Data Manipulation and Visualization with Python

• Tất cả những ai có định hướng sẽ làm việc trong lĩnh vực Machine Learning, Data Science
• Sinh viên các trường Đại học, Cao đẳng

Đặc biệt phù hợp với Người đi làm, mong muốn tìm hiểu sâu về lĩnh vực Data Science - Machine Learning, tùy biến theo nhu cầu và ứng dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau.

• Nắm được quy trình làm việc cơ bản của Data Science
• Vận dụng linh hoạt các bộ thư viện, công cụ như Jupyter Notebooks, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Folium… trong việc giải quyết các bài toán thực tế
• Hiểu và vận dụng cách tìm dữ liệu, xây dựng câu hỏi nghiên cứu, sử dụng các công cụ và kỹ thuật tìm ra câu trả lời
• Thực hiện phân tích thống kê cơ bản 
• Vận dụng công cụ trực quan hóa dữ liệu để phân tích, hiểu rõ hơn về dữ liệu và đưa ra quyết định hiệu quả hơn.

• Data Visualization

• Data Manipulation

• Jupyter Notebooks

• Numpy

• Pandas

• Matplotlib

• Seaborn

• Folium

• Plotly      

• Tổng số giờ: 53 tiết (5 tuần)
• Học phí: 4.500.000đ 
• Đặc biệt: Đăng ký Fundamentals of Python + Data Manipulation and Visualization with Python = 6.000.000đ (7.000.000đ).

Tổng quan Data Science

• Giới thiệu Data Science
• Quy trình của Data Science
• Giá trị của việc tìm hiểu Data Science
• Lý do chọn ngôn ngữ lập trình Python

Jupyter Notebook

• Giới thiệu, lý do sử dụng Jupyter Notebook
• Cài đặt và cấu hình
• Sử dụng Jupyter Notebook
• Markdown Text: cách sử dụng, cú pháp

Numpy

• Giới thiệu, lý do sử dụng Numpy
• Ndarray: mảng một chiều, hai chiều, tạo mảng, index, data type, operation
• Thao tác trên Ndarray: Statictical, sorting, set operation, broadcasting

Pandas

• Giới thiệu, lý do sử dụng Pandas
• Series
• Dataframe
• Thao tác trên Pandas
  • Đọc ghi dữ liệu
  • Làm sạch, tinh chỉnh dữ liệu
  • Trực quan hóa dữ liệu
  • Thống kê dữ liệu
  • Thao tác trên dữ liệu

Data Visualization

• Vai trò của trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• Giới thiệu các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Matplotlib, Seaborn, Plotly 
• Trực quan hóa dữ liệu với Python
  • Histogram, Density plot 
  • Box plot, Violin plot
  • Scatter plot, Regression plot, Residual plot
  • Swarm plot, Strip plot
  • Bar plot, Stacked bar plot
  • Line plot
  • Treemap
  • Heatmap
• Phân tích trực quan đa biến với lưới
• Word Cloud

Trực quan hóa không gian địa lý 

• Giới thiệu Folium
• Plotly
• Map và Marker
• Choropleth
• Tạo map và trực quan hóa không gian địa lý

Học viên thi đạt kết quả cuối môn học sẽ được cấp chứng nhận "Data Manipulation and Visualization with Python - Xử lý dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu với Python" do Trung Tâm Tin Học - Trường ĐH Khoa Học Tự Nhiên cấp.