Back to Course
Khóa Học Python - Phân Tích Dữ Liệu Cho Người Mới Bắt Đầu
0% Complete
0/0 Steps
-
Giới thiệu khoá học & cài đặt các công cụ cần thiết
1.1 Giới thiệu Python -
1.2 Giới thiệu Google Colab
-
1.3 Sử dụng Google Colab
-
2. Python cơ bản2.1 Các khái niệm cơ bản [Phần 1]: Giới thiệu, cách khai báo, đặt tên biến (Variable) trong Python
-
2.2 Các khái niệm cơ bản [Phần 2]: Các quy tắc gán giá trị cho biến trong Python
-
2.3 Các khái niệm cơ bản [Phần 3]: Xem giá trị của biến thông qua print function
-
2.4 Các khái niệm cơ bản [Phần 4]: Tìm hiểu về Scope Variable (Local & Global)
-
2.5 Tìm hiểu các kiểu dữ liệu cơ bản trong Python
-
2.6 Tìm hiểu các kiểu dữ liệu trong Python - Phần 2
-
2.7 Tìm hiểu kiểu dữ liệu List trong Python
-
2.8 Indexing & Slicing trong Python
-
2.9 Tìm hiểu kiểu dữ liệu Set trong Python
-
2.10 Tìm hiểu kiểu dữ liệu Tuple trong Python
-
2.11 Tìm hiểu kiểu dữ liệu Dictionary trong Python
-
2.12 Arithmetic Operators
-
2.13 Comparison operators
-
2.14 Logical Operators
-
2.15 String methods
-
2.16 Date & Time Methods
-
2.17 Type Casting
-
2.18 Python Comment & user input
-
2.19 Block & Statement
-
2.20 Condition Statement
-
2.21 Looping with Python
-
2.22 Looping with Python: while loop
-
2.23 Looping with Python: for loop
-
2.24 Defining a Function
-
2.25 Parameters & Arguments
-
2.26 Scope of Variables
-
2.27 Read & Write Data to File
-
2.28 Read & Write Data to .csv File
-
2.29 Read & Write Data to Json & Excel File
-
3. Numpy3.0 Tài liệu của chương
-
3.1 Giới thiệu Numpy
-
3.2 Sức mạnh & lợi ích khi sử dụng Numpy
-
3.3 Hướng dẫn cài đặt Numpy
-
3.4 Giới thiệu về Array trong Numpy
-
3.5 Hướng dẫn khởi tạo các kiểu Numpy Array cơ bản
-
3.6 Một số hàm sắp xếp (Sort) phổ biến trong Numpy Array
-
3.7 Một số hàm sắp xếp (Sort) phổ biến trong Numpy Array - Phần 2
-
3.8 Tìm hiểu cách xử lý nối các Numpy Array lại với nhau
-
3.9 Tìm hiểu các thuộc tính quan trọng trong Numpy Array
-
3.10 Shape Manipulation
-
3.11 Transposing an array
-
3.12 Indexing, Slicing & Iterating for 1-D array
-
3.13 Indexing, Slicing & Iterating for mul-D array
-
3.14 Array Concatenation
-
3.15 Array Concatenation: vstack & hstack
-
3.16 Splitting Array
-
3.17 Splitting Array: hsplit & vsplit
-
3.18 Giới thiệu Numpy Ufuncs
-
3.19 Giới thiệu Numpy Ufuncs - Phần 2
-
3.20 Numpy Ufuncs - Array arithmetic
-
3.21 Numpy Ufuncs - Aggregation
-
3.22 Add elements into Numpy Array
-
3.23 Add elements into Numpy Array - Phần 2
-
3.24 Remove elements in Numpy Array
-
3.25 Filter elements in Numpy Array
-
3.26 Filter elements in Numpy Array - Phần 2
-
100 Numpy Exercises
-
4. PandasTài liệu chương
-
4.1 Giới thiệu Pandas & Khi nào sử dụng Pandas, Numpy
-
4.2 So sánh Numpy vs Pandas
-
4.3 Giới thiệu Series
-
4.4 Create a Series
-
4.5 Create a Series from Python list
-
4.6 So sánh String index vs Integer index trong Series
-
4.7 Xử lý dữ liệu với Series trong Pandas
-
4.8 Create name for Series
-
4.9 Giới thiệu DataFrame
-
4.10 Create a DataFrame
-
4.11 Create a DataFrame from dict of ndarrays or lists
-
4.12 Create a DataFrame from a list of dicts
-
4.13 Giới thiệu Concatenate Function
-
4.14 Giải thích Join trong Concatenate
-
4.15 Example Concatenate Function
-
4.16 Example Concatenate Function - Phần 2
-
4.17 Intro Merge Function
-
4.18 Demo Merge Function
-
4.19 Giới thiệu Merge Function - Phần 2
-
4.20 Giới thiệu Join Function
-
4.21 Join on Index
-
4.22 Role of Index when use Merge, Join
-
4.23 Filter a DataFrame: Single Condition
-
4.24 Filter a DataFrame: Single Condition - Phần 2
-
4.25 Filter a DataFrame: Multiple Condition
-
4.26 Filter a DataFrame: Equivalent methods
-
4.27 Filter a DataFrame: Multiple Condition - Phần 2
-
4.28 Filter a DataFrame: Another methods
-
4.29 Giới thiệu Groupby
-
4.30 GroupBy Object
-
4.31 Groupby: Aggregation
-
4.32 Groupby Multiple Columns
-
4.33 DataFrame Basic Functions: Head & Tail
-
4.34 DataFrame Basic Functions: Sorting
-
4.35 DataFrame Basic Functions: Select Columns and Rows
-
4.36 DataFrame Basic Functions/ Select Columns and Rows: Slicing
-
4.37 DataFrame Basic Functions: Describe - Count DataFrame
-
4.38 DataFrame Basic Functions: Tips and Tricks
-
4.39 DataFrame Basic Functions: Tips and Tricks - Phần 2
-
4.40 DataFrame Basic Functions: Apply Function
-
4.41 DataFrame Basic Functions: Apply Function - Phần 2
-
4.42 Pivot Table & Cross Tabulation
-
Bài tập cơ bản
-
Final practice 1
-
Final practice 2
-
Final practice 3
-
Final practice 4
-
Final practice 5
-
Homework 1: Python Mini Problems
-
Homework 2: Count Rainy Days with Python
-
Homework 3: Prepare Data GDS
-
Homework 3-2: Grouping
-
5. Visualization5.0 Tài liệu của chương
-
5.1 Khi nào, tại sao cần phải sử dụng Data Visualization
-
5.2 Some common visual packages
-
5.3 Giới thiệu Axes in Matplotlib
-
5.4 Vẽ biểu đồ trên Matplotlib
-
5.5 Member function in Axes Class
-
5.6 Tìm hiểu hàm add_axes
-
5.7 Tìm hiểu hàm ax
-
5.8 Custom plot - Custom Title & Line Axis title
-
5.9 Custom Ticks
-
5.10 Giới thiệu Line Chart
-
5.11 Create Line & Multi Line Chart with Seaborn
-
5.12 Time Series Data
-
5.13 Visualize Time Seri Data using Matplotlib
-
5.14 Intro Bar Chart & create simple Bar Chart with Matplotlib
-
5.15 Create BarChart with Seaborn
-
5.16 Intro Group Bar Chart & create simple Group Bar Chart with Matplotlib
-
5.17 Create GroupBarChart with Seaborn
-
5.18 Intro & Create Stacked Bar Chart with Seaborn, Matplotlib
-
5.19 Customize Plot: Change Colors
-
5.20 Customize Plot: Change Markers
-
5.21 Customize Plot: Line Types
-
5.22 Giới thiệu Histogram
-
5.23 Create Histogram with Seaborn
-
5.24 Create Histogram with Matplotlib
-
5.25 Create Histogram with Matplotlib - Phần 2
-
5.26 Intro Kernel Density Estimate Plot
-
5.27 Demo Kernel Density Estimate Plot - Phần 2
-
5.28 Intro Complex Histogram & create simple with Seaborn
-
5.29 Create Complex Histogram with Seaborn - Phần 2
-
5.30 Intro & Demo Box Plot
-
5.31 Giới thiệu & Demo Violin Plot
-
5.32 Intro & Demo Scatter Plot
-
5.33 Intro & Demo Scatter Plot - Phần 2
-
5.34 Intro & Demo Sub Plot
-
5.35 Intro & Demo Sub Plot - Phần 2
-
5.36 Intro & Demo Pie Chart
-
5.37 Subplot with Seaborn
-
5.38 Giới thiệu Combine Chart
-
Demo Visualize Data
-
Final Exam 1: Kiva project
-
[Optional] 6. Xem thêm6.1 Giới thiệu & cài đặt Anaconda cho hệ điều hành MacOS, Windows
-
6.2 Cài đặt Jupyter Notebook cho MacOS, Windows
-
6.3 Sử dụng thử Jupyter Notebook
-
7 Final ExamFinal Exam 1
-
Final Exam 2
-
Final Exam 3
Lesson 10 of 160
In Progress