0

Khoá học Data Analysis 7 tuần

  • Ngày bắt đầu: 18 tháng 08
  • Thứ 2: 19:00 - 21:30
    Thứ 4: 19:00 - 21:30
  • Nordic Coder ShareSpace, 92 Nguyễn Công Trứ, Q.1

Đăng ký tư vấn & nhận giáo trình


Khoá học Data Analysis 7 tuần

6,000,000 VNĐ

  • Tại sao nên học Phân tích dữ liệu?

    Học Python tại Nordic Coder

    Chìa khóa của thành công

    Hầu hết công ty thành công hiện nay là những công ty đặc biệt biết rõ hành vi khách hàng. Họ có thể lường trước nhu cầu của khách hành trong tương lai nhanh chóng. Phân tích dữ liệu khách hàng để giúp đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt nhờ có được bức tranh toàn cảnh về khách hàng. Khóa học Data Analysis giúp trang bị các kiến thức và kỹ năng cần thiết cho công việc phân tích dữ liệu.

    Học Python tại Nordic Coder

    Python là ngôn ngữ lập trình dễ học và rất phổ biến trong  lĩnh vực Data Analysis

    Ngôn ngữ Python xuất hiện từ khá lâu (1990) nhưng trong những năm gần đây, Python được xem là một ngôn ngữ có mức độ phát triển không tưởng .Cũng theo thống kê của Stack Overflow về độ phổ biến của ngôn ngữ lập trình. Năm 2017, Python đã vượt qua PHP, đến năm 2018, Python đã vượt qua ngôn ngữ C#. Python hiện chỉ đứng sau Javascript và Java về độ phổ biến. Ngoài ra, Python được xem là một ngôn ngữ lập trình dễ học nhất do gần gũi với ngôn ngữ tự nhiên.

    Bổ trợ công việc tốt hơn sau khoá học python tại Nordic Coder

    Định hướng nghề nghiệp

    Kết thúc khóa học, học viên sẽ nắm được các kiến thức và kỹ năng cần thiết cho công việc phân tích dữ liệu với Python như sau:

    • Sử dụng thành thạo các framework Python để thực hiện các công việc về phân tích dữ liệu như: nhập dữ liệu, thao tác, chuyển đổi, phân tích mô tả, trực quan hóa và làm và trình bày báo cáo.
    • Phân tích và diễn đạt kết quả sau khi chạy mô hình dữ liệu dựa trên sự hiểu biết chuyên sâu về thống kê để ra quyết định linh hoạt và thực tiễn.
    • Đây sẽ là nền tảng cơ bản về dữ liệu giúp bạn theo đuổi các lĩnh vực chuyên sâu hơn trong ngành khoa học dữ liệu: Machine learning với Python, Big Data, AI hay IoTs (internet of things)
    Những lợi ích dành cho học viên
    2 buổi học SEO offline

    35 giờ học offline

    Thực hành xây dựng các ứng dụng Python bắt kịp xu thế công nghệ & sử dụng những công cụ được dùng trong dự án thực tế như Confluence.

    Đội ngũ giảng viên hàng đầu

    Giảng viên là các chuyên gia về Data Analysis nhiều kinh nghiệm trong việc thực thi với các dự án lớn.

    Mở rộng networking trong ngành thiết kế UX

    Mở rộng networking và các lợi ích khác

    Tham gia các sự kiện networking, workshop dành riêng cho cựu học viên và nhận học bổng cho các khóa học lập trình tiếp theo.

    Hỗ trợ học phí

    Học viên được hỗ trợ chia nhỏ học phí và đóng theo từng đợt áp dụng cho mọi hình thức thanh toán.

      • 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 hiện một số tính toán trong SQL bằng cách sử dụng các hàm tổ hợp.
      • Sử dụng GROUP BY để nhóm dữ liệu.
      • Thực hành truy vấn dữ liệu với cơ sở dữ liệu cho trước
      • 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
      • Phân tích những thành phần quan trọng trong A/B Testing
      • Cách tiếp cận A/B Testing để đánh giá hành vi người dùng
      • Tư duy thiết kế A/B Testing
      • Thực hành A/B Testing
      • Nhìn nhận kết quả thống kê và A/B Testing
      • Accuracy vs precision
      • Decision error: type error 1, type error 2, significance and confidence intervals
      • Diễn giải kết quả
      • 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
      • Xây dựng và cho chạy các giả định thống kê
      • Thực hành A/B testing, diễn giải và trực quan hoá kết quả đầu ra
      • Có khả năng kể một câu chuyện về dữ liệu đang có
  • Giảng viên
  • Đánh giá
  • Hỏi đáp
      • Sử dụng thành thạo các framework Python để thực hiện các công việc về phân tích dữ liệu như: nhập dữ liệu, thao tác, chuyển đổi, phân tích mô tả, trực quan hóa và làm và trình bày báo cáo.
      • Phân tích và diễn đạt kết quả sau khi chạy mô hình dữ liệu dựa trên sự hiểu biết chuyên sâu về thống kê để ra quyết định linh hoạt và thực tiễn.
      • Đây sẽ là nền tảng cơ bản về dữ liệu giúp bạn theo đuổi các lĩnh vực chuyên sâu hơn trong ngành khoa học dữ liệu: Machine learning với Python, Big Data, AI hay IoTs (internet of things)
    • Yêu cầu học viên nắm rõ kiến thức Python cơ bản và vượt qua bài kiểm tra đầu vào