LỘ TRÌNH

FAQ

GIẢNG VIÊN

ĐĂNG KÝ NGAY

LỢI ÍCH

KHAI GIẢNG

⚪ Tự động hóa công việc phân tích dữ liệu - Bí kíp của dân Chuyên phân tích dữ liệu 
⚪ Hoàn thành công việc cả tháng trong 5p - Bí kíp "được lòng" sếp tăng hạng công việc
⚪ Lộ trình dành riêng cho người mới bắt đầu - Chưa có nền tẳng CNTT - Muốn trở thành Data Analyst

KHÓA HỌC

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI PYTHON
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI PYTHON

ĐĂNG KÝ NGAY

Python dành cho ai ?

Mọi vị trí

Mọi ngành nghề

Mọi người

Data Analyst
Business Analyst
AI/ML Engineer
Data Scientist
Kế toán
Tài chính ngân hàng
Kinh doanh sản xuất
Công nghệ thông tin
Thương mại điện tử
Marketing 

Sinh viên 
Người đi làm
Quảng lý
Tất cả mọi người muốn nâng cấp kỹ năng phân tích dữ liệu

Nâng cấp kỹ năng "Đào vàng" từ dữ liệu với Python

Python phù hợp cho mọi tác vụ của chu trình EDA - Phân tích khám phá dữ liệu

👉 XEM NGAY cách tự động hóa quy trình EDA trên bộ dữ liệu TITANIC với Python !

ĐĂNG KÝ NGAY

LÀM BÁO CÁO TỰ ĐỘNG TRÊN EXCEL 
 CẮT 50% KHỐI LƯỢNG CÔNG VIỆC

👉 Demo làm báo cáo tự động bằng Python

LÀM BÁO CÁO TỰ ĐỘNG TRONG 5 PHÚT
Tự động các công việc lặp đi lặp lại trong Excel chỉ với vài dòng code, tiết kiệm thời gian, đơn giản hóa quy trình phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, tìm ra insight nhanh chóng hiệu quả
GIẢI MÃ BÍ KÍP CỦA DÂN CHUYÊN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU - chỉ cần enter 5s sau dữ liệu tự động đổ về excel 
100 trang hay 1000 trang không còn là vấn đề - dữ liệu sẽ đổ về excel hoàn toàn tự động chỉ trong vài phút với Python giúp nhanh chóng thực hiện các bước khai phá tri thức từ dữ liệu.
Python giúp thu thập dữ liệu từ Website bất kỳ đổ về để thực hiện xử lý và phân tích
Sử dụng bộ thư viện đa năng của Python để crawl dữ liệu từ mọi Website đơn giản - thuận tiện

*ĐẶC BIỆT: UPDATE MIỄN PHÍ MODULE CRAWL DỮ LIỆU TỪ WEBSITE (Từ 05/2023)

👉 XEM NGAY demo thu thập Tỷ giá hối đoái từ Website Vietcombank bằng Python sau đó tự động đổ về Excel để xử lý.

Nội dung cột [Title]
Nội dung cột [Content]
Nội dung cột [Time]

06 LỢI ÍCH SAU KHI KẾT THÚC KHÓA HỌC NÀY

MỞ RA CON ĐƯỜNG TRỞ THÀNH DATA ANALYST 
Python là một trong những yếu tố bắt buộc cho người làm Phân tích dữ liệu. Khóa học giúp những ai muốn trở thành 1 Data Analyst thành thạp cách ứng dụng Python cho Phân tích và Xử lý dữ liệu.
PHIÊN DỊCH MỌI LOẠI DỮ LIỆU THÀNH INSIGHT
Thành thạo sử dụng Python cho quy trình Phân tích dữ liệu giúp nhanh chóng tìm ra các thông tin giá trị từ bộ dữ liệu mà các công bình thường không làm được.
TẠO NỀN TẢNG KHÁM PHÁ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Giúp học viên tạo nền tảng vững chắc về Lập trình và Xử lý dữ liệu với Python trước khi đi tìm hiểu chuyên sâu về Machine Learning, Deep Learning.



BÍ QUYẾT TỐI ƯU 50% LƯỢNG CÔNG VIỆC
Sử dụng Python để tự động hóa công việc như: Tự động thu thập dữ liệu từ Website, Xử lý dữ liệu tự động bằng, Làm báo cáo tự động Realtime,  ... chỉ với bộ 3 thư viện hỗ trợ mạnh mẽ của Python: Pandas, Matplotlib, Seaborn.
KẾT HỢP PYTHON VỚI SQL, EXCEL ĐỂ TĂNG HIỆU QUẢ CÔNG VIỆC
Kết hợp Python với các công cụ Phân tích dữ liệu cơ bản để tăng hiệu quả công việc, trở nên nổi bật hơn trong công việc tăng lợi thế cạnh tranh.
KHÁM PHÁ CÁC XU HƯỚNG DỮ LIỆU - GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN DOANH NGHIỆP
Giải quyết các bài toán phân tích dữ liệu ứng dụng trong thực tiễn như Phân tích giá trị vòng đời khách hàng (Customer Lifetime Value), Dự đoán kinh doanh, Rủi ro trong ngân hàng, tài chính, Đo lường rủi ro tín dụng, ...

LỘ TRÌNH KHÓA HỌC 20 BUỔI - 40H HỌC

NHẬN TƯ VẤN ĐỂ XEM CHI TIẾT 20 BÀI GIẢNG

Buổi 01
Tổng quan về Python
  • Máy tính và ngôn ngữ lập trình
  • Giới thiệu về Python
  • Môi trường lập trình Python
  • Jupyter Notebook và Google Colab
  • Giới thiệu các chương trình Python
  • THẢO LUẬN
Python Basic
Buổi 2
  • Cú pháp Python cơ bản
  • Khái niệm biến
  • Lệnh gán giá trị cho biến
  • Các kiểu dữ liệu cơ bản
  • Thực hành 1: Thực hành gán gí trị biến và tìm kiểu dữ liệu
Toán tử, lệnh rẽ nhánh, và vòng lặp

  • Khái niệm
  • Các toán tử trong Python
  • Thứ tự ưu tiên toán tử
  • Lệnh rẽ nhánh
  • Vòng lặp
  • THỰC HÀNH TOÁN TỬ, LỆNH RẼ NHÁNH VÀ VÒNG LẶP 
Buổi 3
  • Giới thiệu về hàm
  • Các loại đối số hàm trong Python
  • Biến cục bộ và biến toàn cục
  • Thay đổi giá trị tham số hàm
  • Hàm trả về nhiều giá trị
  • Hàm lambda
  • Thực hành 4: Sử dụng hàm để xử lý dữ liệu
Hàm
Buổi 4
Thực hành tổng hợp 01 - Xử lý dữ liệu cơ bản
  • Sử dụng Python thao tác cơ bản dữ liệu
  • Dùng hàm Python
  • Thao tác Python và Excel: làm báo cáo tự động
  • Xử lý bài toán thực tế của giảng viên
Buổi 07
Module, package, đối tượng, và lớp 
Buổi 08
  • Module: khái niệm, cách tạo
  • Package: khái niệm, cách tạo
  • Lệnh import
  • Khái niệm lớp và đối tượng
  • Tạo lớp và đối tượng
  • Sử dụng lớp và đối tượng
  • Các thao tác nâng cao với các kiểu dữ liệu chuẩn trong Python
  • Thực hành 8
Buổi 06
Ghi dữ liệu ra file Excel
  • Ghi file lên Google Drive
  • Ghi dữ liệu ra nhiều sheet
  • Ghi nhiều bảng ra 1 sheet
  • Ghi bảng dữ liệu có cấu trúc phức tạp
  • Ẩn cột trong file Excel
  • Tạo format khi ghi dữ liệu
  • Thêm chart vào file Excel
  • Thực hành 6: Thực hành ghi dữ liệu ra file Excel
Buổi 5
Đọc dữ liệu từ file Excel
  • Đọc file cục bộ
  • Đọc file trên Google Drive
  • Ghi nhiều bảng ra 1 sheet
  • Đọc dữ liệu từ nhiều sheet
  • Đọc dữ liệu từ nhiều bảng trong 1 sheet
  • Đọc dữ liệu từ các bảng có cấu trúc phức tạp
  • Thực hành 5: Thực hành đọc dữ liệu
Python trực quan hóa dữ liệu
  • Giới thiệu về trực quan hóa dữ liệu
  • Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib (biểu đồ đường, cột, tròn, kết hợp, histogram, box plot, …)
  • Thực hành 13: Thực hành trực quan hóa dữ liệu với Seaborn
Buổi 13
Thực hành tổng hợp 02 - Xử lý dữ liệu bậc cao
  • Làm sạch dữ liệu
  • Truy vấn và kết nối dữ liệu
  • Thao tác Python và SQL, ứng dụng thư viện Pandas
  • Xử lý bài toán thực tế của giảng viên
Buổi 12
Buổi 9 + 10 +11
Xử lý dữ liệu với Pandas
  • Giới thiệu về Pandas
  • Pandas Series
  • Pandas DataFrame
  • Thao tác đọc/ghi dữ liệu với file
  • Các thao tác cơ bản với Series và DataFrame
  • Làm sạch dữ liệu
  • Hàm tổng hợp dữ liệu (Aggregation)
  • Chia nhóm dữ liệu (GroupBy)
  • Ghép nối các DataFrame
  • Hợp nhất dữ liệu (Merge)
  • Pivot Table
  • Thực hành 10: Xử lý dữ liệu
Trực quan hóa với thư viện Matploblib
  • Biểu đồ cột (Column Chart)
  • Biểu đồ tròn (Pie Chart)
  • Biểu đồ vùng xếp chồng (Stack Plot)
  • Biểu đồ Histogram
  • Biểu đồ phân tán (Scatter Plot)
  • Biểu đồ Time series
  • Nhiều biểu đồ trong hình
  • Biểu đồ đám mây chữ (Word Cloud)
  • Một số cấu hình cho biểu đồ
  • Bài tập thực hành 14
Buổi 14
Khám phá và phân tích dữ liệu - EDA
  • Biểu đồ hộp (box plot)
  • Biểu đồ violin (violin plot)
  • Phân tích khám phá dữ liệu – EDA
  • Các hàm và phương thức hay dùng trong EDA
  • Ví dụ
  • Bài tập thực hành 17
Buổi 17
Ứng dụng mô hình học máy phân tích dữ liệu
BUỔI 18
  • Học giám sát và không giám sát
  • Các loại mô hình/thuật toán học máy
  • KNN
  • K-Means
  • Bài tập thực hành 18 
Buổi 16
Phát hiện ngoại lai/bất thường
  • Giới thiệu
  • Phương pháp bách phân vị (percentile)
  • Phương pháp độ lệch chuẩn (std – standard deviation)
  • Phương pháp Z-score
  • Phương pháp IQR (Interquartile Range)
  • Mô hình Isolation Forest
  • Bài tập thực hành 16 
Buổi 15
Trực quan hóa dữ liệu với Seaborn
  • Giới thiệu về Seaborn
  • Hàm trong Seaborn
  • Cấu trúc dữ liệu truyền vào cho Seaborn
  • Style và theme trong Seaborn
  • Biểu đồ phân tán (scatter plot)
  • Biểu đồ đường (line plot)
  • Biểu đồ quan hệ
  • Biểu đồ histogram
  • Biểu đồ KDE
  • Biểu đồ cặp (pair plot)
  • Biểu đồ nhiệt (heat map)
  • Bài tập thực hành 15
Tổng kết khóa học
  • Tổng kết, liên kết nội dung đã học
  • Thảo luận vận dụng Python vào thục tiễn 
Buổi 20
Buổi 19
Thực hành tổng hợp 03 - Phân tích dữ liệu với Python
  • Thực hành về khám phá và phân tích dữ liệu, KNN, K-means 
Khai giảng K4 Python For Data Analytic & Machine Learning - Cole

THÔNG TIN KHAI GIẢNG KHÓA HỌC 

Hình thức
 Online qua Zoom

Số lượng
 30 học viên

Thời gian
 2 buổi/tuần
Từ 20:00 đến 22:00

Khai giảng
 Tháng 05/2023

ĐĂNG KÝ NGAY

Họ và tên 

Số điện thoại 

Email (nếu không có nhập: SĐT@gmail.com)

Địa chỉ

ĐĂNG KÝ SỚM
LỚP THÁNG 05

NHẬN ƯU ĐÃI SỚM

Cảm nhận của các học viên xuất sắc sau khi hoàn thành khóa học Python for Data Analytic & Machine Learning

CẢM NHẬN HỌC VIÊN SAU KHÓA HỌC

...
Mình học để xử lý dữ liệu nhanh hơn và cũng thấy khóa học có ứng dụng cải thiện tốc độ làm việc rất nhiều. Có cái là mấy buổi đầu học cách làm quen với Python khá bỡ ngơ do quen dùng Excel rồi nhưng mà các buổi về sau khi đã quen thì mình thấy rất nhiều cái hay.
Kế toán
Doãn Thúy Hằng
Giảng viên dạy rất dễ hiểu và truyền đạt rất nhiều ý tưởng hay giúp mình có cái nhìn khác hơn về việc phân tích dữ liệu. Các bạn hỗ trợ viên cũng rất nhiệt tình, trong quá trình học mình không thấy có vấn đề gì cả. Khóa học rất phù hợp cho những ai làm việc với số liệu nhiều và muốn tìm ra điểm sáng từ dữ liệu.
Maketing
Nguyễn Trung Hưng
Anh thì trước đây làm việc bằng Excel nhưng mà gần đây dữ liệu lớn bùng nổ nhiều nên cần cải thiện tốc độ xử lý. Cũng có tự tìm hiểu về Python trên youtube nhưng mà thấy không tập trung được nên đăng ký học thử buổi 1 xem sao thấy thầy dạy ổn và nhiệt tình. Anh khá hài lòng với những kiến thức thu về từ khóa học.
Kỹ thuật
Đoàn Văn Nguyên
Em đăng ký cả lộ trình Data Analyst bên Cole ạ, em thấy Khóa Python học rất bài bản và phù hợp cho những bạn mới bắt đầu đặc biệt là chưa biết tý gì về Lập trình như em. Mới đầu chưa học thì em khá sợ Lập trình vì nghĩ khó nhưng mà học xong thì nó cũng chỉ là các câu lệnh mình biết ứng dụng như thế nào là ổn. Ngoài ra, thầy Đạt dạy hay lắm ạ, mong thầy dạy thêm các khóa nâng cao nữa ạ.
Sinh viên
Nguyễn Thị Hoa
Cảm ơn Cole đã hỗ trợ mình trong cả khóa học. Mặc dù những buổi đầu khá khó khăn cho những người có tuổi như mình nhưng nhờ các bạn trợ giảng giúp đỡ thì mình cũng đã hoàn thành xong khóa Python. Mình thấy ứng dụng rất nhiều và đã đăng ký cho cả nhân viên công ty tham gia học. Chỉ có 1 cái là mình muốn các bài cuối chia nhỏ kiến thức ra để đi sâu hơn vì mình thấy các bài đó rất giá trị cần đào sâu thêm. Cảm ơn.
Quản lý kinh doanh
Lý Thu Quyên
Khóa học có tính ứng dụng cao, kết hợp với Excel và cả SQL cũng rất tiện. Hiện tại công việc hàng ngày cũng đã bắt đầu sử dụng thêm Python để làm báo cáo cho nhanh hơn. Giảng viên, trợ giảng, đội ngũ hỗ trợ nhiệt tình.
Quản lý vận hành
Nguyễn Thị Đào
Khóa học bài bản, đi hết các kiến thức Python ứng dụng cho Data. Thầy và các bạn trợ giảng nhiệt tình, phần thực hành đi rất kỹ. Khóa học phù hợp làm nền tảng trước khi học AI - Machine Learning - Deep Learning nếu chưa có kiến thức về Lập trình Python.
Lập trình
Trần Trọng Khang

CÂU HỎI THƯỜNG GẶP

Bạn đang học hoặc đã đăng ký một khóa học mà muốn đổi sang khóa khác thì phí đổi là 500,000/ lần đổi

Tôi có được đổi khóa học khi tham gia học không?

Tôi có được hỗ trợ sau giờ học không?

Giảng viên, các trợ giảng sẽ hỗ trợ sau giờ học. Các khóa sẽ có cộng đồng trên Facebook và Zalo để hỗ trợ lẫn nhau.

Nếu tôi bỏ lỡ các buổi học có được học bù hay bảo lưu không?

Khi bạn đăng ký tham gia chương trình học, bạn sẽ được bảo lưu khóa học nếu chưa có thời gian học

Tôi có được xem lại các bài giảng đã học không?

Mỗi buổi học online sẽ được record lại và gửi lại cho học viên theo quy định của lớp

NHẬN TƯ VẤN THÊM TẠI ĐÂY

Khóa học có yêu cầu trình độ đầu vào không?

Khóa học dành cho mọi trình độ, dạy từ cơ bản đến nâng cao. Tuy nhiên, dù ở trình độ nào khóa học yêu cầu nỗ lực và kiên trì nhất định của học viên. Hãy chắc chắn bạn có đủ tinh thần để theo khóa học nhé!

HOẠT ĐỘNG NỔI BẬT

Khai giảng liên tục các khóa học nâng cấp kỹ năng về ứng dụng chuyển đổi số dành cho học sinh, sinh viên đam mê công nghệ và người đi làm có nhu cầu bổ sung và nâng cao trình độ chuyên môn cũng như kỹ năng phục vụ yêu cầu của công việc hàng ngày và xu hướng tất yếu của Chuyển đổi số tại cơ quan, đơn vị.
Giấy phép hoạt động số ĐKKD 0109007268 do Sở KH&ĐT TP HN cấp ngày 29/11/2019
0869 810 635
contact@cole.vn
Địa chỉ: Tầng 3, số 8 Phan Văn Trường, Dịch Vọng Hậu, Cầu Giấy, Hà Nội
Văn phòng giao dịch: Toà D, Việt Đức Complex, 39 Lê Văn Lương, Nhân Chính, Thanh Xuân, Hà Nội