1. TỔNG QUAN KHOÁ HỌC

Khóa học Phân tích dữ liệu bằng Python sẽ trang bị cho học viên những kiến thức và kỹ năng cần thiết để xử lý, thao tác, phân tích và trực quan hóa các kết quả dựa trên bộ dữ liệu, thông qua ngôn ngữ lập trình thông dụng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Kết thúc khóa học, học viên có thể:

• • • Hiểu được nguyên tắc xử lý và quy trình trong phân tích dữ liệu
    • Hiểu được nền tảng ngôn ngữ lập trình phân tích dữ liệu: biến, hàm, kiểu dữ liệu, cấu trúc dữ liệu,…
    • Biết cách xử lý, thao tác và phân tích trên các tập dữ liệu
    • Làm thế nào để biểu diễn trực quan dữ liệu
    • Biết phân tích dữ liệu bằng các phương pháp thống kê và học máy
    • Có thể áp dụng ngôn ngữ lập trình vào một số ứng dụng cơ bản

2. ĐỐI TƯỢNG

• • • Sinh viên muốn trang bị thêm kiến thức về khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu với ngôn ngữ lập trình Python.
    • Những người đi làm quan tâm đến ứng dụng Python trong lập trình và phân tích dữ liệu doanh nghiệp.

3. HỌC PHÍ: 3.500.000 VNĐ/HV

Giảm 20% cho 5 học viên đăng ký đầu tiên.

Giảm 20% cho sinh viên hệ chính quy UEH (đang theo học trong thời hạn)

Giảm 15% học phí cho học viên cao học, văn bằng 2, liên thông của UEH.

Giảm 10% cho đối tượng là sinh viên (ngoài UEH).

Giảm 5% học phí cho cựu sinh viên UEH.

4. THỜI GIAN MỞ LỚP:

– Khóa học Offline 11/12/2023 (Thứ 2 – 4 – 6; 18h – 20h45)

– Khóa học Online 12/12/2023 (Thứ 3 – 5 – 7; 18h – 20h45)

5. THỜI GIAN HỌC: 10 buổi

6. HÌNH THỨC HỌC TẬP: Trực tiếp tại Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh – UEH

7. CẤU TRÚC CHƯƠNG TRÌNH

Buổi	Nội dung
1	Khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu Các ngôn ngữ lập trình phân tích dữ liệu Tại sao là Python? Môi trường phát triển Cài đặt các công cụ cần thiết Kiểu dữ liệu Biến và hàm Cấu trúc điều khiển
2	Vòng lặp Cấu trúc mảng Tính toán, so sánh, sắp xếp mảng Các cấu trúc dữ liệu Làm việc với tập tin và các nguồn dữ liệu Xử lý chuỗi Các phép Merge/Join Làm các bài tập
3	Lập chỉ mục và chọn lọc dữ liệu Thao thác dữ liệu với Pandas Xử lý dữ liệu khuyết Biến đổi dữ liệu Kết hợp các tập dữ liệu Tổng hợp và nhóm dữ liệu Pivot Tables Chuỗi thời gian
4	Các loại biểu đồ và ý nghĩa Trực quan hóa dữ liệu Thực hành vẽ một số biểu đồ cơ bản
5 – 6 – 7 – 8	Quy trình triển khai dự án phân tích dữ liệu Phân loại mô hình máy học Một số mô hình máy học cơ bản Đánh giá độ chính xác mô hình Tiền xử lý dữ liệu: + trích xuất đặc trưng + Xử lý dữ liệu mất cân bằng + Chuẩn hóa dữ liệu
9	Hướng dẫn, góp ý chỉnh sửa đồ án Giới thiệu một số bài toán ứng dụng tại doanh nghiệp
10	Tổng kết khóa học