nhóm Bắt và Nhóm Không Bắt

15 So Khớp Dấu Xuống Dòng

16 So Khớp Cuối Dòng

17 Hàm "Search"

18 Hàm "Findall"

19 So Khớp Đầu Dòng

20 Tách Chuỗi

21 Thay Thế Văn Bản

22 Lựa Chọn Trong Regex

23 Bài Tập "Ngân Sách"

24 Phần Đầu Lời Giải Cho Bài Tập Ngân Sách

25 Phần Hai Lời Giải Cho Bài Tập Ngân Sách

26 Bỏ Qua Kiểu Chữ Trong Biểu Thức Chính Quy

27 Biên Dịch Biểu Thức Chính Quy

28 Zero-Width Lookahead Assertions

29 Một Số Chuỗi Regex Hữu Ích Khác

30 Tóm Tắt Biểu Thức Chính Quy

1 Traceback

2 Try-Except

3 Bắt Lỗi Cụ Thể

4 Thông Báo Lỗi

5 Ném Lỗi

6 Lỗi KeyboardInterrupt

7 Mệnh Đề Finally

8 Bài Tập Với Lỗi

9 Lời Giải Cho Bài Tập Về Lỗi

10 Bài Tập Tính Số Pi

11 Lời Giải Cho Bài Tập Pi

12 Sử Dụng Assertion

1 Lớp

2 Hàm Khởi Tạo

3 Biến 'Self' Bí Ẩn

4 Thuộc Tính Đối Tượng

5 Tạo Biểu Diễn Chuỗi Cho Đối Tượng

6 Đóng Gói

7 Trò Chơi Chữ Hướng Đối Tượng

8 Chọn Từ

9 Đoán Chữ Cái

10 Hiển Thị Chữ Cái

11 Hoàn Thiện Trò Chơi Chữ

12 Getter và Setter

13 Kế Thừa

14 Ghi Đè Phương Thức

15 Đa Hình

16 Hàm Khởi Tạo Lớp Cha

17 Thuộc Tính Lớp

18 Tự Động Gán ID cho Đối Tượng

19 Phương Thức Lớp

20 Đối Tượng và Lớp

21 Bài Tập Về Hướng Đối Tượng

22 Phần Đầu Lời Giải Cho Bài Tập Hướng Đối Tượng

23 Phần Hai Lời Giải Cho Bài Tập Hướng Đối Tượng

24 Phần Ba Lời Giải Cho Bài Tập Hướng Đối Tượng

25 Hệ Thống Phân Cấp Lớp

26 Đa Kế Thừa

27 Bài Toán Kim Cương

28 Mixin

29 Lớp Property

1 Lưu Ý Khi Cài Đặt Tkinter

2 Giới Thiệu Trò Chơi Sự Sống của Conway

3 Ứng Dụng GUI Cơ Bản

4 Sử Dụng Frame

5 Tái Cấu Trúc Theo Cấu Trúc Hướng Đối Tượng

6 Bố Trí Widget Với Lưới

7 Lớp Canvas

8 Lấy Kích Thước Widget

9 Vẽ Ô

10 Lớp Cell

11 Bật Tắt Trạng Thái Ô

12 Xử Lý Sự Kiện Nhấp Chuột

13 Chọn Các Ô Lân Cận

14 Bao Quanh Việc Chọn Ô

15 Luật Chơi Sự Sống

16 Triển Khai Luật Chơi Sự Sống

17 Xóa Lưới

18 Chọn Ô Ngẫu Nhiên

1 Module Cơ Bản

2 Chạy 'Main' Có Điều Kiện

3 Import Một Phần Của Module

4 Gói

5 Gói Trò Chơi

6 Sử Dụng Hàm Trong Từ Điển

7 Lời Giải Bài Tập Menu Trò Chơi

8 Khởi Tạo Gói

9 Cách Python Định Vị Module

10 Kiểm Tra Module

11 Gói Con

12 Thuộc Tính Của Gói

13 Tham Chiếu Module Song Song

14 Cài Đặt Module

1 Bài Tập Lớp Đồng Hồ

2 Lời Giải Bài Tập Đồng Hồ

3 Triển Khai Phép Cộng

4 Triển Khai Toán Tử Một Ngôi

5 Cờ

6 Phép Hoặc Trên Bit

7 Cờ Trên Bit

8 Phép Và Trên Bit

9 Bài Tập Về Cờ

10 Lời Giải Bài Tập Về Cờ

11 Phép xor và not Trên Bit

12 Toán Tử Dịch Bit

13 Số Thập Lục Phân

14 Lời Giải Bài Tập Màu Thập Lục Phân

1 Giới Thiệu Lập Trình Hàm

2 Đệ Quy

3 Truyền Hàm Cho Hàm Khác

4 Iterator

5 Iterator Lũy Thừa Của Hai

6 Ánh Xạ

7 Hàm Lambda

8 Định Nghĩa Hàm Trong Vòng Lặp

9 Lời Giải Bài Tập Lambda

10 Sắp Xếp

11 "Next" và "Iter"

12 Sinh Ký Tự

13 Generator

14 Bài Tập Với Generator

15 Lời Giải Bài Tập Generator

16 Cú Pháp Generator Tổng Quát

17 Generator Dưới Dạng Vòng Lặp

18 Lời Giải Bài Tập Trò Chơi Sự Sống

19 Module Itertools

20 Hàm Generator

21 Lời Giải Generator Lũy Thừa Của Hai

22 Lọc

23 Rút Gọn

24 Bài Tập Hàm Về Từ

25 Lời Giải Bài Tập Về Từ

26 Bài Tập Phân Tích Cú Pháp Hàm

27 Lời Giải Bài Tập Phân Tích Cú Pháp Hàm

1 Cơ Sở Dữ Liệu Khách Hàng Trung Tâm Thương Mại

2 Đọc Tệp

3 Đảm Bảo Tệp Được Đóng

4 Tìm Hiểu "With"

5 Duyệt Tệp

6 Ghi Tệp

7 Lời Giải Bài Tập Về Tệp

8 Ghi Thêm Vào Tệp

9 Xử Lý Dữ Liệu Văn Bản Nhị Phân

10 Tệp Nhị Phân

11 Tuần Tự Hóa

12 Tuần Tự Hóa Số Nguyên

13 Giải Tuần Tự Hóa Số Nguyên

14 Lưu và Tải Số Nguyên

15 Số So Với Byte

16 Mảng Trong Python

17 Lưu Mảng

18 Pickling

19 JSON

20 Hộp Thoại Tệp

21 Menu Trò Chơi Sự Sống

22 Lưu và Tải Trò Chơi Sự Sống

23 Kiểm Tra Các Cập Nhật Trò Chơi Sự Sống

24 Module OS

25 Bài Tập Đếm Từ

26 Tách Văn Bản Thành Từ

27 Đếm Từ

1 Mảng Numpy

2 Tạo Mảng Numpy

3 Số Học Trong Numpy

4 Cắt Mảng Trong Numpy

5 Lập Chỉ Mục 2D

6 View Trong Numpy

7 Lập Chỉ Mục Nâng Cao

8 Ma Trận

9 Nhân Ma Trận

10 Hàm Numpy

11 Bài Tập Với Numpy

12 Lời Giải Bài Tập Numpy Phần Một

13 Lời Giải Bài Tập Numpy Phần Hai

14 Lát Gạch

15 Mặt Nạ

16 Kết Hợp Mảng Boolean

17 Lọc Mảng Numpy

18 Phương Sai và Độ Lệch Chuẩn

19 Bài Tập Về Phương Sai

20 Hiệu Chỉnh Bessel

21 Tỷ Lệ và Phương Sai

22 Tải CSV Trong Numpy

1 Pyplot Cơ Bản

2 Kiểu

3 Cấu Hình Matplotlib

4 Thêm Tùy Chọn Cấu Hình

5 Bài Tập Về Độ Dài Từ

6 Lời Giải Biểu Đồ Độ Dài Từ Phần Một

7 Lời Giải Biểu Đồ Độ Dài Từ Phần Hai

8 Tạo Biểu Đồ Cột

9 Tạo Biểu Đồ Tròn

10 Lời Giải Bài Tập Biểu Đồ Tròn

11 Biểu Đồ Phân Tán

12 Biểu Đồ Tần Suất

13 Nhiều Đồ Thị Trong Một Biểu Đồ

14 Biểu Đồ Con

15 Lời Giải Bài Tập Biểu Đồ Con

16 Đồ Thị 3D

1 Giới Thiệu

2 Tham Chiếu Ô

3 Loc và Iloc

4 Thay Đổi Giá Trị Trong Pandas

5 Hàm Pandas

6 Series Trong Pandas

7 Matplot và Pandas

8 Sắp Xếp Trong Pandas

9 Tương Quan

10 Nhóm

11 Các Loại Đã Nhóm

12 Hàm Tổng Hợp Theo Nhóm

13 Lọc

14 Nhiều Nhóm

15 Vẽ Biểu Đồ Nhóm

16 Phân Nhóm Dữ Liệu

17 Bài Tập Groupby

18 Lời Giải Bài Tập Groupby Phần Một

19 Lời Giải Bài Tập Groupby Phần Hai

20 Bài Tập Về Định Luật Zipf

21 Lời Giải Bài Tập Định Luật Zipf

1 Giới Thiệu Về Hồi Quy

2 Dữ Liệu Hồi Quy Tuyến Tính

3 Cấu Hình Nhãn Tick

4 Phương Trình Đường Thẳng

5 Hồi Quy Tuyến Tính Với Statsmodels

6 Tại Sao Phải Thêm Hằng Số

7 R Bình Phương

8 Tính R Bình Phương

9 Chia Tập Huấn Luyện và Kiểm Tra

10 Dự Đoán Với Hồi Quy Tuyến Tính

11 Bài Tập Hồi Quy Tuyến Tính

12 Cột Phân Loại và Tương Quan

13 Lời Giải Bài Tập Vẽ Biểu Đồ Nho

14 Dự Đoán Trọng Lượng Của Nho

15 Loại Bỏ Các Điểm Ngoại Lai

16 Hồi Quy Tuyến Tính Đa Biến

17 Mô Hình Hồi Quy Tuyến Tính Đa Biến Với Scikit-Learn

18 Giới Thiệu Về Hồi Quy Đa Thức

19 Đặc Trưng Đa Thức

20 Mô Hình Hồi Quy Đa Thức

21 Một Kết Quả Bất Ngờ

22 Hồi Quy Logistic Nhị Phân và Quan Hệ Nhân Quả

23 Giá Trị Giả Phân Loại

24 Phương Trình Logistic

25 Mô Hình Hồi Quy Logistic Với Scikit-Learn

26 Hồi Quy Logistic Đa Biến

27 Lấy Dự Đoán Với Hồi Quy Logistic

28 Ma trận nhầm lẫn

29 Chuẩn hóa tỷ lệ và chuẩn hóa dữ liệu

30 Chuẩn hóa dữ liệu đã tách

31 Sử dụng StandardScaler

32 Bài tập về ma trận nhầm lẫn

33 Lời giải bài tập ma trận nhầm lẫn, phần một

34 Lời giải bài tập ma trận nhầm lẫn, phần hai

1 Giới thiệu về phân cụm

2 Phân cụm K-Means

3 Tâm cụm và quán tính

4 Phương pháp khuỷu tay

5 Lời giải bài tập K-Means

6 Phân tích mở rộng bài tập

7 Bộ dữ liệu hoa Iris

8 Tải bộ dữ liệu hoa Iris

9 Biểu đồ Seaborn

10 Bài tập K-Means với Iris

11 Lời giải bài tập Iris

12 Bài tập về hoán vị

13 Lời giải bài tập hoán vị

14 Thông tin tương hỗ chuẩn hóa

15 Biểu đồ nhánh (Dendrograms)

16 Bảng liên kết

17 Phân cụm dữ liệu hoa Iris

18 Phân cụm phân cấp Scikit-Learn

19 Liên kết và độ tương đồng

20 Fit, Predict, Transform

21 Láng giềng gần nhất

22 Dữ liệu đối xứng cầu

23 DBSCAN

24 Xác định Epsilon

25 Sử dụng DBSCAN

26 Bài tập DBSCAN với dữ liệu Moons

27 Lời giải bài tập DBSCAN với dữ liệu Moons

28 Điểm Silhouette

29 Phân loại bằng láng giềng gần nhất

30 Sử dụng KNeighborsClassifier

1 Định lý Bayes

2 Naive Bayes

3 Áp dụng Bayes vào phân loại

4 Bộ dữ liệu email

5 Tải bộ dữ liệu email

6 Đếm từ trong email

7 Liệt kê các từ phổ biến

8 Ma trận đặc trưng

9 Bộ phân loại Naive Bayes

10 Bài tập Naive Bayes

11 Lời giải bài tập Naive Bayes

12 Phân loại hoa Iris bằng Naive Bayes

1 Giới thiệu về cây quyết định

2 Độ tạp Gini

3 Tính độ tạp Gini

4 Ví dụ về độ tạp Gini

5 Bài tập cây quyết định

6 Lời giải bài tập cây quyết định

7 Biểu đồ Iris với Seaborn

8 Vẽ cây quyết định

1 Giới thiệu về PCA

2 Dữ liệu cho PCA

3 Cách PCA hoạt động

4 Biến đổi dữ liệu với PCA

5 Tỷ lệ phương sai giải thích

6 Phân tích PCA với hoa Iris

7 Các thành phần PCA

8 Phân loại hoa Iris bằng PCA

9 Mẹo sử dụng PCA

10 Bài tập PCA

11 Lời giải bài tập PCA

12 Bộ dữ liệu MNIST

13 Lấy dữ liệu MNIST từ OpenML

14 Tải MNIST bằng Keras

15 Nhận dạng ký tự

16 Cấu hình hồi quy logistic

17 Hiển thị hình ảnh

1 Một nơ-ron nhân tạo

2 Hàm kích hoạt

3 Giảm thiểu hàm mất mát

4 Chuẩn bị dữ liệu Iris

5 Một ANN cơ bản

6 Dropout và tinh chỉnh mạng

7 Bài tập nhận dạng ký tự bằng mạng nơ-ron

8 Chuẩn bị dữ liệu MNIST

9 Một ANN nhận dạng chữ số

10 Cải thiện ANN

11 So sánh các mảng con

12 Hiển thị hình ảnh bị phân loại sai

13 Lưu và tải ANN

14 Pipeline máy học

15 Một bộ phân loại đã huấn luyện sẵn độc lập

16 Bộ dữ liệu nhà ở California

17 Hồi quy với mạng nơ-ron

18 Cải thiện hồi quy ANN

19 Phân tích kết quả

20 Phát hiện quá khớp

1 Kết luận

Giới thiệu khóa học

This course teaches you computer programming in Python from scratch, and also the basics of machine learning in Python.

With this course you can become part of the Artificial Intelligence revolution.

You'll learn:

How to write programs in Python
The basics of desktop programming in Python
Object-oriented programming and functional programming techniques
How to use machine learning techniques in your code
The basics of visualising and analysing data
Numpy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn, Keras and more
Powerful prediction and classification techniques "naive Bayes" and decision trees.
How to use ML techniques to make predictions about data series, spot clusters in data, automatically classify data samples and recognise handwritten digits.

Whether you're a complete beginner with coding or already know some Python or another language, this course can help give you modern computer skills to the point where you could apply for Python jobs, where available.

Python is one of the most popular programming languages today and is especially popular because of its support for machine learning and artificial intelligence.

This courses takes you all the way from writing your first "hello world" Python program to being able to write complex programs incorporating artificial intelligence techniques in which your software can automatically learn how to complete tasks.

I'll type all code right in front of you and explain how it works, breaking down programming and mathematical concepts into simple steps, and with suggested exercises throughout.