Chia Sẻ Khóa Học Data Engineering - Python, Machine Learning, ETL, Web Scraping [Khóa 6551 A]
Tìm hiểu những kiến thức thiết yếu về Data Engineering với Python, Data Manipulation, Machine Learning, ETL, SSIS, Web Scraping.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Hiểu vai trò của Data Engineering: Nắm bắt được tầm quan trọng và trách nhiệm của data engineering trong hệ sinh thái dữ liệu rộng lớn hơn.
- ✓ Tìm hiểu các khái niệm chính về Data Engineering: Làm quen với các thuật ngữ và khái niệm thiết yếu trong data engineering.
- ✓ Thiết lập môi trường Python: Cài đặt Python thành công và tạo môi trường ảo trên cả Windows và macOS.
- ✓ Sử dụng Jupyter Notebook: Cài đặt, thiết lập và điều hướng Jupyter Notebook để phân tích và trực quan hóa dữ liệu tương tác.
- ✓ Phát triển kỹ năng lập trình Python: Hiểu và áp dụng các nền tảng của lập trình Python, bao gồm biểu thức, câu lệnh và kiểu dữ liệu.
- ✓ Thao tác cấu trúc dữ liệu trong Python: Sử dụng hiệu quả Python lists, tuples, và dictionaries.
- ✓ Thực hiện Data Manipulation với Pandas: Sử dụng Pandas để tạo, thao tác và phân tích dữ liệu trong Series và DataFrames.
- ✓ Load và Inspect Dataset: Import dataset vào Pandas DataFrames và thực hiện initial data inspection.
- ✓ Clean và Transform Data: Áp dụng các kỹ thuật data cleaning và transformation để chuẩn bị dữ liệu cho việc phân tích.
- ✓ Trực quan hóa dữ liệu với Python: Tạo nhiều loại trực quan hóa khác nhau để khám phá và trình bày thông tin chi tiết về dữ liệu.
- ✓ Hiểu những kiến thức cơ bản về Machine Learning: Có được hiểu biết nền tảng về các machine learning concept và workflow.
- ✓ Tiền xử lý dữ liệu cho Machine Learning: Thực hiện các tác vụ data preprocessing bao gồm handling missing values, encoding categorical variables, và feature engineering.
- ✓ Train và Evaluate các Machine Learning Model: Train các machine learning model, đưa ra dự đoán và đánh giá hiệu suất của chúng bằng các số liệu phù hợp.
- ✓ Làm việc với Logistic Regression Models: Train, evaluate, và interpret các logistic regression models.
- ✓ Visualize Model Evaluation Metrics: Tạo các visualization để diễn giải các confusion matrice và các evaluation metric khác.
- ✓ Save và Load các Machine Learning Model: Lưu các trained model và load chúng để sử dụng và triển khai trong tương lai.
- ✓ Build Decision Trees và Random Forests: Hiểu và triển khai các thuật toán decision trees và random forest.
- ✓ Tạo và chạy các ETL Package với SSIS: Tìm hiểu cách tạo và thực thi các ETL Package bằng SQL Server Integration Services (SSIS).
- ✓ Extract Data bằng Web Scraping: Sử dụng BeautifulSoup và Scrapy để trích xuất dữ liệu từ các website.
- ✓ Phát triển các Web Scraping Script: Viết và test các script để tự động hóa các tác vụ web scraping.
- ✓ Xây dựng các giải pháp Data Engineering toàn diện: Tích hợp các kỹ năng và kiến thức để xây dựng các data engineering pipeline mạnh mẽ bao gồm data collection, processing...!
Chào mừng bạn đến với khóa học này. Khóa học được thiết kế để trang bị cho bạn những kỹ năng và kiến thức thiết yếu cần thiết để thành công trong lĩnh vực data engineering đang phát triển nhanh chóng. Cho dù bạn là người mới bắt đầu hay chuyên gia giàu kinh nghiệm muốn mở rộng bộ kỹ năng của mình, khóa học này cung cấp phương pháp tiếp cận thực hành chi tiết để thành thạo data engineering.
Tổng quan về khóa học:
Data engineering là xương sống của khoa học và phân tích dữ liệu hiện đại, cung cấp nền tảng để thu thập, xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn. Khóa học này bắt đầu với những điều cơ bản và dần dần tiến triển đến các chủ đề phức tạp hơn, đảm bảo hiểu rõ từng khái niệm trước khi chuyển sang khái niệm tiếp theo.
Phần 1: Tổng quan về Data Engineering. Chúng ta bắt đầu bằng phần giới thiệu về data engineering, bao gồm vai trò của nó trong hệ sinh thái dữ liệu. Bạn sẽ tìm hiểu về các khái niệm chính, thuật ngữ và quy trình làm việc điển hình của một data engineer, từ thu thập dữ liệu đến phân tích. Phần này đặt nền tảng cho các khía cạnh kỹ thuật hơn sắp tới.
Phần 2: Thiết lập môi trường Python. Python là một công cụ nền tảng dành cho các data engineer. Trong phần này, bạn sẽ học cách thiết lập môi trường Python của mình trên cả Windows và macOS, bao gồm cả việc tạo và kích hoạt môi trường ảo. Chúng tôi cũng sẽ đề cập đến các công cụ thiết yếu như Jupyter Notebook và các text editor phổ biến, giúp bạn chuẩn bị cho việc lập trình Python hiệu quả và thao tác dữ liệu.
Phần 3: Cơ bản về lập trình Python. Sau khi thiết lập môi trường, chúng ta sẽ đi sâu vào lập trình Python. Bắt đầu với các biểu thức và câu lệnh cơ bản, bạn sẽ tiến tới các chủ đề phức tạp hơn như kiểu dữ liệu, biến, lists, tuples, dictionaries, câu lệnh có điều kiện và hàm. Phần này đảm bảo bạn có nền tảng vững chắc về Python, điều này rất quan trọng đối với các nhiệm vụ data engineering.
Phần 4: Data Manipulation và Visualization với Python. Học cách khai thác sức mạnh của Pandas để thao tác dữ liệu. Bạn sẽ khám phá cách tạo và quản lý Series và DataFrames, load và inspect dataset, clean và transform data, và trực quan hóa dữ liệu bằng nhiều kỹ thuật khác nhau. Đến cuối phần này, bạn sẽ thành thạo trong việc chuẩn bị và phân tích dữ liệu cho insights.
Phần 5: Kiến thức thiết yếu về Machine Learning. Phần này giới thiệu cho bạn những kiến thức cơ bản về machine learning. Bạn sẽ tìm hiểu về data preprocessing, handling missing values, encoding categorical variables, và feature engineering. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn đào tạo và đánh giá các mô hình học máy, đưa ra dự đoán và trực quan hóa kết quả. Bạn cũng sẽ học cách lưu và tải các mô hình để sử dụng trong tương lai.
Phần 6: Tạo và chạy các ETL Package với SSIS và SQL Server. Khám phá thế giới của các quy trình Extract, Transform, Load (ETL) bằng cách sử dụng SQL Server Integration Services (SSIS). Bạn sẽ học cách tạo và quản lý các ETL package, xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và tự động hóa data workflow. Phần này cung cấp các kỹ năng thực tế để quản lý các tác vụ tích hợp dữ liệu quy mô lớn.
Phần 7: Data Extraction bằng Web Scraping. Cuối cùng, chúng tôi sẽ giới thiệu các kỹ thuật web scraping bằng BeautifulSoup và Scrapy. Bạn sẽ học cách trích xuất dữ liệu từ các trang web, viết và test web scraping script và lưu dữ liệu đã trích xuất để phân tích. Phần này trang bị cho bạn các kỹ năng để thu thập dữ liệu từ web, một tài sản có giá trị đối với bất kỳ data engineer nào.
Đối tượng học viên:
Khóa học này lý tưởng cho các data engineer, data analysts, software developer, sinh viên, người đam mê công nghệ và các chuyên gia đang chuyển sang vai trò data engineering. Không yêu cầu kinh nghiệm trước, giúp người mới bắt đầu dễ tiếp cận.
Tại sao bạn nên đăng ký?
Bằng cách đăng ký khóa học này, bạn sẽ có được kinh nghiệm thực tế, thực hành với các công cụ và kỹ thuật được các kỹ sư dữ liệu sử dụng. Bạn sẽ học cách xây dựng các data pipeline mạnh mẽ, thao tác và phân tích dữ liệu, cũng như tạo và triển khai các mô hình học máy. Phương pháp tiếp cận từng bước của chúng tôi đảm bảo bạn có thể tự tin áp dụng các kỹ năng này vào các tình huống thực tế, giúp bạn trở thành một tài sản có giá trị trong ngành công nghiệp dựa trên dữ liệu.
Hãy tham gia cùng chúng tôi trên hành trình làm chủ data engineering và khai thác sức mạnh của dữ liệu!
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các Data Engineer đầy tham vọng.
- ✓ Data Analysts và Scientists.
- ✓ Software Developer.
- ✓ Sinh viên và Người mới tốt nghiệp.
- ✓ Người đam mê công nghệ và người có sở thích.
- ✓ Các chuyên gia chuyển đổi nghề nghiệp.
- ✓ Entrepreneur và Business Analysts.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU