Khóa học Phân tích Dữ liệu (Data Analysis)

Khóa học này cung cấp kiến thức cơ bản và nâng cao về phân tích dữ liệu, giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc trong lĩnh vực Data Analysis.

Tại sao chọn khóa học
  • Khóa học được thiết kế bài bản và chi tiết từ cơ bản đến nâng cao.
  • Giảng viên giàu kinh nghiệm và nhiệt tình.
  • Nội dung cập nhật và phù hợp với xu hướng hiện nay.
  • Hỗ trợ và tư vấn nhiệt tình từ cộng đồng học viên.
Mục tiêu khóa học
  • Nắm vững kiến thức cơ bản và nâng cao về phân tích dữ liệu và các kỹ thuật thống kê.
  • Phát triển kỹ năng lập trình Python và sử dụng các thư viện phổ biến cho phân tích dữ liệu.
  • Hiểu và áp dụng các kỹ thuật xử lý, chuẩn bị và trực quan hóa dữ liệu.
  • Xây dựng và triển khai các dự án phân tích dữ liệu thực tế.
Kết quả mong đợi
  • Có khả năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
  • Hiểu và áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu thăm dò (EDA) và phân tích nâng cao.
  • Phát triển kỹ năng làm việc nhóm và quản lý dự án phân tích dữ liệu.
  • Tự tin triển khai và quản lý các dự án phân tích dữ liệu thực tế.
Đối tượng hướng đến
  • Lập trình viên muốn nâng cao kỹ năng và kiến thức về phân tích dữ liệu và thống kê.
  • Sinh viên ngành Công nghệ Thông tin muốn nắm vững phân tích dữ liệu và các ứng dụng của nó.
  • Người muốn chuyển hướng sang lĩnh vực phân tích dữ liệu.
  • Nhà phân tích dữ liệu muốn học thêm về các kỹ thuật và công cụ phân tích dữ liệu.

Nội dung chương trình học

Chương 1: Giới thiệu về Phân tích Dữ liệu
Phân tích dữ liệu là gì?
Lịch sử và vai trò của phân tích dữ liệu
Các ứng dụng thực tế của phân tích dữ liệu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết về Thống kê
Các khái niệm cơ bản trong thống kê
Thống kê mô tả
Thống kê suy luận
Xác suất và phân phối xác suất
Kiểm định giả thuyết
Chương 3: Ngôn ngữ lập trình Python cho Phân tích Dữ liệu
Giới thiệu về Python và các thư viện cho phân tích dữ liệu
Làm việc với NumPy
Làm việc với Pandas
Làm việc với Matplotlib và Seaborn
Phân tích dữ liệu với Python
Chương 4: Xử lý và chuẩn bị dữ liệu
Thu thập và thu thập dữ liệu
Xử lý dữ liệu thiếu và không hợp lệ
Chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu
Biến đổi dữ liệu
Tạo đặc trưng từ dữ liệu
Xử lý dữ liệu ngoại lệ
Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn
Tạo tập dữ liệu cho phân tích
Chương 5: Phân tích Dữ liệu Thăm dò (EDA)
Giới thiệu về EDA
Phân tích một biến
Phân tích hai biến
Phân tích đa biến
Phát hiện mẫu và xu hướng
Trực quan hóa dữ liệu
Sử dụng biểu đồ và đồ thị
Công cụ và kỹ thuật EDA
Chương 6: Phân tích Dữ liệu Nâng cao
Hồi quy tuyến tính
Hồi quy logistic
Phân tích thành phần chính (PCA)
Phân tích cụm
Phân tích chuỗi thời gian
Ứng dụng phân tích nâng cao
Chương 7: Công cụ Phân tích Dữ liệu
Giới thiệu các công cụ phân tích dữ liệu
Làm việc với Excel
Làm việc với SQL
Làm việc với Tableau
Làm việc với Power BI
Chương 8: Kỹ năng Trực quan hóa Dữ liệu
Giới thiệu về trực quan hóa dữ liệu
Nguyên tắc và phương pháp trực quan hóa
Thiết kế biểu đồ hiệu quả
Tạo dashboard
Trực quan hóa tương tác
Chương 9: Ứng dụng Thực tế của Phân tích Dữ liệu
Phân tích dữ liệu trong kinh doanh
Phân tích dữ liệu trong y tế
Phân tích dữ liệu trong tài chính
Phân tích dữ liệu trong giáo dục
Phân tích dữ liệu trong marketing
Chương 10: Dự án cuối khóa - Phân tích dữ liệu doanh số bán hàng của một công ty
Lập kế hoạch và Phân tích yêu cầu
Thu thập và chuẩn bị dữ liệu
Phân tích và trực quan hóa dữ liệu
Báo cáo kết quả
Trình bày và báo cáo dự án