Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Những nguyên tắc cơ bản của Python dành cho tác vụ dữ liệu
- Cài đặt Python và thiết lập môi trường phát triển
- Ngữ pháp ngôn ngữ: biến, kiểu dữ liệu, cấu trúc điều khiển
- Viết và chạy các kịch bản Python đơn giản
Xử lý tệp tin: CSV và Excel
- Đọc và ghi tệp CSV bằng mô-đun csv và Pandas
- Làm việc với tệp Excel bằng openpyxl/xlrd và Pandas
- Bài tập thực tiễn: tự động hóa chuyển đổi tệp tin
Giới thiệu về Pandas
- Cơ bản DataFrame: tạo, chỉ mục, chọn lọc và lọc dữ liệu
- Phép toán tập hợp (aggregation) và nhóm dữ liệu
- Thao tác làm sạch phổ biến: giá trị thiếu, trùng lặp và chuyển đổi kiểu dữ liệu
Giới thiệu về Polars
- Các khái niệm của Polars và đặc điểm hiệu suất so với Pandas
- Thao tác DataFrame cơ bản trong Polars
- Ví dụ sử dụng thực tế: khi nào nên chọn Polars thay vì Pandas
Biến đổi dữ liệu nâng cao (Trung cấp)
- Phép kết hợp phức tạp, hàm cửa sổ và hoạt động pivot trong Pandas
- Các mẫu xử lý dữ liệu hiệu quả với Polars
- Sắp xếp tuần tự các thao tác và tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ
Tự động hóa quy trình với Python
- Viết kịch bản để tự động hóa các tác vụ dữ liệu lặp lại và các bước ETL
- Lên lịch chạy kịch bản bằng bộ lập lịch của hệ điều hành (OS schedulers) hoặc công cụ lên lịch tác vụ
- Ghi nhật ký, xử lý lỗi và gửi thông báo
Đóng gói kịch bản và các phương pháp tốt nhất
- Tạo tệp thực thi với PyInstaller hoặc các công cụ tương tự
- Cấu trúc dự án, môi trường ảo (virtual environments) và quản lý phụ thuộc
- Những kiến thức cơ bản về kiểm soát phiên bản và tài liệu hóa quy trình làm việc
Mini-dự án thực hành
- Dự án xuyên suốt: đọc tệp thô, làm sạch và biến đổi dữ liệu, tạo đầu ra
- Tự động hóa toàn bộ quy trình và đóng gói thành kịch bản có thể chạy hoặc tệp thực thi
- Đánh giá và cải thiện dựa trên phản hồi từ đồng nghiệp
Tóm tắt và các bước tiếp theo
Yêu cầu
- Nắm vững các khái niệm cơ bản về lập trình hoặc sẵn sàng học hỏi
- Thành thạo sử dụng dòng lệnh (command-line) hoặc terminal để cài đặt gói phần mềm
- Có kinh nghiệm làm việc với bảng tính (CSV/Excel)
Đối tượng tham gia
- Nhân viên phân tích dữ liệu và vận hành muốn tự động hóa các tác vụ dữ liệu
- Kỹ sư phân tích tìm kiếm giải pháp viết kịch bản ETL nhẹ gọn
- Các chuyên gia quan tâm đến quy trình xử lý dữ liệu dựa trên Python thực tiễn
14 Giờ
Đánh giá (2)
mọi thứ đều hoàn hảo
Florin Vrincianu
Khóa học - Python Programming Fundamentals
Dịch thuật bằng máy
Các bài tập thực hành liên quan đến nội dung thực sự giúp hiểu rõ hơn về mỗi chủ đề. Ngoài ra, phong cách bắt đầu lớp học bằng bài giảng và tiếp tục với các bài tập thực hành là tốt và hữu ích để liên kết với nội dung đã được trình bày trước đó.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Khóa học - Introduction to Data Science and AI using Python
Dịch thuật bằng máy