Chia Sẻ Khóa Học Data Analyst - Bootcamp Data Analyst Hoàn Chỉnh [Update Tháng 7-2024] [Khóa 6523 A]
Khóa đào tạo Data Analyst hoàn chỉnh: Python, NumPy, Pandas, Data Collection, Preprocessing, Data Types, Data Visualization.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Khóa học cung cấp sự chuẩn bị hoàn chỉnh mà bạn cần để trở thành một Data Analyst.
- ✓ Điền vào resume của bạn các kỹ năng dữ liệu theo nhu cầu: lập trình Python, NumPy, pandas, data preparation - data collection, data cleaning, data preprocessing, data visualization; data analysis, data analytics.
- ✓ Có được sự hiểu biết toàn diện về vai trò của data analyst.
- ✓ Học Python cơ bản và nâng cao.
- ✓ Học toán cho Python.
- ✓ Chúng tôi sẽ dạy bạn NumPy và pandas, cơ bản và nâng cao.
- ✓ Có thể làm việc với text file.
- ✓ Hiểu các kiểu dữ liệu khác nhau và cách sử dụng bộ nhớ của chúng.
- ✓ Tìm hiểu cách lấy thông tin thú vị, thời gian thực từ API bằng một script đơn giản.
- ✓ Clean data với Pandas Series và DataFrames.
- ✓ Bài tập data cleaning hoàn chỉnh về tỷ lệ vắng mặt.
- ✓ Mở rộng kiến thức của bạn về NumPy - statistics & preprocessing.
- ✓ Thực hiện một loan data case study hoàn chỉnh và áp dụng các kỹ năng NumPy của bạn.
- ✓ Làm chủ data visualization.
- ✓ Tìm hiểu cách tạo pie, bar, line, area, histogram, scatter, regression, và combo chart.
- ✓ Tham gia các bài tập coding sẽ giúp bạn chuẩn bị cho công việc.
- ✓ Thực hành với dữ liệu thực tế.
- ✓ Giải quyết một final capstone project.
Vấn đề:
Hầu hết các khóa học về data analyst, data science, và coding đều bỏ qua một bước thực hành quan trọng. Họ không dạy bạn cách làm việc với dữ liệu thô, cách làm sạch và xử lý trước dữ liệu. Điều này tạo ra khoảng cách đáng kể giữa các kỹ năng bạn cần trong công việc và khả năng bạn có được trong quá trình đào tạo. Sự thật là dữ liệu thực tế rất lộn xộn, vì vậy bạn cần biết cách vượt qua trở ngại này để trở thành một chuyên gia dữ liệu độc lập.
Các bootcamp mà chúng ta đã thấy trực tuyến và thậm chí là các lớp học trực tiếp đều bỏ qua khía cạnh này và chỉ cho bạn cách làm việc với dữ liệu 'sạch'. Nhưng điều này không có lợi cho bạn. Trên thực tế, nó sẽ khiến bạn tụt hậu cả khi bạn đang ứng tuyển việc làm và khi bạn đang làm việc.
Giải pháp:
Mục tiêu của chúng tôi là cung cấp cho bạn sự chuẩn bị hoàn chỉnh. Và khóa học này sẽ biến bạn thành một data analyst sẵn sàng cho công việc. Để đưa bạn đến đó, chúng tôi sẽ đề cập chi tiết đến các chủ đề nền tảng sau:
- ✓ Lý thuyết về lĩnh vực data analytics.
- ✓ Python cơ bản.
- ✓ Python nâng cao.
- ✓ NumPy.
- ✓ Pandas.
- ✓ Làm việc với các text file.
- ✓ Data collection.
- ✓ Data cleaning.
- ✓ Data preprocessing.
- ✓ Data visualization.
- ✓ Ví dụ thực tế cuối khóa học.
Mỗi subject này đều dựa trên các subject trước đó. Và đây chính xác là điều khiến chương trình giảng dạy của chúng tôi trở nên có giá trị. Mọi thứ đều được trình bày theo đúng thứ tự và chúng tôi đảm bảo rằng bạn sẽ không bị lạc hướng trong quá trình học, vì chúng tôi đã cung cấp tất cả các bước cần thiết trong video (không bỏ sót một bước nào). Nói cách khác, chúng tôi sẽ không dạy bạn cách phân tích dữ liệu trước khi bạn biết cách thu thập và làm sạch dữ liệu.
Vì vậy, để chuẩn bị cho bạn cho entry-level job dẫn đến một vị trí data science - data analyst - chúng tôi đã tạo ra Khóa học Data Analyst này.
Đây là một chương trình đào tạo khá độc đáo vì nó dạy những nền tảng bạn cần trong công việc. Một khía cạnh thường bị bỏ qua nhưng lại có tầm quan trọng sống còn.
Hơn nữa, chúng tôi tập trung vào việc giảng dạy các chủ đề trôi chảy và bổ sung cho nhau. Khóa học cung cấp sự chuẩn bị hoàn chỉnh cho những ai muốn trở thành một data analyst với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với các chương trình truyền thống (chưa kể đến lượng thời gian bạn sẽ tiết kiệm được). Chúng tôi tin rằng nguồn tài nguyên này sẽ giúp bạn tăng đáng kể cơ hội có được việc làm, vì nó sẽ chuẩn bị cho bạn các nhiệm vụ và khái niệm thực tế thường được đưa vào các cuộc phỏng vấn.
Các chủ đề chúng tôi sẽ đề cập:
- ✓ 1. Lý thuyết về lĩnh vực data analytics.
- ✓ 2. Python cơ bản.
- ✓ 3. Python nâng cao.
- ✓ 4. NumPy.
- ✓ 5. Pandas.
- ✓ 6. Làm việc với text file.
- ✓ 7. Data collection.
- ✓ 8. Data cleaning.
- ✓ 9. Data preprocessing.
- ✓ 10. Data visualization.
- ✓ 11. Ví dụ thực tế cuối khóa.
1. Lý thuyết về lĩnh vực data analytics:
Ở đây chúng ta sẽ tập trung vào bức tranh toàn cảnh. Nhưng đừng tưởng tượng ra những trang dài nhàm chán với các thuật ngữ mà bạn phải tra cứu trong từ điển mỗi phút. Thay vào đó, đây là nơi chúng ta muốn định nghĩa một data analyst là ai, họ làm gì và họ tạo ra giá trị cho tổ chức như thế nào.
Tại sao phải học nó?
Bạn cần hiểu biết chung để đánh giá cách mọi phần của khóa học phù hợp với phần còn lại của nội dung. Như người ta vẫn nói, nếu bạn biết mình đang đi đâu, khả năng là cuối cùng bạn sẽ đến đó. Và vì data analyst và các công việc dữ liệu khác tương đối mới và liên tục phát triển, chúng tôi muốn cung cấp cho bạn hiểu rõ về vai trò của data analyst nói riêng. Sau đó, trong các chương tiếp theo, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn các công cụ thực tế bạn cần để trở thành một data analyst.
2. Python cơ bản:
Khóa học này tập trung vào Python. Vì vậy, chúng ta sẽ bắt đầu từ những điều cơ bản nhất. Đừng lo lắng nếu bạn chưa có kinh nghiệm lập trình trước đó.
Tại sao phải học nó?
Bạn cần học một ngôn ngữ lập trình để tận dụng tối đa thế giới dữ liệu phong phú mà chúng ta đang sống. Nếu bạn không được trang bị một kỹ năng như vậy, bạn sẽ luôn phụ thuộc vào khả năng trích xuất và thao tác dữ liệu của người khác và bạn muốn độc lập trong khi thực hiện phân tích, đúng không? Ngoài ra, bạn không nhất thiết phải học nhiều ngôn ngữ lập trình cùng một lúc. Chỉ cần thành thạo một ngôn ngữ là đủ, và chúng tôi đã tự nhiên chọn Python, ngôn ngữ đã khẳng định được vị thế là ngôn ngữ số một cho data analysis và data science (nhờ các thư viện phong phú và tính linh hoạt của nó).
3. Python nâng cao:
Chúng tôi sẽ giới thiệu các chủ đề Python nâng cao như làm việc với text data và sử dụng các công cụ như list comprehensions và anonymous functions.
Tại sao phải học nó?
Những bài học này sẽ biến bạn thành người dùng Python thành thạo, độc lập trong công việc. Bạn sẽ có thể sử dụng các điểm mạnh cốt lõi của Python để có lợi cho mình. Vì vậy, ở đây không chỉ nói về các chủ đề, mà còn về chiều sâu mà chúng ta khám phá các công cụ Python có liên quan nhất.
4. NumPy:
NumPy là package nền tảng của Python dành cho tính toán khoa học. Nó đã khẳng định mình là công cụ hữu ích khi bạn cần tính toán các phép toán và phép toán tĩnh.
Tại sao phải học nó?
Phần lớn công việc của một data analyst là dành cho việc xử lý trước các tập dữ liệu. Không còn nghi ngờ gì nữa, điều này liên quan đến hàng tấn các kỹ thuật toán học và thống kê mà NumPy nổi tiếng. Ngoài ra, package này giới thiệu các cấu trúc mảng đa chiều và cung cấp vô số các hàm và phương thức tích hợp để sử dụng khi làm việc với chúng. Nói cách khác, NumPy có thể được mô tả như một công cụ Python hiện đại ổn định về mặt tính toán, cung cấp tính linh hoạt và có thể đưa phân tích của bạn lên một tầm cao mới.
5. Pandas:
Thư viện pandas là một trong những công cụ Python phổ biến nhất giúp thao tác và phân tích dữ liệu. Thư viện này rất có giá trị vì bạn có thể sử dụng nó để thao tác với mọi loại thông tin - bảng số và dữ liệu chuỗi thời gian, cũng như văn bản.
Tại sao phải học nó?
Pandas là công cụ chính khác mà một nhà phân tích cần để làm sạch và xử lý trước dữ liệu mà họ đang làm việc. Các tính năng thao tác dữ liệu của nó là vô song trong Python vì tính đa dạng và phong phú mà nó cung cấp về mặt phương pháp và chức năng. Khả năng kết hợp để làm việc với cả NumPy và pandas cực kỳ mạnh mẽ vì hai thư viện bổ sung cho nhau. Bạn cần có khả năng vận hành cả hai để tạo ra một phân tích hoàn chỉnh và nhất quán một cách độc lập.
6. Làm việc với text file:
Trao đổi thông tin với các tệp văn bản thực tế là cách chúng ta trao đổi thông tin ngày nay. Trong phần này của khóa học, chúng ta sẽ sử dụng các công cụ Python, pandas và NumPy đã học trước đó để cung cấp cho bạn những điều cần thiết khi nhập hoặc lưu dữ liệu.
Tại sao phải học nó?
Trong nhiều khóa học, bạn chỉ được cung cấp một tập dữ liệu để thực hành các kỹ năng phân tích và lập trình của mình. Tuy nhiên, chúng tôi không muốn nhắm mắt làm ngơ trước thực tế, nơi mà việc chuyển đổi một tập dữ liệu thô từ tệp bên ngoài sang định dạng Python khả thi có thể là một thách thức lớn.
7. Data collection:
Trong thế giới thực, bạn không phải lúc nào cũng có sẵn dữ liệu. Trong phần này của khóa học, bạn sẽ học cách lấy dữ liệu từ một API.
Tại sao phải học nó?
Bạn cần biết cách lấy nguồn dữ liệu của mình, đúng không? Để trở thành một nhà phân tích toàn diện, bạn phải có khả năng thu thập dữ liệu từ các nguồn bên ngoài. Đây hiếm khi là một quá trình chỉ cần một cú nhấp chuột. Mục đích của phần này là cung cấp cho bạn tất cả các công cụ cần thiết để tự mình thực hiện điều đó.
8. Data cleaning:
Bước hợp lý tiếp theo là làm sạch dữ liệu của bạn. Đây là nơi bạn sẽ áp dụng các kỹ năng pandas đã học trước đó trong thực tế. Tất cả các bài học trong suốt khóa học đều có góc nhìn thực tế.
Tại sao phải học nó?
Phần lớn công việc của một data analyst trong thế giới thực liên quan đến việc làm sạch dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu cho quá trình phân tích thực tế. Bạn không thể mong đợi rằng mình sẽ xử lý được các nguồn dữ liệu hoàn hảo, đúng không? Vì vậy, bạn sẽ phải vượt qua giai đoạn này và làm sạch dữ liệu của mình.
9. Data preprocessing:
Ngay cả khi tập dữ liệu của bạn sạch và có hình dạng dễ hiểu, nó vẫn chưa sẵn sàng để được xử lý để trực quan hóa và phân tích. Có một bước quan trọng ở giữa, đó là data preprocessing.
Tại sao phải học nó?
Data preprocessing là nơi mà một data analyst có thể chứng minh họ giỏi hay tuyệt vời như thế nào trong công việc của mình. Giai đoạn công việc này đòi hỏi khả năng lựa chọn đúng công cụ thống kê sẽ cải thiện chất lượng tập dữ liệu của bạn và kiến thức để triển khai nó với các kỹ thuật pandas và NumPy nâng cao. Chỉ khi bạn hoàn thành bước này, bạn mới có thể nói rằng tập dữ liệu của mình đã được tiền xử lý và sẵn sàng cho phần tiếp theo, đó là trực quan hóa dữ liệu.
10. Data visualization:
Data visualization là bộ mặt của dữ liệu. Nhiều người nhìn vào dữ liệu và không thấy gì cả. Lý do là họ không tạo ra visualization tốt. Hoặc tệ hơn nữa – họ tạo ra các biểu đồ đẹp nhưng không thể diễn giải chúng một cách chính xác.
Tại sao phải học nó?
Phần này của khóa học sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng dữ liệu để tạo ra những insight có ý nghĩa. Vào cuối ngày, biểu đồ dữ liệu là thứ truyền tải nhiều thông tin nhất trong thời gian ngắn nhất. Và không gì có thể diễn đạt tốt hơn một hình ảnh trực quan về dữ liệu được thiết kế tốt và có ý nghĩa.
11. Ví dụ thực tế:
Khóa học có rất nhiều bài tập và trường hợp thực tế. Cuối cùng, chúng tôi đã đưa vào một ví dụ thực tế toàn diện sẽ cho bạn thấy mọi thứ bạn đã học được trong suốt quá trình kết hợp lại với nhau một cách hoàn hảo. Đây là nơi bạn có thể đánh giá được chặng đường mình đã đi trong hành trình trở thành một data analyst và bắt đầu sự nghiệp dữ liệu của mình.
Mục lục:
- ✓ 01 - Giới thiệu về Khóa học.
- ✓ 02 - Giới thiệu về Data Analytics.
- ✓ 03 - Thiết lập Môi trường.
- ✓ 04 - Python Basic.
- ✓ 05 - Nền tảng cho Coding trong Python.
- ✓ 06 - Mathematics for Python.
- ✓ 07 - NumPy Basic.
- ✓ 08 - Pandas - Basic.
- ✓ 09 - Làm việc với Text File.
- ✓ 10 - Làm việc với Text Data.
- ✓ 11 - Các Công cụ Python cần biết.
- ✓ 12 - Data Gathering/Data Collection.
- ✓ 13 - API (không cần POST requests cho khóa học này).
- ✓ 14 - Data Cleaning & Data Preprocessing.
- ✓ 15 - pandas Series.
- ✓ 16 - pandas DataFrames.
- ✓ 17 - NumPy Fundamentals.
- ✓ 18 - NumPy DataTypes.
- ✓ 19 - Làm việc với Arrays.
- ✓ 20 - Generating Data với NumPy.
- ✓ 21 - Statistics với NumPy.
- ✓ 22 - NumPy - Preprocessing.
- ✓ 23 - Ví dụ về Loan Data với NumPy.
- ✓ 24 - "Absenteeism" Exercise - Giới thiệu.
- ✓ 25 - Solution cho "Absenteeism" Exercise.
- ✓ 26 - Data Visualization.
- ✓ 27 - Kết luận.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Bạn nên tham gia khóa học này nếu bạn muốn trở thành một Data Analyst & Data Scientist.
- ✓ Khóa học này dành cho bạn nếu bạn muốn có một sự nghiệp tuyệt vời.
- ✓ Khóa học này cũng lý tưởng cho người mới bắt đầu vì nó bắt đầu từ những điều cơ bản và dần dần nâng cao kỹ năng của bạn.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU