Junior B: Khóa học Data Analytics với Python chuyên sâu

Data analytics với python là khóa ứng dụng python trong data analysis; thiết kế riêng python cho data analysis. Cân mọi case phức tạp sau 40 giờ học thực chiến theo phương pháp học; từ dữ liệu thực tế ứng dụng tại ngân hàng, tài chính và các công ty công nghệ hàng đầu.

Thông tin khóa học data analysis với python (Junior B)

Khóa học data analysis với Python thiết kế độc quyền bởi giảng viên Đại học Bách Khoa; đi sâu vào thực tiễn giúp học viên ứng dụng python trong data analysis ngay sau khóa học. Khóa học Data analytics vs Python đi lên từ con số 0 – học bài bản; vững nền tảng, xử lý dữ liệu lớn tốc độ cao; làm báo cáo tự động, cọ sát 100% bài toán dữ liệu thực tế ứng dụng giải quyết cho ngân hàng, tài chính, công nghệ, áp dụng máy học tự động hóa làm sạch dữ liệu.

Tại sao chọn học Data Analytics with Python thay vì học mỗi về Data Analyst

Chọn Python để phân tích dữ liệu là lối tắt cho những người muốn theo ngành dữ liệu. Một khóa học bao quát các nghiệp vụ của 1 Data Analyst song song với đó đưa người học tiếp cận với môi trường công nghệ thông tin, ngôn ngữ lập trình, tạo nền tảng phát triển sâu rộng trong ngành dữ liệu.

• Python là ngôn ngữ bậc cao, dễ dàng học cho người mới và tính ứng dụng cao
• Ngành phân tích dữ liệu sử dụng Python nhiều nhất
• Khóa học đi từ cơ bản, hiểu cốt lõi của dữ liệu
• Ứng dụng máy học vào dữ liệu, tự động xử lý dữ liệu thô, tạo báo cáo tự động
• Sử dụng bài toán dữ liệu thực tế từ tập đoàn tài chính lớn, ngân hàng, công nghệ

Điểm đặc biệt khi học khóa học data analysis vs python chỉ có tại Cole

• Chắc nền tảng vững tương lai: Mọi kiến thức được cung cấp trong khóa học data analysis với Python đều bắt đầu từ cơ bản, đi từ cốt lõi của vấn đề tạo nền tảng vững chắc.
• Ứng dụng Python trong SQL và Excel: Tối ưu hóa SQL, Excel ứng dụng ngôn ngữ lập trình trong dữ liệu, tăng tốc độ xử lý, áp dụng thuật toán dữ liệu cải thiện chất lượng công việc.
• Lợi thế máy học phụ trội: ứng dụng Python trong data analysis dễ dàng làm sạch dữ liệu tự động, tối ưu hóa năng suất và phân cụm dữ liệu.
• Thành thạo công cụ: Thực hành các bài toán phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ Python trên Công cụ Google Colab, Jupyter NoteBook, Visual Code Studio,… Và cách sử dụng các thư viện phổ biến để giải quyết bài toán phân tích dữ liệu như: Pandas,  Kmeans, KNN, Seaborn, Matplotlib. 
• Biểu diễn dữ liệu: Lập được một báo cáo phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ lập trình Python, trả lời các câu hỏi về phân tích dữ liệu trong cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp.
• Ứng dụng thực tế: Giải quyết các bài toán phân tích dữ liệu ứng dụng trong thực tiễn nhằm đưa ra các mô hình giả thuyết trả lời câu hỏi liên quan đến dữ liệu.

Đối tượng tham gia khóa data analysis vs python

• Sinh viên nhóm ngành kỹ thuật, CNTT v.v,… muốn ứng dụng khả năng phân tích và xử lý số liệu/dữ liệu bằng ngôn ngữ lập trình vào giải quyết nhanh các công việc

• Sinh viên CNTT muốn học lập trình một cách bài bản phục vụ trở thành Developer trong ngành phát triển các ứng dụng web, mobile, lập trình hệ thống
• Người đã đi làm muốn nâng cấp kỹ năng xử lý dữ liệu qua ngôn ngữ lập trình đơn giản để rút ngắn thời gian thao tác thông thường. 
• Nhân viên phòng kế hoạch, phân tích tài chính, bảo hiểm, đầu tư, … đang loay hoay vì dữ liệu quá nhiều không xử lý kịp.
• Người trái ngành muốn chuyển sang làm Data Analyst
• Người không có nền tảng công nghệ, muốn được học bài bản từ nền tảng để phát triển lên trở thành Data Analyst
• Nhà quản lý muốn làm chủ dữ liệu một cách nhanh chóng để kiểm tra kết quả công việc của nhân viên, đưa ra các chiến lược mới cho doanh nghiệp.

Mục tiêu Data analytics vs Python

• Lộ trình từ con số 0, nắm vững Python và ứng dụng Python trong phân tích dữ liệu: phân tích giá trị vòng đời khách hàng (Customer Lifetime Value), Dự đoán kinh doanh, Rủi ro trong ngân hàng, tài chính, đo lường rủi ro tín dụng
• Hiểu được cấu trúc dữ liệu, mô hình dữ liệu và vận hành dữ liệu
• Khóa học cung cấp cho học viên (HV) những kiến thức cơ bản nhất về phân tích dữ liệu với Python
• Trang bị cho học viên các kiến thức cần thiết về cách truy vấn dữ liệu, cách sử dụng công cụ Google Colab, Jupyter notebook và các thư viện thường dùng để làm phân tích dữ liệu trong python như: K-means, KNN, Pandas, Seaborn,…
• Giúp học viên có thể phân tích bất cứ dữ liệu gì để trả lời các bài toán ứng dụng trong thực tiễn tại doanh nghiệp

• Giúp học viên có đủ kiến thức nền tảng để học các khóa học nâng cao sau này về trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning), Học sâu (Deep Learning), Computer Vision

>> Lộ trình tổng hợp 5 khóa học data analyst của Cole