Data Science with Python

GIỚI THIỆU KHÓA HỌC

Python là một ngôn ngữ lập trình đa ngôn ngữ hoặc đa năng, có thể được xem như một loại dao Thụy Sĩ trong thế giới lập trình. Python hỗ trợ lập trình cấu trúc, lập trình hướng đối tượng (Object Oriented Programming), và thậm chí cả các mẫu lập trình chức năng. Tính linh hoạt của Python trở nên thích hợp với các ngôn ngữ lập trình dành cho các nhà khoa học dữ liệu. Dưới đây là một vài lợi ích của python đối với khoa học dữ liệu, và sẽ giúp bạn hiểu tại sao bạn nên học khóa học Khoa học Dữ liệu với Python:

  • Python là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở quyền lực, điều này có nghĩa rằng bạn sẽ không mất tiền sử dụng trong khi lại có được các tính chất mà một ngôn ngữ lập trình nên có.
  • Ngôn ngữ đa năng hỗ trợ lập trình hướng đối tượng (Object-Oriented Programming), lập trình cấu trúc (Structured Programming), và các mẫu lập trình chức năng.
  • Python có khoảng 72,000 thư viện trong gói Python Package Index có thể viện trợ các tính toán khoa học và các ứng dụng machine learning.
  • Python có thể dễ dàng hiểu và các cú pháp có thể đọc được, đảm bảo thời gian phát triển được giảm một nửa khi so sánh với các ngôn ngữ lập trình khác.
  • Python cho phép thực hiện phân tích dữ liệu, thao tác dữ liệu, và ảo hóa dữ liệu, vốn rất quan trọng đối với ngành khoa học dữ liệu.

CÁC TÍNH NĂNG CHÍNH

  • 68 giờ học các kiến thức chuyên sâu
  • 4 dự án thực tế trong ngành ở các domain như telecom, stock market…
  • Tương tác học tập với Jupyter notebooks labs
  • Thời hạn truy cập tự học trọn đời
  • Nhận được các buổi tư vấn từ các chuyên gia nổi tiếng trong ngành

MỤC TIÊU KHÓA HỌC

Sau khi hoàn tất khóa học, học viên sẽ có khả năng:

  • Có được hiểu biết chuyên sâu về các quy trình của khoa học dữ liệu, sắp xếp dữ liệu, thăm dò dữ liệu, ảo hóa dữ liệu, xây dựng các giả thuyết, và kiểm nghiệm.
  • Cấu hình môi trường yêu cầu Python và các công cụ và thư viện phụ trợ khác
  • Hiểu các khái niệm thiết yếu của chương trình Python như các loại dữ liệu, bộ dữ liệu, danh sách, dicts, toán tử cơ bản và các chức năng
  • Thực hiện các tính toán máy tính cao cấp sử dụng gói NumPy và thư việc lớn các hàm toán học
  • Thực hiện các tính toán khoa học kỹ thuật sử dụng gói SciPy và các gói phụ như Integrate, Optimize, Statistics, IO và Weave
  • Thực hiện phân tích dữ liệu và các thao tác bằng cách sử dụng các cấu trúc dữ liệu và các công cụ được cung cấp trong gói Pandas
  • Có được chuyên môn về machine learning bằng cách sử dụng gói Scikit-Learn
  • Sử dụng gói Scikit-Learn để xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  • Sử dụng thư viện matplotlib của Python dùng để ảo hóa dữ liệu
  • Trích xuất các dữ liệu hữu ích từ các website bằng cách thực hiện rút trích nội dung (Web scrapping) bằng cách sử dụng Python
  • Tích hợp Python với Hadoop, Spark và MapReduce

ĐỐI TƯỢNG KHÓA HỌC

  • Các chuyên gia phân tích mong muốn làm việc với Python
  • Các chuyên gia phần mềm đang tìm kiếm cơ hội ở lĩnh vực phân tích
  • Các chuyên gia IT quan tâm đến việc theo đuổi nghề nghiệp phân tích
  • Sinh viên mới tốt nghiệp tìm kiếm cơ hội nghề nghiệp về phân tích và khoa học dữ liệu
  • Bất kỳ ai hứng thú về bộ môn khoa học dữ liệu

ĐIỀU KIỆN THAM DỰ KHÓA HỌC

Để hiểu rõ nhất về khóa học Khoa học dữ liệu Python, học viên cần có kiến thức cơ bản về Python, Toán học, Khoa học dữ liệu trong đời thực và Khái niệm cơ bản về thống kê cho Khoa học dữ liệu.

NỘI DUNG KHÓA HỌC

  • Lesson 01 – Introduction to Data Science
  • Lesson 02 – Python Libraries for Data Science
  • Lesson 03 – Statistics
  • Lesson 04 – Data Wragling
  • Lesson 05 – Feature Engineering
  • Lesson 06 – Exploratory Data Analysis
  • Lesson 07 – Feature Selection
CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM
Array
(
)