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

Statistics for Data Analysis Using Python

Thống Kê Cho Phân Tích Dữ Liệu Sử Dụng Python

Thống Kê Cho Phân Tích Dữ Liệu Sử Dụng Python

Học Python Từ Căn Bản • Thống Kê Mô Tả, Suy Luận • Biểu Đồ Trực Quan Hóa Dữ Liệu • Khoa Học Dữ Liệu

4.6
(1,534 đánh giá)
11,056 học viên
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 1.319.000đ -96%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
16.0 giờ video
138 bài giảng
34 bài quiz
23 bài coding
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 08/08/2026
#Data Analysis #Data Science #Python #Statistics

Bạn sẽ học được gì

Học Python từ những kiến thức cơ bản nhất, không yêu cầu kiến thức trước, giúp khóa học này dễ tiếp cận với mọi người.
Hiểu thống kê từ nền tảng, không cần kiến thức nền trước, đảm bảo một nền tảng vững chắc về cả Python và thống kê.
Bắt đầu với các khái niệm thống kê cơ bản và dần dần áp dụng các khái niệm này bằng Python để có trải nghiệm học tập toàn diện.
Tận hưởng sự kết hợp cân bằng giữa lý thuyết và thực hành, nâng cao hiểu biết và khả năng ứng dụng các phương pháp thống kê của bạn.
Thành thạo thống kê mô tả, bao gồm trung bình, mode, trung vị, độ lệch chuẩn, phương sai và khoảng tứ phân vị, sử dụng Python.
Đi sâu vào thống kê suy luận với kiểm định z một mẫu và hai mẫu, kiểm định t, kiểm định Chi-Square, kiểm định F, ANOVA và hơn thế nữa, trang bị kỹ năng thực tế.
Khám phá các phân phối xác suất khác nhau, như phân phối chuẩn, nhị thức và Poisson, và học cách triển khai chúng trong Python.
Hiểu cách trực quan hóa dữ liệu hiệu quả bằng các thư viện Python, tạo ra các biểu đồ và đồ thị sâu sắc.
Nâng cao CV của bạn với các kỹ năng có giá trị về Python và thống kê, biến bạn thành ứng viên cạnh tranh trong các lĩnh vực dựa trên dữ liệu.
Tự tin vào khả năng thực hiện phân tích thống kê và diễn giải kết quả bằng Python, thúc đẩy triển vọng nghề nghiệp của bạn.

Yêu cầu

Kiến thức toán học cấp độ phổ thông sẽ hữu ích.
Bạn sẽ cần tải xuống và cài đặt Python trên máy tính để bàn hoặc máy tính xách tay của mình.

Đối tượng phù hợp

Bất kỳ ai muốn sử dụng thống kê để đưa ra quyết định dựa trên thực tế.
Bất kỳ ai muốn học Python để phát triển sự nghiệp trong khoa học dữ liệu.
Bất kỳ ai nghĩ rằng Thống kê khó hiểu và muốn học nó bằng ngôn ngữ đơn giản, dễ hiểu.

Nội dung khóa học

9 phần • 137 bài giảng
1 Cài đặt Anaconda
2 Bắt đầu với Jupyter Notebook
3 Tải Tài Nguyên Phần 1 và Slide Khóa Học
4 Bắt đầu với Python
5 Biến và Kiểu Dữ Liệu
6 Giới thiệu về Bài Tập Lập Trình và Tài Nguyên Khóa Học
7 Lời giải: Giới thiệu về bài tập lập trình
8 Làm việc với Danh sách (List) - Phần 1
9 Lời giải: Chọn một phần tử từ danh sách
10 Làm việc với Danh sách (List) - Phần 2
11 Lời giải: Ôn tập về danh sách
12 Làm việc với Từ điển (Dictionary)
13 Làm việc với Tuple
14 Làm việc với Tập hợp (Set)
15 Toán tử Logic
1 Tải Tài Nguyên Phần 2
2 [Lý thuyết] Đo lường Xu hướng Trung tâm
3 [Lý thuyết] Đo lường Độ Phân tán - Phần 1
4 [Lý thuyết] Đo lường Độ Phân tán - Phần 2
5 Thống Kê Mô Tả Sử Dụng Python
6 Lời giải: Tìm trung bình, mode, trung vị và độ lệch chuẩn
7 Lời giải: Tìm Khoảng Tứ Phân Vị
1 Tải Tài Nguyên Phần 3
2 NumPy - Phần 1
3 Lời giải: Mảng Hai Chiều
4 Lời giải: Tạo một mảng NumPy
5 NumPy - Phần 2
6 Lời giải: Lọc từ một Mảng
7 Lời giải: Chọn một phần của Mảng
8 NumPy - Phần 3
9 Lời giải: Chia các phần tử mảng cho 10
10 [Lý thuyết] Cơ bản về Xác suất - Phần 1
11 [Lý thuyết] Cơ bản về Xác suất - Phần 2
12 [Lý thuyết] Cơ bản về Xác suất - Phần 3
13 Tạo Số Ngẫu Nhiên để Mô phỏng Xác suất
14 Một Câu hỏi Xác suất Mẫu
15 Lời giải: Tạo Năm Số Ngẫu Nhiên
16 [Lý thuyết] Phân phối Xác suất - Giới thiệu
17 [Lý thuyết] Phân phối Nhị thức
18 Phân phối Nhị thức Sử Dụng NumPy
19 Giới thiệu Gói SciPy cho Phân phối Nhị thức
20 Lời giải: Tung Đồng Xu
21 Lời giải: Hãy Tung Lại Lần Nữa
22 Lời giải: Số phế phẩm trong một lựa chọn
23 [Lý thuyết] Phân phối Poisson
24 [Lý thuyết] Phân phối Poisson - Một Ví dụ
25 Phân phối Poisson Sử Dụng NumPy
26 Phân phối Poisson Sử Dụng SciPy
27 Lời giải: Nhận Cuộc Gọi Điện Thoại
28 Lời giải: Xác suất nhận hơn 6 cuộc gọi
29 [Lý thuyết] Phân phối Chuẩn - Phần 1
30 [Lý thuyết] Phân phối Chuẩn - Phần 2
31 Phân phối Chuẩn Sử Dụng NumPy
32 Phân phối Chuẩn Sử Dụng SciPy
33 Lời giải: Diện tích đường cong giữa hai giá trị z
34 Thống Kê Mô Tả Sử Dụng NumPy
35 Lời giải: Trung bình của các Hàng
1 Tải Tài Nguyên Phần 4
2 Pandas Series
3 Pandas DataFrame
4 Lời giải: Tạo một DataFrame
5 Đọc Tệp .csv (Nhập Dữ liệu Ngoài)
6 Lời giải: Nhập một tệp CSV
7 DataFrame - Xử lý Cột
8 DataFrame - Xử lý Hàng
9 Lời giải: Nhiệt độ vào Thứ Hai là bao nhiêu
1 Tải Tài Nguyên Phần 5
2 Biểu đồ Tần suất (Histogram) sử dụng matplotlib.pyplot
3 Biểu đồ Hộp (Box Plot) sử dụng matplotlib.pyplot
4 Biểu đồ Đường và Phân tán (Line and Scatter Plots) sử dụng matplotlib.pyplot
5 Biểu đồ Cột (Bar Plot) sử dụng matplotlib.pyplot
6 Lưu biểu đồ dưới dạng .png hoặc .jpg
7 Seaborn - Nhóm biểu đồ Displot
8 Seaborn - Nhóm biểu đồ Catplot
9 Seaborn - Nhóm biểu đồ Relplot
10 Trực quan hóa bộ dữ liệu Titanic
1 Tải Tài Nguyên Phần 6
2 [Lý thuyết] Tổng thể so với Mẫu
3 [Lý thuyết] Định lý Giới hạn Trung tâm
4 Định lý Giới hạn Trung tâm - Sử Dụng Python
5 [Lý thuyết] Kiểm định Giả thuyết - Cơ bản
6 [Lý thuyết] Ý nghĩa Thống kê và Thực tiễn
7 [Lý thuyết] Giả thuyết Không và Giả thuyết Đối
8 Kiểm định Giả thuyết - Giới thiệu Đơn giản [Lý thuyết]
9 [Lý thuyết] Các Loại Sai lầm - Sai lầm Loại I và Loại II
10 [Lý thuyết] Các Loại Sai lầm - Tóm tắt
11 Kiểm định Giả thuyết - Tổng quan [Lý thuyết]
12 [Lý thuyết] Bảng Z - Tìm Giá trị Tới hạn
13 [Lý thuyết] Giá trị p
14 Kiểm định Giả thuyết Sử Dụng Python
15 Lời giải: 10% Diện tích ở Đuôi Bên Phải
1 Tải Tài Nguyên Phần 7
2 [Lý thuyết] Kiểm định cho trung bình, phương sai và tỷ lệ - Giới thiệu
3 [Lý thuyết] Kiểm định Z Một Mẫu - Điều kiện
4 [Lý thuyết] Kiểm định Z Một Mẫu
5 Kiểm định Z Một Mẫu - Ví dụ
6 Kiểm định Z Một Mẫu Sử Dụng Python
7 Lời giải: Mô-men xiết chai nước hoa
8 Kiểm định t Một Mẫu
9 Kiểm định t Một Mẫu Sử Dụng Python
10 [Lý thuyết] Kiểm định Một Tỷ lệ
11 Kiểm định Một Tỷ lệ Sử Dụng Python
12 [Lý thuyết] Kiểm định Một Phương sai - Giới thiệu
13 [Lý thuyết] Kiểm định Một Phương sai - Ví dụ 1
14 [Lý thuyết] Kiểm định Một Phương sai - Ví dụ 2
15 Kiểm định Một Phương sai Sử Dụng Python
1 Tải Tài Nguyên Phần 8
2 [Lý thuyết] Kiểm định z Hai Mẫu - Giới thiệu
3 [Lý thuyết] Kiểm định z Hai Mẫu - Ví dụ
4 Kiểm định z Hai Mẫu Sử Dụng Python
5 Kiểm định z Hai Mẫu Sử Dụng Python - Bộ dữ liệu tips
6 [Lý thuyết] Kiểm định t Hai Mẫu - Điều kiện và Tính toán
7 [Lý thuyết] Kiểm định t Hai Mẫu - Phương sai Bằng nhau
8 [Lý thuyết] Kiểm định t Hai Mẫu - Phương sai Không Bằng nhau
9 [Lý thuyết] Kiểm định t Hai Mẫu - Diễn giải Trực quan
10 Kiểm định t Hai Mẫu Sử Dụng Python
11 [Lý thuyết] Kiểm định t Cặp đôi
12 Kiểm định t Cặp đôi Sử Dụng Python
13 [Lý thuyết] Kiểm định Hai Tỷ lệ - Giới thiệu
14 [Lý thuyết] Kiểm định Hai Tỷ lệ - Phương pháp Gộp chung so với Không gộp chung
15 [Lý thuyết] Kiểm định Hai Tỷ lệ - Một Ví dụ về Phương pháp Gộp chung
16 Kiểm định Hai Tỷ lệ Sử Dụng Python
17 [Lý thuyết] Kiểm định Hai Phương sai
18 Kiểm định Hai Phương sai Sử Dụng Python
19 ANOVA [Lý thuyết]
20 [Lý thuyết] Tại sao lại dùng ANOVA?
21 [Lý thuyết] ANOVA - Hiểu biết Khái niệm
22 [Lý thuyết] Thống kê đằng sau ANOVA
23 [Lý thuyết] Thực hiện ANOVA bằng Tính toán Thủ công
24 Thực hiện ANOVA Sử Dụng Python
25 Thực hiện ANOVA Sử Dụng Python - Bộ dữ liệu mpg
26 Kiểm định Hậu nghiệm (Tuckey's HSD)
27 [Lý thuyết] Độ Phù hợp (Goodness of Fit)
28 Kiểm định Độ Phù hợp Sử Dụng Python
29 [Lý thuyết] Bảng Tương liên (Contingency Tables)
30 Bảng Tương liên Sử Dụng Python
1 BÀI GIẢNG BỔ SUNG

Giới thiệu khóa học

Perform simple or complex statistical calculations using Python! - You don't need to be a programmer for this :)

You are not expected to have any prior knowledge of Python. I will start with the basics. Coding exercises are provided to test your learnings.

The course not only explains, how to conduct statistical tests using Python but also explains in detail, how to perform these using a calculator (as if, it was the 1960s). This will help you in gaining the real intuition behind these tests.

Learn statistics, and apply these concepts in your workplace using Python.

The course will teach you the basic concepts related to Statistics and Data Analysis, and help you in applying these concepts. Various examples and data-sets are used to explain the application.

I will explain the basic theory first, and then I will show you how to use Python to perform these calculations.

The following areas of statistics are covered:

Descriptive Statistics - Mean, Mode, Median, Quartile, Range, Inter Quartile Range, Standard Deviation.

Data Visualization - Commonly used plots such as Histogram, Box and Whisker Plot and Scatter Plot, using the Matplotlib.pyplot and Seaborn libraries.

Probability - Basic Concepts, Permutations, Combinations

Population and Sampling - Basic concepts

Probability Distributions - Normal, Binomial and Poisson Distributions

Hypothesis Testing - One Sample and Two Samples - z Test, t-Test, F Test and Chi-Square Test

ANOVA - Perform Analysis of Variance (ANOVA) step by step doing the manual calculation and by using Python.

The Goodness of Fit and the Contingency Tables.

 

 

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 Python
Hiển thị tất cả khoá học Statistics
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊