Chia Sẻ Khóa Học Data Analyst Hoàn Chỉnh 2022 [Khóa 8195 A]
Khóa đào tạo Data Analyst hoàn chỉnh: Python, NumPy, Pandas, Data Collection, Preprocessing, Data Types, Data Visualization.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Khóa học cung cấp sự chuẩn bị đầy đủ mà bạn cần để trở thành một nhà phân tích dữ liệu.
- ✓ Điền vào sơ yếu lý lịch của bạn với các kỹ năng dữ liệu theo yêu 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 cảnh về vai trò của data analyst.
- ✓ Học Python cho người mới bắt đầu và nâng cao.
- ✓ Nghiên cứu toán học cho Python.
- ✓ Chúng tôi sẽ dạy bạn NumPy và pandas, cơ bản và nâng cao.
- ✓ Có thể làm việc với các tệp văn bản.
- ✓ Hiểu các loại dữ liệu khác nhau và cách sử dụng bộ nhớ của chúng.
- ✓ Tìm hiểu cách lấy thông tin thú vị, theo thời gian thực từ API bằng một tập lệnh đơn giản.
- ✓ Clean data với pandas Series và DataFrames.
- ✓ Hoàn thành một bài tập data cleaning về tỷ lệ nghỉ học.
- ✓ Mở rộng kiến thức của bạn về NumPy – statistics và preprocessing.
- ✓ Xem qua một nghiên cứu điển hình về loan data hoàn chỉnh và áp dụng các kỹ năng NumPy của bạn.
- ✓ Master data visualization.
- ✓ Học cách tạo pie, bar, line, area, histogram, scatter, regression, và combo chart.
- ✓ Tham gia vào các bài tập coding để chuẩn bị cho công việc.
- ✓ Thực hành với dữ liệu trong thế giới thực.
- ✓ Giải quyết một dự án capstone cuối cùng.
Vấn đề:
Hầu hết các khóa học về data analyst, data science, và coding đều bỏ lỡ một bước thực hành quan trọng. Họ không dạy bạn cách làm việc với dữ liệu thô, cách làm sạch và tiền xử lý. Điều này tạo ra một khoảng cách khá lớn giữa kỹ năng bạn cần trong công việc và khả năng bạn có được trong quá trình đào tạo. Sự thật mà nói, dữ liệu trong thế giới thực 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 khóa học mà chúng tôi đã thấy trực tuyến và thậm chí các lớp học trực tiếp bỏ qua khía cạnh này và chỉ cho bạn cách làm việc với dữ liệu 'sạch'. Nhưng điều này không làm bạn có lợi. Trên thực tế, nó sẽ khiến bạn lùi bước cả khi nộp đơn xin việc và khi 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 nhà phân tích dữ liệu sẵn sàng cho công việc. Để đưa bạn đến đó, chúng tôi sẽ đề cập sâu rộng đến các chủ đề nền tảng sau đây.
- ✓ Lý thuyết về lĩnh vực data analytics.
- ✓ Python cơ bản.
- ✓ Python nâng cao.
- ✓ NumPy.
- ✓ Pandas.
- ✓ Làm việc với các tệp văn bản (text file).
- ✓ Data collection.
- ✓ Data cleaning.
- ✓ Data preprocessing.
- ✓ Data visualization.
- ✓ Ví dụ thực tế cuối khóa.
Mỗi môn học này được xây dựng dựa trên những môn học trước đó. Và đây chính là điều làm cho chương trình học của chúng tôi trở nên có giá trị. Mọi thứ được hiển thị theo đúng thứ tự và chúng tôi đảm bảo rằng bạn sẽ không bị lạc đường, vì chúng tôi đã cung cấp tất cả các bước cần thiết trong video (không bỏ qua 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 nó.
Vì vậy, để chuẩn bị cho bạn cho công việc đầu vào dẫn đến vị trí khoa học dữ liệu - nhà phân tích dữ liệu - chúng tôi đã tạo Khóa học Data Analyst.
Đây là một chương trình đào tạo khá độc đáo vì nó dạy những nền tảng mà bạn cần trong công việc. Một khía cạnh thường bị bỏ quên của tầm quan trọng sống còn.
Hơn nữa, trọng tâm của chúng tôi là dạy các chủ đề trôi chảy và bổ sung cho nhau. Khóa học cung cấp sự chuẩn bị đầy đủ cho những người muốn trở thành nhà phân tích dữ liệu 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 thông tin này sẽ thúc đẩy đáng kể cơ hội tìm được việc làm của bạn, vì nó sẽ giúp bạn chuẩn bị cho 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 phân tích dữ liệu.
- ✓ 2. Python cơ bản.
- ✓ 3. Python nâng cao.
- ✓ 4. NumPy.
- ✓ 5. Pandas.
- ✓ 6. Làm việc với các tệp văn bản.
- ✓ 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 lớn. Nhưng đừng tưởng tượng những trang dài nhàm chán với những thuật ngữ mà bạn sẽ phải tra từ điển mỗi phút. Thay vào đó, đây là nơi chúng tôi muốn xác định nhà phân tích dữ liệu là ai, họ làm gì và cách họ tạo ra giá trị cho tổ chức.
Tại sao phải học nó?
Bạn cần có một sự hiểu biết chung để đánh giá cao cách mọi phần của khóa học phù hợp với phần còn lại của nội dung. Như người ta nói, nếu bạn biết mình đang đi đâu, rất có thể cuối cùng bạn sẽ đến được đó. Và vì nhà phân tích dữ liệu và các công việc dữ liệu khác tương đối mới và không ngừng phát triển, chúng tôi muốn cung cấp cho bạn kiến thức cụ thể về vai trò của nhà phân tích dữ liệu. Sau đó, trong các chương tiếp theo, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn các công cụ thực tế mà bạn cần để trở thành một nhà phân tích dữ liệu.
2. Python cơ bản:
Khóa học này tập trung vào Python. Vì vậy, chúng ta sẽ bắt đầu từ những điều cơ bản. Đừng sợ 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 giàu dữ liệu mà chúng ta đang sống. Trừ khi bạn được trang bị kỹ năng như vậy, nếu không, bạn sẽ luôn phụ thuộc vào khả năng trích xuất và thao tác dữ liệu của người khác, và bạn muốn trở thành phụ thuộc trong khi thực hiện phân tích, phải không? Ngoài ra, bạn không nhất thiết phải học nhiều ngôn ngữ lập trình cùng một lúc. Chỉ cần một kỹ năng là đủ và chúng tôi đã tự nhiên chọn Python, ngôn ngữ đã tự khẳng định mình là ngôn ngữ số một cho phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu (nhờ vào 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 dữ liệu văn bản 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 một người sử dụng Python thành thạo và độc lập trong công việc. Bạn sẽ có thể sử dụng điểm mạnh cốt lõi của Python để làm lợi thế của mình. Vì vậy, đây không chỉ là về các chủ đề, mà còn là về chiều sâu mà chúng ta khám phá các công cụ Python phù hợp nhất.
4. NumPy:
NumPy là package nền tảng của Python cho tính toán khoa học. Nó đã trở thành công cụ cần thiết 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 được dành riêng cho việc xử lý trước các tập dữ liệu. Không nghi ngờ gì nữa, điều này liên quan đến rất nhiều kỹ thuật toán học và thống kê mà NumPy nổi tiếng. Ngoài ra, package này còn giới thiệu các cấu trúc mảng đa chiều và cung cấp rất nhiều hàm và phương thức tích hợp sẵn 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 cấp độ tiếp theo.
5. Pandas:
Thư viện Pandas là một trong những công cụ Python phổ biến nhất tạo điều kiện thuận lợi cho việc thao tác và phân tích dữ liệu. Nó rất có giá trị vì bạn có thể sử dụng nó để thao tác với tất cả các loại thông tin - numerical table và time series data, cũng như văn bản.
Tại sao phải học nó?
Pandas là công cụ chính khác mà một nhà phân tích cần để clean và preprocess data mà họ đang làm việc. Các tính năng thao tác dữ liệu của nó không ai sánh kịp trong Python vì sự đa dạng và phong phú mà nó cung cấp về các phương thức và hàm. Khả năng kết hợp để làm việc với cả NumPy và pandas là cực kỳ mạnh mẽ vì hai thư viện bổ sung cho nhau. Bạn cần có khả năng vận hành với cả hai để tạo ra phân tích hoàn chỉnh và nhất quán một cách độc lập.
6. Làm việc với text file:
Trao đổi thông tin bằng tệp văn bản thực tế là cách chúng ta trao đổi thông tin ngày nay. Trong phần này của khóa học, chúng tôi 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 vào thực tế, nơi việc chuyển đổi một tập dữ liệu thô từ một tệp bên ngoài thành một định dạng Python khả thi có thể là một thách thức lớn.
7. Data collection:
Trong thế giới thực, không phải lúc nào bạn cũng có sẵn dữ liệu cho mình. Trong phần này của khóa học, bạn sẽ học cách truy xuất dữ liệu từ API.
Tại sao phải học nó?
Bạn cần biết cách tạo 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 một cú nhấp chuột. Phần này nhằm mục đích cung cấp cho bạn tất cả các công cụ cần thiết để tự làm việc 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 có được trước đó vào thực tế. Tất cả các bài học trong suốt khóa học đều có góc nhìn thế giới thực.
Tại sao phải học nó?
Một phần lớn công việc của một data analyst trong thế giới thực liên quan đến việc làm sạch dữ liệu và chuẩn bị cho phân tích thực tế. Bạn không thể mong đợi rằng bạn sẽ xử lý các nguồn dữ liệu hoàn hảo, phải không? Vì vậy, sẽ tùy thuộc vào bạn để vượt qua giai đoạn này và làm sạch dữ liệu của bạn.
9. Data preprocessing:
Ngay cả khi tập dữ liệu của bạn sạch sẽ và có hình dạng dễ hiểu, nó vẫn chưa hoàn toàn sẵn sàng để được xử lý để trực quan hóa và phân tích. Có một bước quan trọng ở giữa và đó là data preprocessing.
Tại sao phải học nó?
Data preprocessing là nơi một data analyst có thể chứng minh mức độ tốt hoặc tuyệt vời của họ trong công việc. Giai đoạn này của công việc đòi hỏi khả năng chọn đúng công cụ thống kê sẽ cải thiện chất lượng tập dữ liệu của bạn và kiến thức để triển khai nó bằng 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 bạn đã được xử lý trước và sẵn sàng cho phần tiếp theo, đó là data visualization.
10. Data visualization:
Data visualization là bộ mặt của dữ liệu. Nhiều người nhìn vào dữ liệu và không thấy gì. Lý do là họ không tạo ra những hình dung tốt. Hoặc thậm chí tệ hơn - họ đang tạo ra các đồ thị đẹp nhưng không thể diễn giải chúng một cách chính xác.
Tại sao phải học nó?
Phần này của khóa học sẽ dạy bạn cách sử dụng dữ liệu của mình để tạo ra những thông tin chi tiết có ý nghĩa. Vào cuối ngày, biểu đồ dữ liệu là thứ truyền tải nhiều thông tin nhất trong khoảng thời gian ngắn nhất. Và không có gì nói tốt hơn một hình ảnh hóa dữ liệu được xây dựng tốt và có ý nghĩa.
11. Ví dụ thực tế:
Khóa học bao gồm nhiều bài tập và các trường hợp thực tế. Cuối cùng, chúng tôi đã bao gồm một ví dụ thực tế toàn diện sẽ cho bạn thấy mọi thứ bạn đã học được trong quá trình kết hợp với nhau một cách độc đáo như thế nào. Đây là nơi bạn sẽ có thể đánh giá được bạn đã đi được bao xa trong hành trình trở thành một data analyst và bắt đầu sự nghiệp dữ liệu của mình.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
