Gitiho contest
Cùng gitiho contest chinh phục kiến thức, khẳng định bản thân với hệ thống bài test phong phú, đầy đủ các chủ đề để bạn khám phá.
Lộ trình học tập
Khám phá đỉnh cao tri thức cùng Gitiho qua hành trình học tập được thiết kế tỉ mỉ và toàn diện. Với kho tàng lộ trình đa dạng, chuyên sâu trên mọi lĩnh vực, chúng tôi sẽ đồng hành cùng bạn khai phá tiềm năng, chinh phục thách thức và khẳng định giá trị bản thân. Mỗi hành trình đều được nghiên cứu công phu, tạo nên bước đệm vững chắc để bạn tự tin bứt phá và tỏa sáng trên con đường phát triển sự nghiệp."
Gitiho for leading business
Tối ưu và đơn giản hóa hoạt động đào tạo tại doanh nghiệp. Sẵn sàng nền tảng, nội dung đào tạo cho tất cả các vị trí, bộ phận. Ứng dụng MIỄN PHÍ ngay vào doanh nghiệp chỉ với MỘT click.
Đã được tin tưởng sử dụng bởi các doanh nghiệp
PY01 - Phân tích dữ liệu với lập trình Python From Zero to Hero
-
-
Ngày update
05/2025 -
Học viên đăng ký
1,815
Top doanh nghiệp đã đăng ký cho nhân viên
Bạn sẽ học được gì?
Khoá học này sẽ có:
Video
9h 33m giờ học
Article
0 bài viết chuyên môn
Material
43 tài liệu đính kèm
Exam questions
1 đề thi ghi nhớ kiến thức
Nội dung khoá học
6 Chương . 49 bài giảng . 9h 33m giờ học
Mở rộng tất cả các phầnChương I. Tổng quan về Python
-
1. 0.0. Hướng dẫn học tập hiệu quả với Gitiho02:40
-
2. 1.0. Tham gia cộng đồng Dữ liệu cùng Gitiho và Nimbus
-
3. 1.1. Giới thiệu khóa học05:06
-
4. 1.2. Python là gì? Ứng dụng của PythonXem trước06:21
-
5. 1.3. Phần mềm sử dụng với Python. Hướng dẫn cài đặt phần mềm và cách sử dụngXem trước09:11
-
6. 1.4. Câu lệnh Python đầu tiênXem trước04:31
-
7. 1.5. Keyword và note trong Python04:01
Chương II. Biến và các câu lệnh cơ bản trong Python
-
8. 2.1. Indentation_Lưu ý và quy tắc đầu tiên trong PythonXem trước11:24
-
9. 2.2. Biến trong Python. Các loại biến và cách sử dụngXem trước07:50
-
10. 2.3. Thực hành in và tính toán cơ bản với biếnXem trước12:34
-
11. 2.4. Phân biệt các loại biến_Global và Local Variables10:18
-
12. 2.5. Biến dữ liệu kiểu số. Các thao tác cơ bản với biến kiểu số21:34
-
13. 2.6. Biến dữ liệu kiểu chuỗi ký tự - kiểu chuỗi ký tự trên nhiều dòng07:42
-
14. 2.7. Các công thức và hành động với dữ liệu kiểu chuỗi ký tự10:15
-
15. 2.8. Chuyển đổi các kiểu dữ liệu. Variables casting22:13
-
16. 2.9. Các thao tác nâng cao với dữ liệu kiểu chuỗi ký tự18:28
-
17. 2.10. Ký tự dạng "Escape" trong chuỗi ký tự.10:42
-
18. 2.11. Dữ liệu kiểu Boolean. Ứng dụng của biến Boolean.10:24
-
19. 2.12. Các dạng toán tử trong Python. Ví dụ với các toán tử14:17
Chương III. Tập hợp trong Python_Các thư viện hỗ trợ
-
20. 3.1. Tổng quan về Collection (tập hợp). Các loại Collections trong Python05:54
-
21. 3.2. Lý thuyết và thao tác cơ bản về List.14:12
-
22. 3.3. Các công thức và hành động nâng cao với List10:52
-
23. 3.4. Thực hành với List18:25
-
24. 3.5. Lý thuyết và các thao tác với Tuple09:17
-
25. 3.6. Lý thuyết và các thao tác với Set17:21
-
26. 3.7. Lý thuyết và thao tác cơ bản với Dictionary14:07
-
27. 3.8. Lý thuyết và thao tác nâng cao với Dictionary15:07
-
28. 3.9. Lý thuyết và thao tác với Array (Mảng dữ liệu)11:23
-
29. 3.10. Thư viện NumPy và ứng dung với Array (phần 1)27:14
-
30. 3.11. Thư viện NumPy và ứng dung với Array (phần 2)26:19
Chương IV. Vòng lặp và các câu lệnh logic trong Python
-
31. 4.1. Câu lệnh If với các điều kiện logic15:23
-
32. 4.2. Thực hành các ví dụ với câu lệnh If20:29
-
33. 4.3. Lý thuyết về vòng lặp. Vòng lặp While14:39
-
34. 4.4. Thực hành các ví dụ với vòng lặp While12:01
-
35. 4.5. Lý thuyết vòng lặp For.13:52
-
36. 4.6. Vòng lặp For nâng cao13:02
-
37. 4.7. Thực hành các ví dụ với vòng lặp For15:00
Chương V. Trực quan hóa dữ liệu trong Python với thư viện hỗ trợ
-
38. 5.1. Tổng quan về trực quan hóa dữ liệu và thư viện Matplotlib07:27
-
39. 5.2. Câu lệnh cơ bản với thư viện Matplotlib13:25
-
40. 5.3. Thao tác và câu lệnh tùy chỉnh với trực quan hóa dữ liệu (Phần 1)16:07
-
41. 5.4. Thao tác và câu lệnh tùy chỉnh với trực quan hóa dữ liệu (Phần 2)16:03
-
42. 5.5. Chức năng Subplot và ứng dụng với Pie Chart13:28
Chương VI. Case Study Phân tích: Biến động tỷ giá qua thời gian
-
43. 6.1. Đặt vấn đề Case Study06:56
-
44. 6.2. Phân tích url và crawl data05:20
-
45. 6.3. Cấu trúc dữ liệu bảng với Pandas07:47
-
46. 6.4. Dữ liệu ngày tháng với thư viện datetime04:22
-
47. 6.5. [Case Study] Bước 1_Thu thập dữ liệu nâng cao09:15
-
48. 6.6. [Case Study] Bước 2_Làm sạch và lựa chọn dữ liệu phù hợp với Pandas04:24
-
49. 6.7. [Case Study] Bước 3_Trực quan hóa dữ liệu và phân tích cơ bản04:34
-
1. Kiểm tra cuối khóa
Mô tả khoá học
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới được ứng dụng chuyên sâu vào nhiều lĩnh vực như Phân tích dữ liệu (Data analytics), Dữ liệu lớn (Big Data), Máy học (Machine Learning) và Trí tuệ nhân tạo (AI).
Đây đều là các công việc “hot” và được trả lương cao hiện nay. Và để bắt đầu tiến bước vào những công việc này, bạn cần có kiến thức chuyên môn về ngôn ngữ Python.
Hiểu được điều đó, Gitiho đã cho ra mắt khóa học PY01 - Phân tích dữ liệu với lập trình Python From Zero to Hero. Hoàn thành khóa học Python này, bạn sẽ tự tin nắm vững kiến thức về Python và biết áp dụng cho công việc phân tích dữ liệu. Cùng tìm hiểu nhé!
Vì sao bạn nên học Python để phân tích dữ liệu?
Python không chỉ là một ngôn ngữ lập trình đơn giản mà còn rất mạnh trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Với cú pháp dễ hiểu và linh hoạt, Python trở thành ngôn ngữ ưa thích của rất nhiều lập trình viên và nhà khoa học dữ liệu bởi ngôn ngữ dễ học, cú pháp đơn giản so với các ngôn ngữ lập trình khác.
Bộ thư viện và công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu của Python vô cùng mạnh và được cung cấp miễn phí.
Các vị trí yêu cầu sử dụng Python đang có nhu cầu tuyển dụng cao với mức lương cạnh tranh.
Tại sao bạn nên chọn khóa học lập trình Python tại Gitiho?
Nội dung khóa học bao gồm 6 chương, 49 bài giảng và 9 giờ 33 phút học sẽ giúp bạn nắm vững các kỹ năng, thao tác xử lý, trực quan hóa kết quả dựa trên thống kê thông quan ngôn ngữ lập trình Python.
Trong khóa học xử lý dữ liệu với python này, ngoài được tiếp cận với các lý thuyết lập trình với Python, Gitiho còn cung cấp các Case Study giúp bạn tiếp cận được với các bài toán thực tiễn, từ đó nắm được quy trình để ứng dụng vào công việc trong doanh nghiệp như thế nào.
Khóa học sẽ được tổ chức theo hình thức online dưới dạng video quay sẵn. Bạn sẽ được sở hữu trọn đời sau khi đăng ký và học đi học lại cho đến khi nhớ bài.
Nội dung học sẽ được cập nhật và update thường xuyên, đảm bảo bạn sẽ nắm được xu hướng phát triển mới nhất của trong ngành phân tích dữ liệu với python.
Mục tiêu khi tham gia khóa học Python?
Nắm vững lý thuyết và học cách thực hành kỹ thuật code bằng ngôn ngữ Python để phân tích và giải quyết các vấn đề trong phân tích dữ liệu.
Biết sử dụng Python trong phân tích dữ liệu thay cho các công cụ truyền thống như Excel, Power BI, Tableau…
Thành thạo các thao tác và xử lý dữ liệu với Matplotlib, Pandas,...
Biết tận dụng thư viện hỗ trợ trong Python để thu thập, xử lý và làm sạch dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu trong Python với thư viện hỗ trợ
Thành thạo lập trình Python để làm nền tảng cho học phân tích dữ liệu cơ bản đến nâng cao sau này và ngành khoa học máy khác,...
Ai có thể tham gia khóa học?
Sinh viên muốn học ngôn ngữ lập trình Python ứng dụng trong phân tích dữ liệu.
Người đang làm việc trong các vị trí cần xử lý dữ liệu, phân tích và số hóa dữ liệu.
Người làm tài chính, kế toán, marketing cần thống kê, làm báo cáo trực quan.
Hoặc bất kỳ ai muốn tìm hiểu thêm về python, ngành khoa học dữ liệu hoặc trực quan hóa dữ liệu thì đều có thể đăng ký tham gia khóa học python này.
Vậy bạn còn chần chờ gì mà không đăng ký ngay khóa học PY01 - Phân tích dữ liệu với lập trình Python From Zero to Hero để cùng Gitiho tiến bước đầu tiên trong ngành Data Analytics.
Đánh giá của học viên
4.9/5
10 Đánh giá và nhận xét
-
90 %
-
10 %
-
0 %
-
0 %
-
0 %
01:29 03/02/2022
08:04 06/01/2022
09:50 18/10/2021
12:48 13/10/2021
09:46 11/09/2021
08:08 30/07/2021
08:54 29/07/2021
01:32 07/07/2021
06:05 27/06/2021
Giảng viên:
Hỏi đáp khóa học
Thảo luận về bài học
712 thảo luận
Truong
Em muốn hỏi giả sử em muốn in ra “The maximum value is in jul/aug/sep” thì làm sao ạ? Vì trên hướng dẫn chỉ có thể in ra được giá trị
Nimbus Academy [Giảng viên]
Để in ra dòng "The maximum value is in jul/aug/sep" tùy theo tháng nào có giá trị lớn nhất (giống như bạn đang làm với max_sales), bạn cần dùng thêm một chút logic để kiểm tra giá trị lớn nhất thuộc về biến nào (tháng nào), sau đó in ra tên tháng tương ứng.
Bạn đã có 3 biến sales_jul, sales_aug, và sales_sep. Giờ ta dùng max() để lấy giá trị lớn nhất và dùng if để xác định tháng nào tương ứng:
sales_jul = 3000
sales_aug = 2020
sales_sep = 1876
max_sales = max(sales_jul, sales_aug, sales_sep)
if max_sales == sales_jul:
month = "jul"
elif max_sales == sales_aug:
month = "aug"
else:
month = "sep"
print("The maximum value is in {}".format(month))
Bạn cũng có thể viết gọn hơn bằng cách dùng dict:
sales = {"jul": sales_jul, "aug": sales_aug, "sep": sales_sep}
max_month = max(sales, key=sales.get)
print("The maximum value is in {}".format(max_month))
Nguyễn Diệu Anh
'def' ở đây có ý nghĩa gì? vì sao lại dùng câu lệnh 'def' trong tình huống này ? Biến x là biến có thể thay đổi? Chúng ta có thể gán nhiều giá trị khác nhau cho x? Quy tắc ở đây là gì ạ?
Nimbus Academy [Giảng viên]
Hi b, def là viết tắt của define, dùng để định nghĩa một hàm (function) trong Python.
Ví dụ:
def global_var():
print("Hoc" + x)
Bạn đang định nghĩa một hàm tên là global_var. Khi bạn gọi global_var() thì đoạn code bên trong hàm mới được chạy.
=> Chúng ta dùng Def để tách phần code ra thành một khối lệnh có thể gọi lại khi cần, thay vì viết trực tiếp. Đây là cách tổ chức chương trình rõ ràng, dễ kiểm soát hơn — tái sử dụng, chia nhỏ logic.
Biến x có thể thay đổi không => CÓ. Có thể gián nhiều giá trị khác nhau cho x.
Biến global (x = "Nimbus") là biến được tạo bên ngoài hàm → có thể dùng trong toàn bộ chương trình, kể cả bên trong hàm.
Nếu bên trong hàm bạn lại viết x = "Python" thì biến x bên trong hàm trở thành local variable → chỉ tồn tại trong hàm đó, và không ảnh hưởng đến biến global.
Truong
Cho em hỏi nếu dùng trên Jupyter thì làm cách nào để có phần gợi ý các functions ở sau ạ?
Trợ Giảng Gitiho
Dạ vâng Anh/Chị có thể theo dõi video sau để bật Autocomplete trên Jupyter ạ
https://www.youtube.com/watch?v=N_l7rZeAxKs
Truong
3 dấu ngoặc kép là bắt buộc đúng không ạ, nghĩa là mình có xuống mấy dòng thì vẫn là 3 dấu kép ạ?
Trợ Giảng Gitiho
Dạ vâng đúng rồi Anh/Chị ạ
Lam Quang Trung
import matplotlib.pyplot as ptl
temp = [32,31,31.5,32.5,31.5,33,33.5,33,30.5,30,30.5,31,29.5,27,31,30.5,31,31.5,32,33,33.5,33.5,33,30]
ptl.hist(temp)
link hình ảnh:
https://imgur.com/a/BHNKbIG
Lam Quang Trung
không báo lỗi j mà cũng ko hiện biểu đồ?
thư viện mình cài rồi:
C:\Users\HOME>pip list
Package Version
---------------------- -----------
contourpy 1.3.1
cycler 0.12.1
fonttools 4.57.0
kiwisolver 1.4.8
matplotlib 3.10.1
mysql-connector-python 9.2.0
numpy 2.2.4
packaging 24.2
pillow 11.1.0
pip 25.0.1
pylogix 1.0.6
pyparsing 3.2.3
python-dateutil 2.9.0.post0
six 1.17.0
C:\Users\HOME>
Giá ưu đãi chỉ còn 1 ngày
499,000đ
799,000đ
Hoàn tiền nếu không hài lòng
49 bài giảng, 9h 33m giờ học
Học online, mọi lúc mọi nơi
Học trên máy tính, điện thoại
Sở hữu khóa học trọn đời
Đăng ký cho doanh nghiệp
Giúp nhân viên của bạn truy cập không giới hạn 500+ khoá học, mọi lúc, mọi nơi
Top
Giấy chứng nhận Đăng ký doanh nghiệp số: 0109077145, cấp bởi Sở Kế hoạch và Đầu tư TP. Hà Nội
Giấy phép mạng xã hội số: 588, cấp bởi Bộ Thông tin và Truyền thông