Fundamentals of Python + Python for Machine Learning, Data Science and Data Visualization
Khóa học cung cấp cho học viên (HV) kiến thức tổng quát về Data Science, một trong những chuyên ngành “hot” của thế kỷ 21.
Giúp HV trang bị những kiến thức lập trình và trực quan hóa dữ liệu nền tảng, quan trọng, làm tiền đề cho việc tìm hiểu các kiến thức Machine Learning, Data Science sau này.
Hướng dẫn HV cách thu thập dữ liệu, khám phá, phân tích, thống kê tạo ra các báo cáo thông qua việc sử dụng các bộ thư viện, công cụ mạnh mẽ, mã nguồn mở như Python, Jupyter Notebooks, Numpy, Pandas …
Hướng dẫn HV cách trích xuất và trình bày dữ liệu dưới dạng có ý nghĩa thông qua nhiều kỹ thuật trình bày dữ liệu một cách trực quan trong Python như Matplotlib, Seaborn và Folium.
Ngoài ra học viên còn được giới thiệu các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác như Google Charts, IBM Watson Analytics.
Thực hiện các project cụ thể trong bối cảnh giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu hấp dẫn
Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ đạt được các kỹ năng:
Fundamentals of Python:
Sử dụng các cấu trúc trong ngôn ngữ lập trình Python để xây dựng ứng dụng
Nắm vững và sử dụng các kiểu dữ liệu, toán tử, cấu trúc điều khiển, cấu trúc lặp để giải quyết các bài toán
Sử dụng các thư viện Number, String, Date & Time để xử lý số, chuỗi và thời gian
Làm việc với List, Tuple và Dictionary để lưu trữ và xử lý danh sách các phần tử.
Tạo và sử dụng các phương thức, module/package giúp tái sử dụng code
Làm việc với tập tin và thư mục với File I/O
Nắm vững kiến thức lập trình Python nền tảng, dễ dàng tham gia các khóa học nâng cao.
Dễ dàng tiếp cận với các ngôn ngữ lập trình khác như Visual Basic.Net, C#, C++, PHP, Java…
Python for Machine Learning, Data Science and Data Visualization:
Nắm được quy trình làm việc cơ bản của Data Science
Vận dụng linh hoạt các bộ thư viện, công cụ như Python, 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 để trực quan hóa dữ liệu: trích xuất thông tin, hiểu rõ hơn về dữ liệu và đưa ra quyết định hiệu quả hơn.