Đây là khóa học giúp người mới bắt đầu phân tích dữ liệu làm quen với các kỹ năng cơ bản trong toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu bằng Python. Với tư cách là người hoạch định và phát triển thương mại điện tử đang ứng dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu trong công việc thực tế, tôi đã xây dựng khóa học này để bạn có thể dễ dàng nắm vững toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu Python và áp dụng ngay lập tức.
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
5.0
데싸데분
Sau khi hoàn thành bootcamp cơ bản về crawling, tôi đang tiếp tục học khóa này! Hiện tại tôi đang theo đuổi mục tiêu trở thành data scientist và đang học song song với các bootcamp khác, nhưng với tiêu chí dành cho người mới bắt đầu thì chất lượng bài giảng của thầy Janjaemi Coding thực sự vượt trội một cách áp đảo! Từ nay về sau tôi sẽ tích cực sử dụng các bài giảng của thầy Janjaemi Coding để học trước, còn ở các bootcamp khác sẽ tập trung vào việc ôn tập và thực hiện dự án! Chân thành cảm ơn thầy vì những bài giảng tuyệt vời và những phản hồi nhiệt tình! Hẹn gặp lại thầy ở bài giảng tiếp theo 😊
5.0
gyunhwank
Khóa học này được thiết kế tập trung vào thực hành, từ tiền xử lý dữ liệu và EDA bằng cách sử dụng Pandas, cho đến trực quan hóa thông qua Plotly, nên rất hữu ích trong việc nắm bắt luồng và cảm giác phân tích dữ liệu. Thông qua việc áp dụng các chức năng đa dạng của Pandas vào các bộ dữ liệu thực tế, tôi đã quen thuộc hơn với quy trình phân tích và nhờ tạo ra các kết quả trực quan hóa sinh động bằng Plotly, tôi cũng có thể nâng cao khả năng giải thích dữ liệu của mình. Đối với một người mới bắt đầu học phân tích dữ liệu, cấu trúc tập trung vào thực tế đặc biệt hữu ích, và lời giải thích của giảng viên cũng rất thân thiện, đây là một khóa học mà ngay cả người không chuyên cũng có thể theo kịp mà không gặp khó khăn.
5.0
박해성
Nhìn chung, nó rất hữu ích trong việc học và tôi có thể thấy được sự yêu thích của người hướng dẫn đối với bài giảng. Em mong rằng trong tương lai thầy sẽ tiếp tục đưa ra những bài giảng dễ hiểu, dễ hiểu về nhiều lĩnh vực như thầy đã đề cập ở giữa bài giảng.
Cách sử dụng pandas
Cơ bản về phân tích dữ liệu
Tiền xử lý dữ liệu Python
Trực quan hóa dữ liệu mới nhất
Thư viện trực quan hóa plotly
Các định dạng dữ liệu đa dạng và thu thập dữ liệu
Khóa học này là khóa học học kỹ thuật phân tích dữ liệu Python. Được thiết kế để bạn có thể nắm vững tiền xử lý dữ liệu, xử lý dữ liệu thông qua thư viện pandas, và cả thư viện trực quan hóa mới nhất hữu ích nhất (plotly). Trong 8 năm vừa làm việc thực tế vừa giảng dạy với kinh nghiệm 80,000 học viên, đây là khóa học đặc biệt được tạo ra với sự cân nhắc tối đa về góc độ người học hơn so với các khóa học IT thông thường, và cung cấp thêm tài liệu chi tiết kèm theo khóa học.
Khóa học này đang được sử dụng làm khóa đào tạo chính thức về phân tích dữ liệu Python nội bộ tại một trong các công ty hàng đầu Hàn Quốc (Naver, Kakao, Line, Coupang, Baemin)
Trải nghiệm toàn bộ quy trình thu thập dữ liệu, tiền xử lý, phân tích (SQL/NoSQL + Python). Nếu bạn muốn có kỹ năng phân tích chuyên nghiệp, hãy học các kỹ thuật dựa trên Python trong khóa học này. Nếu bạn hướng tới mục tiêu trở thành nhà phân tích hoặc nhà khoa học dữ liệu, chúng tôi cung cấp lộ trình học tập từng bước từ cơ bản. (Tham khảo lộ trình phân tích/khoa học dữ liệu bên dưới)
Tôi đã tạo một video giải thích chi tiết về sự nghiệp liên quan đến dữ liệu và toàn bộ quá trình phân tích/khoa học dữ liệu. Thông qua video này, bạn có thể tự học hiệu quả các khóa học về dữ liệu tùy theo mục tiêu của mình.
Bạn đã có kiến thức cơ bản cần thiết cho phân tích dữ liệu rồi. Chỉ cần biết trung bình cộng là đủ. Vấn đề quan trọng là nhanh chóng nắm vững kỹ thuật để có thể thực hiện toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu bằng Python.
Phân tích dữ liệu Python không phải là một kỹ năng đơn giản có thể thành thạo trong một lần. Để có được năng lực thực sự, cần phải 'làm quen dần', và điều này đạt hiệu quả hơn khi tiếp cận các khái niệm tương tự từ nhiều góc độ khác nhau và làm quen với nhiều ví dụ ứng dụng. Để làm được điều này, tôi xin giới thiệu cuốn sách do tôi viết, sẽ hữu ích khi tham khảo cùng với khóa học trực tuyến này. Sử dụng cả hai phương tiện này, bạn có thể làm quen với kỹ thuật phân tích dữ liệu Python trong thời gian ngắn hơn.
Phân tích dữ liệu Python ban đầu có thể có phương thức làm việc rất xa lạ. Nếu học cách sử dụng các công cụ liên quan và xem quá trình thực thi code theo thời gian thực thông qua các khóa học trực tuyến, bạn có thể học hiệu quả phương pháp làm việc thực tế và các khái niệm khó.
Sau khi xây dựng nền tảng cơ bản một cách dễ dàng thông qua khóa học trực tuyến, bạn có thể làm quen hơn với các khái niệm và cú pháp bằng cách tiếp cận các giải thích khác nhau về cú pháp tương tự và các ví dụ bổ sung thông qua sách. Qua đó, bạn có thể phát triển khả năng ứng dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu Python vào nhiều loại dữ liệu khác nhau.
Lĩnh vực dữ liệu là sự kết hợp của nhiều lý thuyết và kỹ thuật khác nhau. Vì vậy, việc học một cách có hệ thống là rất quan trọng. Thay vì những khóa học giả định rằng bạn đã biết tất cả các lý thuyết liên quan và ngay lập tức phân tích dữ liệu, áp dụng trực tiếp các kỹ thuật machine learning, AI hào nhoáng, khóa học giúp bạn từng bước học và luyện tập các lý thuyết và kỹ thuật cần thiết từ góc độ người mới bắt đầu, để tích lũy và biến chúng thành của riêng mình sẽ hữu ích hơn.
Các cuộc thi Kaggle chủ yếu sử dụng machine learning và AI để dự đoán dữ liệu. Để nắm vững những kỹ thuật này, trước tiên bạn cần làm quen với các kỹ thuật phân tích dữ liệu như pandas. Khóa học này đề cập đến pandas và kỹ thuật trực quan hóa, sau đó được cấu trúc để học từng bước các kỹ thuật machine learning và deep learning (AI) thông qua lộ trình có hệ thống. (Tham khảo lộ trình bên dưới)
Trong thực tế, chúng ta chủ yếu sử dụng SQL và pandas để phân tích dữ liệu. Phân tích dữ liệu chuyên nghiệp đòi hỏi các kỹ năng tiền xử lý dữ liệu, phân tích và trực quan hóa. Để làm được điều này, bạn cần nắm vững pandas và plotly. Khóa học này bao gồm tất cả các kỹ năng cốt lõi cần thiết cho phân tích dữ liệu chuyên nghiệp bằng Python trong thực tế.
pandas có rào cản gia nhập do cú pháp không trực quan và chức năng đồ sộ, nên cần nhiều luyện tập. Khóa học này được xây dựng có tính đến điều này:
Thông qua đó, khóa học được thiết kế để bạn có thể làm quen với pandas và plotly trong thời gian ngắn, đồng thời thành thạo toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu Python.
Nhưng cũng khó để nghe những bài giảng yêu cầu phải hiểu trước nhiều lĩnh vực khác nhau mà bạn không quan tâm. Hãy phân tích dữ liệu thương mại điện tử được đề cập trong khóa học này. Không cần phải dùng thuật ngữ thời đại untact, trong những năm gần đây mọi ngành kinh doanh đều đang chuyển sang online. Để hiểu về kinh doanh online, hãy tìm hiểu dữ liệu thương mại điện tử - yếu tố cốt lõi nhất trong đó. Cả việc hiểu về lĩnh vực hữu ích nhất và các kỹ thuật liên quan đều mang lại lợi ích lớn.
Cung cấp dưới dạng có thể thực thi ngay cả code thực tế cùng với giải thích tóm tắt vượt qua giới hạn của sách. Nếu xem bài giảng và thực hành cùng tài liệu, việc ôn tập cũng dễ dàng! Sau này cũng có thể tham khảo ngay bất cứ khi nào cần. (Tôi rất tâm huyết với tài liệu. Tài liệu tốt hơn cả sách, chỉ riêng tài liệu cũng đáng giá học phí)
matplotlib là công nghệ trực quan hóa dữ liệu truyền thống nhưng hạn chế, chủ yếu tập trung vào việc tạo các biểu đồ tĩnh. Ngược lại, plotly - công nghệ hiện đại hơn, tập trung vào tạo biểu đồ tương tác có thể tương tác với người dùng. Ngoài ra, plotly còn có những ưu điểm như chất lượng hình ảnh xuất sắc, phù hợp với môi trường web, hỗ trợ đa dạng các loại biểu đồ hơn. Vì vậy, gần đây plotly đang trở thành xu hướng chủ đạo trong thực tế công việc. Do đó, khóa học này sẽ giải thích về công nghệ plotly đang trở thành xu hướng chủ đạo trong lĩnh vực trực quan hóa.
Để biến kỹ thuật phân tích dữ liệu Python thành kỹ năng của riêng mình, cần phải thực hành thực tế đa dạng. Khóa học này tiến hành phân tích dữ liệu từ đầu đến cuối với nhiều ví dụ thực tế đa dạng (tiền xử lý dữ liệu COVID-19, phân tích dữ liệu thương mại điện tử). Thông qua đó, bạn có thể nâng cao trình độ thành thạo các kỹ thuật liên quan và hệ thống hóa những kiến thức mà mình đã bỏ lỡ.
Phân tích dữ liệu thương mại điện tử) từ đầu đến cuối. Qua đó có thể nâng cao trình độ kỹ thuật liên quan và hệ thống hóa những kiến thức mà bản thân đã bỏ lỡ.
시간을 낭비하지 마세요!Đây là khóa học được tạo ra qua sự suy nghĩ và cải tiến liên tục
để bạn có thể cảm nhận 'À! Thực sự khác biệt!'
Chỉ mong nhận được sự đăng ký
từ những người hợp lý, biết quan tâm lẫn nhau
và có thể tạo nên những mối quan hệ tốt đẹp!
Ví dụ tiền xử lý dữ liệu được tạo ra bằng cách xử lý dữ liệu gốc (raw data) thực tế trong khóa học dữ liệu
Dữ liệu COVID-19 là ví dụ hữu ích nhất cho các chức năng cơ bản của pandas và ví dụ tiền xử lý thực tế. Do đó, chúng tôi đã cấu trúc khóa học để tạo biểu đồ như sau cho toàn bộ giai đoạn COVID-19 hoạt động mạnh nhất và nắm vững các kỹ thuật liên quan
Xu hướng số ca nhiễm COVID-19 hàng ngày theo quốc gia (bao gồm toàn bộ thời kỳ theo dõi số ca nhiễm trong thời kỳ COVID)
Lộ trình sự nghiệp cho Lập trình viên, Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu!
Từ phát triển web/app đến phân tích dữ liệu và AI, chúng tôi cung cấp lộ trình A to Z giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc trong thời gian ngắn. Công nghệ IT có mối liên kết chặt chẽ với nhau, cần tích hợp chúng để có thể phát triển dịch vụ web/app hoặc khoa học dữ liệu. Nếu nâng độ khó từng bước và học các kỹ thuật cốt lõi, bạn sẽ học tập hiệu quả, hiểu toàn diện về hệ thống và dữ liệu, từ đó phát triển thành lập trình viên hoặc chuyên gia dữ liệu có năng lực cạnh tranh. Để đạt được điều này, chúng tôi đã chuẩn bị lộ trình hệ thống hóa các kỹ thuật cốt lõi của từng lĩnh vực.
Chúng tôi đã tạo một video giải thích chi tiết về lộ trình này cùng với sự nghiệp liên quan đến dữ liệu và toàn bộ quá trình phân tích/khoa học dữ liệu. Nếu tham khảo video đó, bạn có thể tự mình trong thời gian ngắn học dễ dàng quy trình dữ liệu mà không mắc sai lầm!
Khoan đã! ✋
Nhấp vào lộ trình bên dưới để xem thông tin chi tiết hơn. Khi mua trọn bộ lộ trình, bạn sẽ được hưởng giá ưu đãi! (Mức giảm giá sẽ sớm được thu hẹp.)
Chúng tôi đã tạo một video giải thích chi tiết về lộ trình này và cách học cũng như triển khai phát triển web/app nhanh nhất một mình. Nếu bạn tham khảo video này, bạn có thể triển khai web/app trong thời gian ngắn mà không mắc sai lầm.
Khoan đã! ✋
Nhấp vào lộ trình bên dưới để xem thông tin chi tiết hơn. Khi mua trọn bộ lộ trình, bạn sẽ được hưởng giá ưu đãi! (Tỷ lệ giảm giá sẽ sớm được thu hẹp.)
Lộ trình này là khóa học hệ thống hóa kiến thức bắt buộc về Khoa học Máy tính (CS) - lý thuyết IT cốt lõi làm nền tảng cho lĩnh vực phát triển và dữ liệu. Trong đó, chúng tôi đang mở các bài giảng giúp bạn học một cách có hệ thống các môn học cốt lõi quan trọng nhất như Kiến trúc Máy tính, Hệ điều hành, Mạng máy tính, v.v.
Khóa học này dành cho ai?
Những người muốn học kỹ năng phân tích dữ liệu bằng Python
Những người muốn học pandas và kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu
Những người muốn phát triển trở thành nhà phân tích dữ liệu trong dài hạn
Những người muốn học các kỹ năng phân tích dữ liệu trong dài hạn
Những người muốn nắm vững các kỹ năng phân tích dữ liệu cơ bản
33,513
Học viên
2,460
Đánh giá
1,949
Trả lời
4.9
Xếp hạng
13
Các khóa học
Janjemi Coding, Dave Lee
Kinh nghiệm chính: Quản lý phát triển cấp cao/Principle Product Manager tại Coupang, Quản lý phát triển tại Samsung Electronics (khoảng 15 năm kinh nghiệm)
Học vấn: Cử nhân Ngôn ngữ và Văn học Nhật Bản tại Đại học Korea / Thạc sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Yonsei (Sự kết hợp hoàn toàn khác biệt)
Lịch sử phát triển chính: Samsung Pay, dịch vụ tìm kiếm thương mại điện tử, trình biên dịch RTOS, Linux Kernel Patch cho NAS
Sách đã xuất bản: Lập trình Linux Kernel, Hiểu và phát triển hệ điều hành Linux, Công nghệ IT cốt lõi ai cũng có thể đọc và hiểu ngay, Sách nhập môn lập trình Python cho người mới bắt đầu.
Trang web vận hành: Fun-coding (http://www.fun-coding.org) [Nhấp vào]
Đây là trang web chia sẻ tài liệu miễn phí liên quan đến Full-stack/Khoa học dữ liệu/AI.
Khác: Kênh Youtube Fun-Coding [Nhấp vào đây]
Tôi đang bắt đầu từng chút một với mong muốn chia sẻ các mẹo hữu ích cho việc học IT cũng như các bài giảng miễn phí ngắn hạn~
Tôi vừa làm việc thực tế trong ngành IT vừa giảng dạy, trong suốt 8 năm qua tôi đã liên tục tạo ra các khóa học vững chắc về Full-stack, Khoa học dữ liệu và AI.
Để chia sẻ các bài giảng, tôi đang bắt đầu từng chút một~ Vừa làm việc thực tế trong lĩnh vực IT vừa giảng dạy, tôi đã kiên trì tạo ra các bài giảng vững chắc về Full-stack, Khoa học dữ liệu và AI trong suốt 8 năm qua.
Tất cả
58 bài giảng ∙ (12giờ 26phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
348 đánh giá
4.9
348 đánh giá
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Dữ liệu trong sổ ghi chép Jupiter được cung cấp rõ ràng và dễ xem, bạn nên thực hành vẽ biểu đồ xu hướng của các trường hợp được xác nhận bởi Covid19 theo quốc gia và nếu bạn đặt câu hỏi về điều gì đó mà bạn không biết, họ sẽ trả lời nhanh chóng và chân thành, và không có điểm nào bị trừ. 5 trên 5 điểm. Bạn giải thích hay và không khó.
Đánh giá 81
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
tốt đẹp cảm ơn bạn Đó là một sự trợ giúp tuyệt vời. Tôi rất hài lòng với nội dung và tài liệu khóa học. Tôi cũng đang mong chờ bài giảng về máy học. ^_^
Tôi thực sự vui mừng vì bạn thấy nó hữu ích. Tôi cũng sẽ được tiếp thêm sức mạnh từ những bài phê bình bài giảng mà bạn viết, luôn suy nghĩ về nó và cố gắng tạo ra những bài giảng hay hơn. Tôi làm việc rất chăm chỉ về tài liệu bài giảng. Tôi cũng thích tạo ra vật liệu. Tôi rất vui và vui vì bạn hài lòng. Vui lòng không mở nó ra bên ngoài và chỉ sử dụng cho mục đích cá nhân. Cảm ơn
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Nhờ cách giải thích chi tiết từng bước theo phương pháp A-Z mà tôi có cảm giác như đang xây dựng kiến thức từ nền móng. Dù nghe bài giảng về chủ đề gì thì việc tìm được bài giảng và giảng viên phù hợp với bản thân là quan trọng nhất, và tôi nghĩ mình đã tìm được rồi.
Cảm ơn bạn!!
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Là người mới bắt đầu viết mã, tôi bắt đầu tham gia các bài giảng trong chương trình đào tạo Python mà không biết gì, sau đó thu thập thông tin các bài giảng và bây giờ tôi đã hoàn thành việc phân tích dữ liệu Python. Nhìn bề ngoài, những bài giảng này là những bài giảng riêng biệt, nhưng như thầy luôn nhấn mạnh trong giờ học, các bài giảng được dạy theo một mạch và mục đích duy nhất, và quan trọng nhất là thầy giải thích mọi thứ một cách chi tiết, dễ hiểu từ một người không chuyên. quan điểm của chuyên gia nên tôi có thể tham gia các lớp học một cách thoải mái. Tôi hiện đang làm việc trong lĩnh vực bất động sản và sau khi tham gia các bài giảng này, tôi đã có được khả năng xử lý và sử dụng dữ liệu được cung cấp bởi các cổng dữ liệu công cộng và thu thập thông tin trang web, bao gồm cả Naver Real Estate, như mong muốn. Có thể trong mắt các chuyên gia thì điều này còn thiếu sót, nhưng tôi nghĩ khả năng này thực sự là một vũ khí lợi hại khi bạn làm việc trong ngành bất động sản hơn là một chuyên gia CNTT. Ngoài ra, có sự khác biệt giữa việc chỉ xem dữ liệu đã xử lý do người khác cung cấp một cách thụ động và xem dữ liệu do chính mình xử lý. Vì vậy, nếu bạn mới bắt đầu như tôi, đừng quá lo lắng và hãy làm theo từng bước bài giảng của Janjaemi Coding, và bạn sẽ sớm thấy mình trưởng thành hơn. Và nếu tôi có một điều ước, sẽ thật tuyệt nếu có một bài giảng về cách hoàn thành một dự án từ đầu đến cuối (ngay cả khi thời lượng bài giảng tương đối ngắn) dựa trên những bài giảng bạn đã học cho đến nay (Chương trình đào tạo Python, cơ sở dữ liệu, thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu, v.v.). Tôi nghĩ sẽ tốt hơn nếu không có nó. Bây giờ tôi chuẩn bị học SQL và NOSQL, môn mà tôi đã bỏ qua giữa chừng!!!! (Mục tiêu của tôi là học tất cả các lớp của Janjaemi Coding trong năm nay haha) Cảm ơn bài giảng rất hay tôi sẽ tin tưởng và theo dõi bạn trong thời gian tới.
À... Chắc hẳn bạn đã dành thời gian để viết một bài đánh giá khóa học tuyệt vời như vậy... Cảm ơn bạn. Tôi lại cảm thấy hơi xúc động. Theo tôi, các nhà phát triển chỉ biết về CNTT, còn những người ở lĩnh vực khác thì có chuyên môn trong lĩnh vực riêng của họ. Vì vẫn chưa có nhiều người am hiểu về CNTT trong từng lĩnh vực nên tôi nghĩ rằng nếu bạn có chuyên môn riêng và có thể sử dụng CNTT thì bạn có thể tạo ra tác động rất lớn. Tuy nhiên, rất khó để tạo ra một bài giảng như vậy hoặc tiếp thu một bài giảng như vậy. Tuy nhiên, thật tuyệt khi thấy rằng qua bài giảng này, bạn thực sự phân tích dữ liệu bất động sản bằng Python. Tôi nghĩ đó là vì học sinh cũng khôn ngoan như vậy. Cảm ơn
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Tôi là sinh viên đang theo đuổi chương trình cao học và nghiên cứu về học sâu, học máy và cơ điện tử. Vì vậy, tôi đã nghe các bài giảng Python của những người hướng dẫn khác để củng cố những kiến thức cơ bản và tham gia bài giảng tương ứng để tìm hiểu quy trình phân tích và xử lý dữ liệu. Lúc đầu, thay vì quay video, viết nguồn như các giảng viên khác, phong cách của thầy là chuẩn bị tài liệu lên lớp và giảng nội dung cẩn thận. Hầu hết các bài giảng tôi tham gia đều thuộc loại thứ nhất nên tôi phải mất một thời gian để làm quen với loại lớp thứ hai. Tuy nhiên, các tài liệu liên quan đến nội dung khóa học thực sự rất chắc chắn. Tôi thực sự thích phần này. Ngoài ra, điều làm tôi ấn tượng nhất khi lớp học tiến triển là việc học trở nên lặp đi lặp lại mặc dù lớp học vẫn tiếp tục. Đối với tôi, điều khó khăn nhất khi tham gia các bài giảng trực tuyến là việc học lặp đi lặp lại. Trong trường hợp của các học viện tư thục, sinh viên được dạy lặp đi lặp lại thông qua các bài tập, v.v., nhưng nhìn chung, nhiều sinh viên, trong đó có tôi, thấy việc học lặp đi lặp lại qua các bài giảng trực tuyến khó khăn hoặc nhàm chán. Tuy nhiên, bài giảng này rất hữu ích với tôi vì nó cho phép tôi học được nội dung mới đồng thời học đi học lại nhiều lần. Tất nhiên, tôi dự định tham gia một khóa học khác và thử thách bản thân bằng việc học đi học lại, haha... Khi tôi tham gia khóa học này, lần đầu tiên tôi xem video. Nếu có đoạn nào xem mà không hiểu thì tôi xem đi xem lại. Sau đó, tôi tải video xuống, đặt bộ sưu tập dữ liệu mà giáo viên đưa cho tôi trên một cửa sổ màn hình, và lúc đầu, tôi ghi lại tài liệu nguồn khi tôi nhớ, sau đó kiểm tra việc thu thập dữ liệu khi tôi không thể nhớ/khi tôi cảm thấy giống như tôi đã viết tất cả các nguồn. Ngoài ra, nếu bạn đăng câu hỏi lên bảng câu hỏi hoặc video, bạn sẽ nhận được câu trả lời chậm nhất trong vòng một ngày hoặc sớm nhất là dưới một ngày. Đây là phần tôi cảm nhận được tâm huyết của thầy. Ngoài ra, một trong những điều tôi nhận thấy khi tham gia khóa học Python là khi bạn đặt câu hỏi, nó sẽ cung cấp liên kết đến nội dung liên quan. Và tôi thấy một số người đang giảng bài nói rằng sẽ rất hữu ích nếu đề cập đến vấn đề này. Cá nhân tôi không thích nó, nhưng người hướng dẫn của lớp đã rất cẩn thận để lại từng nhận xét một. Và, tôi dự định tham gia một lớp học về MongoDB trong lớp tiếp theo của mình! Tôi thực sự rất thích bài giảng ^_^!
Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã để lại một đánh giá khóa học tuyệt vời như vậy. Chắc hẳn bạn đã mất một thời gian để viết bài đánh giá khóa học này, nhưng bạn thực sự đã viết về những gì bạn cảm nhận một cách chi tiết như vậy... Tôi thực sự có chút cảm động. Những bài đánh giá bài giảng này là động lực rất lớn trong việc tạo nên những bài giảng hay. Tôi cũng đã thử cả phương pháp bạn đề cập, phương pháp thực hiện bằng cách viết mã và phương pháp giải thích nó bằng dữ liệu và một loại kịch bản, nhưng nếu bạn làm theo cách trước, nội dung cần truyền tải sẽ không được truyền tải một cách thực chất, hoặc hiệu quả học tập bị giảm sút do bạn chú ý đến cả code lẫn nội dung cần truyền tải. Vì vậy, tôi quyết định sử dụng cái sau. Thực ra việc trả lời câu hỏi mỗi ngày đối với tôi không hề dễ dàng... nhưng tôi cũng lo lắng không biết khi đi nghỉ có phải báo trước hay không, haha. Vì chưa từng gặp bạn nên nếu trả lời sai rất dễ bị hiểu lầm nên tôi càng chú ý hơn. Có rất nhiều tình huống khác nhau khi bạn gặp nhiều người trên mạng mà không gặp mặt trực tiếp... May mắn thay, nhiều người vẫn để lại những bình luận tích cực, điều này giúp ích rất nhiều. Cảm ơn
1.704.621 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![[Làm mới] Bootcamp SQL và Cơ sở dữ liệu (MySQL) cho người mới bắt đầu [Từ cơ bản đến ứng dụng]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324208/cover/85872a8e-d2bb-4c43-82fc-d55fa067746e/324208.png?f=avif&w=420)
![[Làm mới] Bootcamp Học máy Python cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Giải quyết bài toán Kaggle thực tế và tổng hợp) [Phân tích/Khoa học Dữ liệu Part2]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/327464/cover/55c4db7b-7764-43cc-ac75-d9e8d08098f1/327464-eng.png?f=avif&w=420)
![Bootcamp Học Sâu và PyTorch cho Người Mới Bắt Đầu (Dễ Dàng! Từ Cơ Bản đến Transformer Cốt Lõi của ChatGPT) [Phân Tích/Khoa Học Dữ Liệu Phần 3]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329540/cover/1be7b8cb-800f-48cb-a30c-b7d78996c075/329540-eng.png?f=avif&w=420)
![[Làm mới] Bootcamp Nhập môn Python và Cơ bản Crawling [Từ Python, Web đến Hiểu biết Cơ bản về Dữ liệu] (Cập nhật)講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324082/cover/57af93de-1021-40b4-80d7-a0dfc17190cf/324082.png?f=avif&w=420)
![Docker và công nghệ server hiện đại cho Fullstack (Linux, nginx, AWS, HTTPS, triển khai) [Fullstack Part3]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/326771/cover/bc862b4d-abe6-4d80-a826-3a5324a9f998/326771-eng.png?f=avif&w=420)
![Nhập môn FastAPI Backend Python cho người mới bắt đầu (Từ FastAPI đến SQLAlchemy bất đồng bộ) [Fullstack Part1-2]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333248/cover/7323d828-100e-4ac9-8e6e-0e51a17ac741/333248.png?f=avif&w=420)
![Bootcamp Frontend vững chắc cho Fullstack (HTML, CSS, Vanilla JavaScript + ES6) [Fullstack Part2]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/course-326306-cover/4ea213de-f786-4af1-a9d0-b8932263885a?f=avif&w=420)
![Flutter cho người mới bắt đầu từ cơ bản đến thực chiến [Fullstack Part4] (Dễ dàng và vững chắc từng bước với nhiều dự án đa dạng)講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/331245/cover/1f8c5bb8-8aad-4542-b3bc-977cda51c846/331245.png?f=avif&w=420)
![[Làm mới] Nhập môn Backend Python và Công nghệ Web cho người mới bắt đầu (Python trung cấp, hiểu về Backend và công nghệ Web cơ bản với flask[Flask]) [Fullstack Part1-1]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/course-325804-cover/6afae82f-e06b-4a0b-914d-2bdf7b1f5b60?f=avif&w=420)
![[Làm mới] Bootcamp Cơ sở dữ liệu MongoDB và NoSQL (Big Data) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng] (Cập nhật)講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324183/cover/fbe9f0cc-4c42-4435-b855-f283f6932415/324183.png?f=avif&w=420)
![[Làm thêm sau giờ làm] Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn - Phần thực hành (Dạng bài 1,2,3)講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329972/cover/dcfb28fd-48c1-4bb1-ab31-d59eac874194/329972-original.png?f=avif&w=420)
