Shopping Cart

No products in the cart.

Back to Course

Khóa Học Python - Phân Tích Dữ Liệu Cho Người Mới Bắt Đầu

0% Complete
0/0 Steps

  1. Giới thiệu khoá học & cài đặt các công cụ cần thiết

    1.1 Giới thiệu Python
  2. 1.2 Giới thiệu Google Colab
  3. 1.3 Sử dụng Google Colab
  4. 2. Python cơ bản
    2.1 Các khái niệm cơ bản [Phần 1]: Giới thiệu, cách khai báo, đặt tên biến (Variable) trong Python
  5. 2.2 Các khái niệm cơ bản [Phần 2]: Các quy tắc gán giá trị cho biến trong Python
  6. 2.3 Các khái niệm cơ bản [Phần 3]: Xem giá trị của biến thông qua print function
  7. 2.4 Các khái niệm cơ bản [Phần 4]: Tìm hiểu về Scope Variable (Local & Global)
  8. 2.5 Tìm hiểu các kiểu dữ liệu cơ bản trong Python
  9. 2.6 Tìm hiểu các kiểu dữ liệu trong Python - Phần 2
  10. 2.7 Tìm hiểu kiểu dữ liệu List trong Python
  11. 2.8 Indexing & Slicing trong Python
  12. 2.9 Tìm hiểu kiểu dữ liệu Set trong Python
  13. 2.10 Tìm hiểu kiểu dữ liệu Tuple trong Python
  14. 2.11 Tìm hiểu kiểu dữ liệu Dictionary trong Python
  15. 2.12 Arithmetic Operators
  16. 2.13 Comparison operators
  17. 2.14 Logical Operators
  18. 2.15 String methods
  19. 2.16 Date & Time Methods
  20. 2.17 Type Casting
  21. 2.18 Python Comment & user input
  22. 2.19 Block & Statement
  23. 2.20 Condition Statement
  24. 2.21 Looping with Python
  25. 2.22 Looping with Python: while loop
  26. 2.23 Looping with Python: for loop
  27. 2.24 Defining a Function
  28. 2.25 Parameters & Arguments
  29. 2.26 Scope of Variables
  30. 2.27 Read & Write Data to File
  31. 2.28 Read & Write Data to .csv File
  32. 2.29 Read & Write Data to Json & Excel File
  33. 3. Numpy
    3.0 Tài liệu của chương
  34. 3.1 Giới thiệu Numpy
  35. 3.2 Sức mạnh & lợi ích khi sử dụng Numpy
  36. 3.3 Hướng dẫn cài đặt Numpy
  37. 3.4 Giới thiệu về Array trong Numpy
  38. 3.5 Hướng dẫn khởi tạo các kiểu Numpy Array cơ bản
  39. 3.6 Một số hàm sắp xếp (Sort) phổ biến trong Numpy Array
  40. 3.7 Một số hàm sắp xếp (Sort) phổ biến trong Numpy Array - Phần 2
  41. 3.8 Tìm hiểu cách xử lý nối các Numpy Array lại với nhau
  42. 3.9 Tìm hiểu các thuộc tính quan trọng trong Numpy Array
  43. 3.10 Shape Manipulation
  44. 3.11 Transposing an array
  45. 3.12 Indexing, Slicing & Iterating for 1-D array
  46. 3.13 Indexing, Slicing & Iterating for mul-D array
  47. 3.14 Array Concatenation
  48. 3.15 Array Concatenation: vstack & hstack
  49. 3.16 Splitting Array
  50. 3.17 Splitting Array: hsplit & vsplit
  51. 3.18 Giới thiệu Numpy Ufuncs
  52. 3.19 Giới thiệu Numpy Ufuncs - Phần 2
  53. 3.20 Numpy Ufuncs - Array arithmetic
  54. 3.21 Numpy Ufuncs - Aggregation
  55. 3.22 Add elements into Numpy Array
  56. 3.23 Add elements into Numpy Array - Phần 2
  57. 3.24 Remove elements in Numpy Array
  58. 3.25 Filter elements in Numpy Array
  59. 3.26 Filter elements in Numpy Array - Phần 2
  60. 100 Numpy Exercises
  61. 4. Pandas
    Tài liệu chương
  62. 4.1 Giới thiệu Pandas & Khi nào sử dụng Pandas, Numpy
  63. 4.2 So sánh Numpy vs Pandas
  64. 4.3 Giới thiệu Series
  65. 4.4 Create a Series
  66. 4.5 Create a Series from Python list
  67. 4.6 So sánh String index vs Integer index trong Series
  68. 4.7 Xử lý dữ liệu với Series trong Pandas
  69. 4.8 Create name for Series
  70. 4.9 Giới thiệu DataFrame
  71. 4.10 Create a DataFrame
  72. 4.11 Create a DataFrame from dict of ndarrays or lists
  73. 4.12 Create a DataFrame from a list of dicts
  74. 4.13 Giới thiệu Concatenate Function
  75. 4.14 Giải thích Join trong Concatenate
  76. 4.15 Example Concatenate Function
  77. 4.16 Example Concatenate Function - Phần 2
  78. 4.17 Intro Merge Function
  79. 4.18 Demo Merge Function
  80. 4.19 Giới thiệu Merge Function - Phần 2
  81. 4.20 Giới thiệu Join Function
  82. 4.21 Join on Index
  83. 4.22 Role of Index when use Merge, Join
  84. 4.23 Filter a DataFrame: Single Condition
  85. 4.24 Filter a DataFrame: Single Condition - Phần 2
  86. 4.25 Filter a DataFrame: Multiple Condition
  87. 4.26 Filter a DataFrame: Equivalent methods
  88. 4.27 Filter a DataFrame: Multiple Condition - Phần 2
  89. 4.28 Filter a DataFrame: Another methods
  90. 4.29 Giới thiệu Groupby
  91. 4.30 GroupBy Object
  92. 4.31 Groupby: Aggregation
  93. 4.32 Groupby Multiple Columns
  94. 4.33 DataFrame Basic Functions: Head & Tail
  95. 4.34 DataFrame Basic Functions: Sorting
  96. 4.35 DataFrame Basic Functions: Select Columns and Rows
  97. 4.36 DataFrame Basic Functions/ Select Columns and Rows: Slicing
  98. 4.37 DataFrame Basic Functions: Describe - Count DataFrame
  99. 4.38 DataFrame Basic Functions: Tips and Tricks
  100. 4.39 DataFrame Basic Functions: Tips and Tricks - Phần 2
  101. 4.40 DataFrame Basic Functions: Apply Function
  102. 4.41 DataFrame Basic Functions: Apply Function - Phần 2
  103. 4.42 Pivot Table & Cross Tabulation
  104. Bài tập cơ bản
  105. Final practice 1
  106. Final practice 2
  107. Final practice 3
  108. Final practice 4
  109. Final practice 5
  110. Homework 1: Python Mini Problems
  111. Homework 2: Count Rainy Days with Python
  112. Homework 3: Prepare Data GDS
  113. Homework 3-2: Grouping
  114. 5. Visualization
    5.0 Tài liệu của chương
  115. 5.1 Khi nào, tại sao cần phải sử dụng Data Visualization
  116. 5.2 Some common visual packages
  117. 5.3 Giới thiệu Axes in Matplotlib
  118. 5.4 Vẽ biểu đồ trên Matplotlib
  119. 5.5 Member function in Axes Class
  120. 5.6 Tìm hiểu hàm add_axes
  121. 5.7 Tìm hiểu hàm ax
  122. 5.8 Custom plot - Custom Title & Line Axis title
  123. 5.9 Custom Ticks
  124. 5.10 Giới thiệu Line Chart
  125. 5.11 Create Line & Multi Line Chart with Seaborn
  126. 5.12 Time Series Data
  127. 5.13 Visualize Time Seri Data using Matplotlib
  128. 5.14 Intro Bar Chart & create simple Bar Chart with Matplotlib
  129. 5.15 Create BarChart with Seaborn
  130. 5.16 Intro Group Bar Chart & create simple Group Bar Chart with Matplotlib
  131. 5.17 Create GroupBarChart with Seaborn
  132. 5.18 Intro & Create Stacked Bar Chart with Seaborn, Matplotlib
  133. 5.19 Customize Plot: Change Colors
  134. 5.20 Customize Plot: Change Markers
  135. 5.21 Customize Plot: Line Types
  136. 5.22 Giới thiệu Histogram
  137. 5.23 Create Histogram with Seaborn
  138. 5.24 Create Histogram with Matplotlib
  139. 5.25 Create Histogram with Matplotlib - Phần 2
  140. 5.26 Intro Kernel Density Estimate Plot
  141. 5.27 Demo Kernel Density Estimate Plot - Phần 2
  142. 5.28 Intro Complex Histogram & create simple with Seaborn
  143. 5.29 Create Complex Histogram with Seaborn - Phần 2
  144. 5.30 Intro & Demo Box Plot
  145. 5.31 Giới thiệu & Demo Violin Plot
  146. 5.32 Intro & Demo Scatter Plot
  147. 5.33 Intro & Demo Scatter Plot - Phần 2
  148. 5.34 Intro & Demo Sub Plot
  149. 5.35 Intro & Demo Sub Plot - Phần 2
  150. 5.36 Intro & Demo Pie Chart
  151. 5.37 Subplot with Seaborn
  152. 5.38 Giới thiệu Combine Chart
  153. Demo Visualize Data
  154. Final Exam 1: Kiva project
  155. [Optional] 6. Xem thêm
    6.1 Giới thiệu & cài đặt Anaconda cho hệ điều hành MacOS, Windows
  156. 6.2 Cài đặt Jupyter Notebook cho MacOS, Windows
  157. 6.3 Sử dụng thử Jupyter Notebook
  158. 7 Final Exam
    Final Exam 1
  159. Final Exam 2
  160. Final Exam 3
Khóa Học Python – Phân Tích Dữ Liệu Cho Người Mới Bắt Đầu 2.3 Các khái niệm cơ bản [Phần 3]: Xem giá trị của biến thông qua print function
Lesson 6 of 160
In Progress

2.3 Các khái niệm cơ bản [Phần 3]: Xem giá trị của biến thông qua print function

Link Code Demo: https://colab.research.google.com/drive/10HB4x7FfygGyEsqSlotC8kLN9ZO2QKzV?usp=sharing

Tư vấn miễn phí

Hãy chọn khoá học bạn quan tâm, 200Lab sẽ liên hệ trong thời gian sớm nhất

Contact