Applied Data Science with Python
education.course.whoFor
Cung cấp hơn 60 giờ học kết hợp với hơn 40 bài thực hành có sự hỗ trợ và các dự án dựa trên ngành công nghiệp, mang lại kinh nghiệm thực tế sâu sắc.
Chương trình được giảng dạy theo phương pháp học tập tương tác sử dụng Jupyter Notebook labs và các buổi học trực tiếp với giảng viên là chuyên gia trong ngành, đảm bảo chất lượng đào tạo và tính ứng dụng cao.
Chương trình không chỉ dạy Python mà còn trang bị các kiến thức nền tảng vững chắc về Thống kê và Đại số Tuyến tính, là yếu tố không thể thiếu để trở thành chuyên gia Khoa học Dữ liệu.
education.course.overviewTitle
Chương trình bao gồm các học phần từ nền tảng lập trình đến ứng dụng thống kê chuyên sâu:
Cơ bản về Lập trình Python (Essentials of Python Programming): Cấu trúc dữ liệu, hàm, và môi trường Jupyter Notebook.
Đại số Tuyến tính (Linear Algebra): Nền tảng toán học cần thiết cho Khoa học Dữ liệu (Vectors, Matrices, Eigenvalues).
Thống kê và Phân phối Xác suất (Statistics and Probability Distribution): Thống kê mô tả, kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing), Z-Test, T-Test, ANOVA, và Định lý giới hạn trung tâm (Central Limit Theorem).
Thư viện Dữ liệu Cốt lõi:
NumPy: Xử lý mảng và tính toán toán học.
Pandas: Phân tích và thao tác dữ liệu, xử lý dữ liệu bị thiếu (Data Wrangling), làm sạch và chuyển đổi dữ liệu.
Trực quan hóa Dữ liệu (Data Visualization): Sử dụng các thư viện như Matplotlib, Seaborn, Plotly, và Bokeh để tạo ra các biểu đồ và báo cáo trực quan.
Ứng dụng Thống kê với Python: Áp dụng các kỹ thuật thống kê nâng cao bằng thư viện SciPy và StatsModels.
Dự án Thực hành: Hoàn thành hơn 40 bài tập thực hành và dự án dựa trên ngành công nghiệp (Industry-based projects).
education.course.willGet
Làm chủ Python cho Dữ liệu: Thành thạo các công cụ Python cần thiết để thực hiện các nhiệm vụ phân tích, từ làm sạch dữ liệu đến mô hình hóa thống kê.
Nền tảng vững chắc cho Khoa học Dữ liệu: Có đủ kiến thức và kỹ năng để tiếp tục theo đuổi các chương trình chuyên sâu hơn về Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning).
Cơ hội Nghề nghiệp: Đủ điều kiện đảm nhận các vai trò như Data Analyst, Business Analyst, hoặc Data Scientist ở cấp độ Junior, với kỹ năng Python được các công ty lớn săn đón.
