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 90 of 160
In Progress
Khoá học Data Visualization với SQL và Google Data Studio (mentor support)
Khoá học DevOps for Backend Developer
Khoá học lập trình Go Scalable Backend