Khoá học Data Analysis

Thực hành với thư viện Pandas dùng để xuất nhập dữ liệu dạng bảng (dataframe), và các phép thao tác trên data bao gồm tiền xử lí dữ liệu, làm sạch dữ liệu, chuẩn hoá dữ liệu

• Giới thiệu về Cơ sở dữ liệu và ứng dụng
• Làm quen với cấu trúc lệnh truy vấn cơ bản: SELECT, FROM
• Sử dụng các phép toán  “=”, “!=”, “<”, “>”, “>=”, “<=”, AND và OR trong mệnh đề WHERE.
• Sử dụng LIMIT and ORDER BY
• Thực hành truy vấn dữ liệu với cơ sở dữ liệu cho sẵn

• Thực hiện một số tính toán trong SQL bằng cách sử dụng các hàm tổ hợp.
• Sử dụng GROUP BY để nhóm dữ liệu.
• Thực hiện truy vấn lồng, truy vấn con.
• Thực hành truy vấn với thư viện Pandas

• Giới thiệu tổng quan về dữ liệu
• Kiến thức dữ liệu căn bản: observations, variables, data frame
• Phân tích các loại dữ kiệu khác nhau
• Nhập và kiểm tra dữ liệu

• Tìm hiểu mối quan hệ giữa các thuộc tính
• Đo và so sánh tính trung tâm của dữ liệu
• Đo và so sánh tính phân bố của dữ liệu
• Chọn biểu đồ phụ hợp và trực quan hoá dữ liệu bằng phương thức plot()
• Thực hành trực quan hóa dữ liệu với nhiều tập dữ liệu và yêu cầu khác nhau

• Import data từ nhiều nguồn khác nhau: csv file, tsv file, html file, JSON file…
• Xác định step by step trong việc làm sạch dữ liệu
• Thực hành data cleaning với Pandas
• Kiểm tra data clean bằng cách visualization với Python

• Tư vấn giải pháp và hướng phân tích hành vi người dùng cho các bạn có nhu cầu áp dụng trong công việc thực tế
• Thực hành đọc dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
• Thăm dò dữ liệu để rút trích các thông tin quan trọng cũng như vẽ nên bức tranh toàn cảnh về dữ liệu
• Diễn giải và trực quan hoá kết quả đầu ra

• Khả năng kể một câu chuyện về dữ liệu đang có bằng report
• Nguyên tắc khi chọn biểu đổ, sắp xếp để tạo thành Dashboard
• Làm quen với các tool BI phổ biến như: Tableau, Power BI, Google Data Studio.
• Case Study: Google Data Studio

• Báo cáo final project
• Phỏng vấn thử và tư vấn nghề nghiệp