The Data Analyst Course: Complete Data Analyst Bootcamp
Complete Data Analyst Training: Python, NumPy, Pandas, Data Collection, Preprocessing, Data Types, Data Visualization
Những gì bạn sẽ học được
- The course provides the complete preparation you need to become a data analystFill up your resume with in-demand data skills: Python programming
- NumPy
- pandas
- data preparation - data collection
- data cleaning
- data preprocessing
- data visualization
- data analysis
- data analyticsAcquire a big picture understanding of the data analyst roleLearn beginner and advanced PythonStudy mathematics for PythonWe will teach you NumPy and pandas
- basics and advancedBe able to work with text filesUnderstand different data types and their memory usageLearn how to obtain interesting
- real-time information from an API with a simple scriptClean data with pandas Series and DataFramesComplete a data cleaning exercise on absenteeism rateExpand your knowledge of NumPy – statistics and preprocessingGo through a complete loan data case study and apply your NumPy skillsMaster data visualizationLearn how to create pie
- bar
- line
- area
- histogram
- scatter
- regression
- and combo chartsEngage with coding exercises that will prepare you for the jobPractice with real-world dataSolve a final capstone projectShow moreShow less
Những gì bạn sẽ nhận được
Mô tả khóa học
Vấn đề thực tế
Hầu hết các khóa học phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu và lập trình hiện nay đều bỏ qua một bước quan trọng: xử lý dữ liệu thô. Họ không dạy bạn cách làm việc với dữ liệu chưa qua xử lý, cách làm sạch dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu. Điều này tạo ra khoảng cách lớn giữa kỹ năng thực tế cần có và những gì bạn được học. Sự thật là dữ liệu thực tế luôn phức tạp và hỗn độn – bạn cần biết cách vượt qua thách thức này để trở thành một chuyên gia dữ liệu độc lập.
Các bootcamp trực tuyến hay lớp học truyền thống thường bỏ qua khía cạnh này và chỉ hướng dẫn bạn làm việc với dữ liệu "sạch". Điều này không chỉ gây bất lợi khi bạn đi xin việc, mà còn ảnh hưởng đến hiệu suất làm việc sau này.
Giải pháp toàn diện
Mục tiêu của chúng tôi là trang bị cho bạn hành trang đầy đủ nhất. Khóa học này sẽ biến bạn thành một nhà phân tích dữ liệu sẵn sàng cho thị trường lao động. Để làm được điều đó, chúng tôi tập trung vào các chủ đề nền tảng sau:
- Lý thuyết nền tảng về phân tích dữ liệu
- Python cơ bản
- Python nâng cao
- Thư viện NumPy
- Thư viện Pandas
- Làm việc với tập tin văn bản
- Thu thập dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu
- Tiền xử lý dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu
- Dự án thực tế cuối khóa
Các chủ đề được sắp xếp theo trình tự hợp lý, mỗi phần đều xây dựng dựa trên phần trước. Đây chính là điểm khác biệt lớn của chương trình chúng tôi. Bạn sẽ không bao giờ bị lạc lối nhờ hệ thống video bài giảng đầy đủ, không bỏ sót bất kỳ bước nào. Chúng tôi không dạy bạn phân tích dữ liệu khi chưa biết cách thu thập và làm sạch chúng.
Với mục tiêu chuẩn bị cho bạn một vị trí phân tích dữ liệu – bước đệm quan trọng để trở thành nhà khoa học dữ liệu – chúng tôi đã xây dựng Khóa Học Phân Tích Dữ Liệu Toàn Diện.
Đây là chương trình đào tạo độc đáo, tập trung vào những kỹ năng nền tảng thường bị bỏ qua nhưng lại cực kỳ quan trọng trong thực tế. Nội dung được thiết kế mạch lạc, các chủ đề liên kết chặt chẽ với nhau, giúp bạn tiết kiệm thời gian và chi phí so với các khóa học truyền thống. Chúng tôi tin rằng khóa học này sẽ làm tăng đáng kể cơ hội nghề nghiệp của bạn, nhờ vào việc chuẩn bị cho những tình huống thực tế và câu hỏi phỏng vấn thường gặp.
Nội dung chi tiết khóa học
- Lý thuyết nền tảng về phân tích dữ liệu
- Python cơ bản
- Python nâng cao
- Thư viện NumPy
- Thư viện Pandas
- Làm việc với tập tin văn bản
- Thu thập dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu
- Tiền xử lý dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu
- Dự án thực tế tổng hợp
1. Lý thuyết nền tảng về phân tích dữ liệu
Chúng tôi không chỉ dừng lại ở các định nghĩa khô khan. Bạn sẽ hiểu rõ vai trò của nhà phân tích dữ liệu, cách họ tạo ra giá trị cho doanh nghiệp, và xu hướng phát triển trong ngành.
Tại sao cần học?
Hiểu tổng quan giúp bạn kết nối các phần kiến thức lại với nhau. Trong một lĩnh vực mới và không ngừng phát triển như phân tích dữ liệu, nắm vững nền tảng lý thuyết chính là chìa khóa để thích ứng và tiến xa.
2. Python cơ bản
Bắt đầu từ con số 0. Khóa học được xây dựng để phù hợp với cả những người chưa có kinh nghiệm lập trình.
Tại sao cần học?
Ngôn ngữ lập trình là công cụ không thể thiếu trong thế giới dữ liệu hiện đại. Thiếu kỹ năng này, bạn sẽ luôn phụ thuộc vào người khác. Python được lựa chọn vì đây là ngôn ngữ số 1 trong phân tích dữ liệu nhờ thư viện phong phú và tính linh hoạt.
3. Python nâng cao
Bạn sẽ được học các chủ đề nâng cao như xử lý dữ liệu văn bản, list comprehensions, và lambda functions.
Tại sao cần học?
Những kiến thức này biến bạn thành người dùng Python thành thạo, tự tin giải quyết vấn đề trong công việc thực tế.
4. Thư viện NumPy
NumPy là thư viện nền tảng cho tính toán khoa học trong Python, đặc biệt mạnh về xử lý toán học và thống kê.
Tại sao cần học?
Phần lớn công việc của nhà phân tích dữ liệu là tiền xử lý, nơi NumPy tỏa sáng nhờ khả năng xử lý mảng đa chiều và tốc độ tính toán vượt trội.
5. Thư viện Pandas
Pandas là công cụ mạnh mẽ để thao tác và phân tích dữ liệu, hỗ trợ đa dạng định dạng từ bảng số, chuỗi thời gian đến văn bản.
Tại sao cần học?
Kết hợp NumPy và Pandas mang lại sức mạnh không thể phủ nhận. Bạn cần thành thạo cả hai để thực hiện phân tích dữ liệu một cách độc lập và hiệu quả.
6. Làm việc với tập tin văn bản
Hướng dẫn bạn cách nhập và xuất dữ liệu từ các định dạng file phổ biến như CSV, JSON, TXT bằng Python, Pandas và NumPy.
Tại sao cần học?
Khác với nhiều khóa học chỉ cung cấp sẵn dataset, chúng tôi trang bị cho bạn kỹ năng xử lý dữ liệu thô – bước đầu tiên và thiết yếu trong mọi dự án thực tế.
7. Thu thập dữ liệu
Bạn sẽ học cách thu thập dữ liệu trực tiếp từ API – kỹ năng quan trọng khi dữ liệu không có sẵn.
Tại sao cần học?
Một nhà phân tích toàn diện phải biết tự mình khai thác nguồn dữ liệu đa dạng, không chỉ làm việc với dữ liệu có sẵn.
8. Làm sạch dữ liệu
Áp dụng Pandas vào thực tế để xử lý dữ liệu thiếu, dữ liệu nhiễu, định dạng không đồng nhất – những vấn đề thường gặp trong mọi dự án.
Tại sao cần học?
Làm sạch dữ liệu chiếm tới 80% thời gian của nhà phân tích. Bỏ qua bước này, mọi phân tích phía sau đều có nguy cơ sai lệch.
9. Tiền xử lý dữ liệu
Dữ liệu sạch chưa chắc đã sẵn sàng để phân tích. Giai đoạn tiền xử lý giúp chuẩn hóa, biến đổi và lựa chọn đặc trưng phù hợp.
Tại sao cần học?
Đây là nơi bạn thể hiện năng lực thực sự. Khả năng lựa chọn phương pháp xử lý phù hợp sẽ quyết định chất lượng đầu ra của cả dự án.
10. Trực quan hóa dữ liệu
Trực quan hóa là nghệ thuật biến dữ liệu thành thông tin dễ hiểu. Bạn sẽ học cách tạo và diễn giải biểu đồ một cách chính xác và thuyết phục.
Tại sao cần học?
Một hình ảnh có giá trị hơn nghìn lời nói. Trực quan hóa tốt giúp truyền tải thông điệp nhanh chóng, hỗ trợ ra quyết định hiệu quả.
11. Dự án thực tế tổng hợp
Bạn sẽ thực hiện một dự án từ A đến Z: thu thập, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Đây là cơ hội để tổng hợp toàn bộ kiến thức và kỹ năng đã học.
Bạn nhận được gì?
- Chương trình đào tạo trị giá $1,250
- Hỗ trợ Q&A tích cực
- Toàn bộ kiến thức để trở thành Data Analyst
- Cộng đồng học viên cùng đam mê
- Chứng chỉ hoàn thành khóa học
- Cập nhật nội dung thường xuyên
- Đào tạo theo tình huống thực tế
- Sẵn sàng trở thành nhà phân tích dữ liệu từ con số 0
Đừng chần chừ! Mỗi ngày trôi qua là một cơ hội bị bỏ lỡ.
Nhấn “Mua Ngay” để tham gia chương trình ngay hôm nay!
Đối tượng phù hợp:
- Bạn muốn trở thành Chuyên viên Phân tích Dữ liệu hoặc Nhà Khoa học Dữ liệu
- Bạn đang tìm kiếm một sự nghiệp vững chắc với thu nhập cao
- Người mới bắt đầu hoàn toàn, không yêu cầu kinh nghiệm trước đó
Nội dung khóa học
Chương trình học
Từ khóa
Khóa học gợi ý
Khám phá thêm những khóa học tuyệt vời khác
