Giới thiệu khóa học: Các dự án thực tế về phân tích dữ liệu bằng Python
Nếu bạn đang hướng đến mục tiêu trở thành nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu, không gì chuẩn bị tốt hơn việc làm việc trên các dự án thực tế. Khóa học “Các dự án thực tế về phân tích dữ liệu bằng Python” được thiết kế để giúp bạn xây dựng các kỹ năng thực tiễn bằng cách hướng dẫn bạn thực hiện 5 dự án phân tích thực tế sử dụng Python, Pandas và Seaborn.
Xuyên suốt khóa học, bạn sẽ học cách làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu thông qua các tình huống thực hành phản ánh những thách thức trong ngành. Mỗi dự án sẽ củng cố khả năng của bạn trong việc diễn giải dữ liệu, xác định thông tin chi tiết và chuyển chúng thành các quyết định kinh doanh có ý nghĩa—những kỹ năng cốt lõi cần thiết cho bất kỳ vai trò phân tích nào.
Lộ trình học tập này giúp bạn:
Làm việc với các tập dữ liệu thực tế bằng Python
Áp dụng Pandas để làm sạch và xử lý dữ liệu
Tạo các hình ảnh trực quan rõ ràng với Seaborn
Hiểu quy trình phân tích được sử dụng trong các công ty thực tế
Xây dựng một portfolio sẵn sàng cho công việc, thể hiện kinh nghiệm thực tiễn của bạn
Cho dù bạn đang bắt đầu từ con số không hay muốn nâng cao kỹ năng phân tích hiện tại, phương pháp học tập dựa trên dự án này là một trong những cách hiệu quả nhất để nổi bật trong lĩnh vực dữ liệu.
Những gì bạn sẽ học:
Được tuyển dụng làm Nhà phân tích dữ liệu và kiếm được tới 156.000 đô la bằng cách thể hiện 5 Dự án Phân tích Dữ liệu Thực tế trên sơ yếu lý lịch của bạn
Hiểu quy trình Phân tích Dữ liệu — thu thập, làm sạch, kết hợp, lọc và phân tích dữ liệu.
Học Python cho Phân tích Dữ liệu — làm việc với Excel, Văn bản, Chuỗi thời gian và Dữ liệu Địa lý.
Xây dựng các Dự án Phân tích Dữ liệu bằng cách sử dụng Biểu đồ Hình tròn, Biểu đồ Bong bóng, Đám mây từ và Bản đồ. Nắm vững các thư viện Phân tích Dữ liệu thiết yếu — Pandas, Seaborn, Matplotlib, Plotly, Folium, WordCloud và Geopy
Tích lũy kinh nghiệm với các Dự án Phân tích Dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế.
Thời lượng khóa học: 8,5 giờ (65 bài giảng + tài liệu)
Giảng viên: Shan Singh
Tổng dung lượng: 4,62 GB
