Data Manipulation and Visualization with Python

• HV đã tham gia khóa “Fundamentals of Python”  hoặc có kiến thức tương đương 
• HV có định hướng sẽ chọn hướng đi Machine Learning, Data Science, Data Analysis để phát triển sự nghiệp trong tương lai
• HV muốn có kỹ năng xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python để giải quyết bài toán thực tế theo yêu cầu

• Nắm được các nguyên tắc cơ bản về xử lý thao tác dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.
• Vận dụng được các thư viện Python Numpy và Pandas vào việc xử lý dữ liệu.
• Trực quan hóa dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng các thư viện Matplotlib, Seaborn và Plotly.
• Phân tích và trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả trên các bộ dữ liệu trong thực tế.

• Thời gian: 5 tuần
• Thời lượng: 40 giờ (53 tiết)
• Học phí: 4.500.000 đ

• Ưu đãi 100.000đ dành cho học viên đăng kí Online
• Ưu đãi 10% dành cho HS-SV, Học viên cũ, Nhóm 2 Học viên 
• Ưu đãi 15% dành cho nhóm 3 Học viên trở lên
• Đặc biệt:
  • Đăng ký Fundamentals of Python + Data Manipulation and Visualization with Python = 5.000.000đ (7.000.000đ)

***Lưu ý: Áp dụng chính sách ưu đãi cao nhất, không áp dụng cộng dồn

• Tổng quan Data Manipulation and Visualization with Python
  • Tổng quan Data Science 
  • Tầm quan trọng của xử lý dữ liệu và trực quan hóa Dữ liệu trong Data Science, Data Analysis
  • Thiết lập môi trường làm việc
• Xử lý dữ liệu mảng hiệu quả với Numpy
  • Giới thiệu Numpy
  • So sánh hiệu năng giữa NumPy và Python list
  • Mảng 1 chiều, mảng nhiều chiều
  • Xử lý biến đổi và kết hợp mảng
  • Truy xuất, lọc dữ liệu theo điều kiện trên mảng
  • Các phép toán trên mảng
  • Phân tích thống kê với Numpy
• Xử lý, thống kê và trực quan hóa dữ liệu với Pandas
  • Giới thiệu Pandas
  • Đọc dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
  • Làm sạch dữ liệu: xử lý missing value, duplicate, …
  • Kết hợp dữ liệu nhiều nguồn
  • Xử lý dữ liệu: Lọc, điều kiện, tính toán cột mới,…
  • Trực quan hóa dữ liệu với Pandas
  • Tổng hợp dữ liệu với groupby, pivot_table, crosstab
  • Thống kê dữ liệu
• Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn
  • Vai trò của trực quan hóa dữ liệu
  • Các loại biểu đồ và tình huống sử dụng
  • Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib
  • Trực quan hóa dữ liệu kết hợp Seaborn và Matplotlib
  • Tạo Word Cloud từ dữ liệu văn bản
• Trực quan hóa dữ liệu tương tác với Plotly
  • Giới thiệu Plotly
  • Trực quan hóa dữ liệu với Plotly
  • Trực quan hóa không gian địa lý với Plotly
  • Tùy chỉnh biểu đồ theo yêu cầu thực tế

Học viên thi đạt kết quả cuối môn học sẽ được cấp chứng nhận "Data Manipulation and Visualization with Python - Xử lí và trực quan hóa dữ liệu với Python"