inflearn logo

Tan làm sớm 5 phút nào! Phân tích dữ liệu, trực quan hóa và tạo dashboard web bằng Python

Hãy thôi những bài giảng kiểu bách khoa toàn thư từ A đến Z! Đây là bài giảng dạng sách tham khảo, tập hợp những nội dung cốt lõi nhất có thể áp dụng ngay vào thực tế!

(4.8) 22 đánh giá

215 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

Python
Python
Pandas
Pandas
data-visualization
data-visualization
streamlit
streamlit
Seaborn
Seaborn
Python
Python
Pandas
Pandas
data-visualization
data-visualization
streamlit
streamlit
Seaborn
Seaborn

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.8

5.0

hawjdhi

6% đã tham gia

Tôi nghĩ thật tốt khi lời giải thích không khó hiểu đối với những người không chuyên. Cá nhân tôi không thích những lời giải thích dài dòng và dài dòng mà thích việc các bài giảng ngắn gọn và chỉ tập trung vào những phần có thể sử dụng ngay tại nơi làm việc.

5.0

Hosoo Jung

6% đã tham gia

Mình lo rằng nó sẽ khó vì mình không học chuyên ngành và chưa từng học lập trình trước đây nhưng bạn giải thích từng bước dễ dàng đến mức mình hoàn toàn hiểu được! Mỗi bài giảng không dài lắm và nội dung ngắn gọn nên thỉnh thoảng xem lại rất thú vị :) Cảm ơn thầy vì những bài giảng tuyệt vời và tôi rất mong chờ những bài giảng mới!!

5.0

장준민

6% đã tham gia

Các hướng dẫn rất dễ dàng và chậm rãi, vì vậy ngay cả khi bạn mới bắt đầu, tôi cũng có thể làm theo tốt!! Tôi bắt đầu học Python trong khi suy nghĩ về cách thực hiện nó, và điều đó thật tốt vì các bài giảng không có nhiều nội dung và giải thích chi tiết một chủ đề. Tôi là người học về chất bán dẫn và tôi nghĩ điều này sẽ rất hữu ích trong thực tế nếu bạn sử dụng tốt. Tôi giới thiệu nó cho những người học nghề!

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Cơ bản về phân tích dữ liệu bằng Python và các mẹo thực hành hữu ích!

  • Cơ bản về trực quan hóa dữ liệu bằng Python và các mẹo thực hành hữu ích!

  • Tạo bảng điều khiển web dữ liệu cực kỳ đơn giản!

◆Hãy tan làm sớm hơn 5 phút! Phân tích & Trực quan hóa dữ liệu Python + Tạo Dashboard Web◆

◆ Khuyên dùng cho những đối tượng sau ◆

◆ Đặc điểm của bài giảng này ◆

Hãy thôi những bài giảng dài dòng như từ điển bách khoa! Đây là bài giảng như một cuốn sách tham khảo chỉ gói gọn những nội dung cốt lõi!

◆ Bạn sẽ học được những nội dung sau ◆

Phần 1. Từ cơ bản đến thực tiễn về Pandas trong xử lý dữ liệu có cấu trúc

Chúng tôi sẽ hướng dẫn từ những kiến thức cơ bản đến các phương thức và mẹo thiết yếu trong thực tế về Pandas, thư viện quốc dân chuyên xử lý dữ liệu có cấu trúc thông qua Python.

Phần 2. Từ cơ bản đến thực tiễn về trực quan hóa dữ liệu bằng Python

Chúng tôi sẽ giới thiệu từ Matplotlib và Seaborn, những thư viện trực quan hóa dữ liệu tiêu biểu của Python, cho đến thư viện Plotly hiện đại hơn.

Học các phương thức và mẹo thực hành về data-visualization để vẽ các biểu đồ đơn giản và gọn gàng.

Phần 3. Chế tạo web dashboard bằng Streamlit mà không cần kiến thức cơ bản về web

Học những kiến thức cơ bản về thư viện Streamlit, giúp bạn dễ dàng tạo bảng điều khiển web (web dashboard) mà không cần kiến thức tiên quyết về web.

Thực hành trực tiếp tạo một bảng điều khiển web (web dashboard) đơn giản bằng cách sử dụng bộ dữ liệu thực tế và rút ra những thông tin chi tiết (insight) từ dữ liệu đó.

Xin chào! Đây là Park's Data Lab.

◆ Tôi hiện đang làm việc trong lĩnh vực thiết kế quy trình và phân tích lỗi dựa trên phân tích dữ liệu lớn tại một tập đoàn lớn mà ai cũng biết. Tôi cũng đang hoạt động với tư cách là giảng viên khoa học dữ liệu trong công ty. Tôi rất quan tâm đến việc tối ưu hóa công việc bằng Python và khoa học dữ liệu, từng được chọn là một trong 23 người xuất sắc nhất trong số hơn 2000 ứng viên nhờ những thành tựu trong việc nâng cao hiệu suất công việc bằng Python.

◆ Tôi bắt đầu học Python với mục đích tự động hóa giao dịch chứng khoán, dù kết quả để lại một "vết thương lớn" trong tài khoản ngân hàng, nhưng tôi đã nhận ra tiềm năng của Python và áp dụng nó vào việc tối ưu hóa hiệu suất công việc để đạt được những thành tựu lớn. Dựa trên kinh nghiệm đó, tôi đang thực hiện nhiều bài giảng và hội thảo với phương châm "Tan làm sớm hơn 5 phút nhờ tối ưu hóa công việc".

◆ Tôi cũng từng bắt đầu học Python từ con số không và đã trải qua vô số lần thử sai. Với mong muốn giúp các bạn không phải lặp lại những sai lầm đó, tôi đã dồn hết tâm huyết vào bài giảng này, bao gồm tất cả các phương thức thường dùng và những mẹo thiết yếu nhất.

Bạn không cần phải học tất cả nội dung của cú pháp Python.

【Ngữ pháp Python cơ bản trong 5 giờ - Chỉ tập trung vào những nội dung cốt lõi】

https://inf.run/CfpdM

Bạn có thể làm được những gì với ChatGPT?

【Xây dựng ứng dụng tự động giao dịch chứng khoán và lập báo cáo đầu tư web bằng ChatGPT và Python】

https://inf.run/f31Xt

Các ví dụ ứng dụng thực tế Python học dễ dàng bằng ChatGPT!

【Ngữ pháp Python cơ bản trong 5 giờ - Chỉ tập trung vào những nội dung cốt lõi】

https://inf.run/81VkU

🎁 Thông báo xuất bản sách 🎁

Cuốn sách bao gồm nội dung của bài giảng này đã được xuất bản!

Bạn có thể tìm thấy tại liên kết dưới đây.

*Việc mua sách là không bắt buộc để theo dõi bài giảng này.


<Link nhà sách trực tuyến YES24>

https://www.yes24.com/Product/Goods/124732783

<Link nhà sách trực tuyến Kyobo Books>

https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000212156545

🎁 Đang diễn ra sự kiện viết đánh giá khóa học ngữ pháp Python cơ bản!🎁

Dành tặng coupon trị giá 10.000 won của khóa học này cho những bạn viết đánh giá khóa học ngữ pháp cơ bản một cách tâm huyết!

Vui lòng tham khảo liên kết bên dưới để biết thêm chi tiết về sự kiện!

https://inf.run/CfpdM

◆ Những điều mà các học viên tương lai có thể thắc mắc! ◆

Hỏi: Tại sao nên học Python? Python tốt như thế nào trong việc phân tích dữ liệu?

Ứng dụng phân tích dữ liệu phổ biến nhất mà người bình thường hay sử dụng chính là Excel.

Excel tuy dễ sử dụng cho các tác vụ đơn giản, nhưng lại khó xử lý dữ liệu lớn, và để thực hiện tự động hóa cũng như phân tích nâng cao thì cuối cùng bạn vẫn phải học VBA.

Với Python, bạn không "chỉ" có thể phân tích dữ liệu. Bạn "cũng" có thể phân tích dữ liệu. Python rất nhanh. Bạn có thể tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng cách viết các tập lệnh đơn giản và có thể sử dụng miễn phí vô số thư viện để phân tích dữ liệu nâng cao.

Có thể bạn sẽ cảm thấy có rào cản ban đầu khi mới bắt đầu. Tuy nhiên, tôi tin rằng khóa học này sẽ giúp bạn hạ thấp rào cản đó. Chỉ cần vượt qua được trở ngại đầu tiên, bạn sẽ trực tiếp cảm nhận được tiềm năng to lớn mà Python mang lại trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

H. Tôi mới bắt đầu học Python, liệu có gặp khó khăn gì khi theo học và ứng dụng vào thực tế không?

Tôi nghĩ rằng không phải hầu hết mọi người không biết phân tích dữ liệu, mà là họ tìm đến khóa học này để tìm cách thực hiện việc đó một cách hiệu quả hơn.

Bạn đã tìm đến đúng nơi rồi đấy! Lúc đầu có thể bạn sẽ cảm thấy lo sợ giống như khi bắt đầu tập đi xe đạp hai bánh sau khi đã quen với chiếc xe ba bánh, nhưng sau này, bạn sẽ phải tự trầm trồ trước hình ảnh bản thân đang lướt đi thật ngầu trên chiếc xe hai bánh với tốc độ nhanh hơn nhiều so với xe ba bánh đấy!

◆ Lưu ý trước khi học ◆

Môi trường thực hành

  • Hệ điều hành và phiên bản (OS): Windows, macOS

  • Công cụ sử dụng: Jupyter lab

  • Vui lòng tham khảo phần giới thiệu trong giáo án để biết phiên bản Python và các thư viện được sử dụng trong bài giảng.

Tài liệu học tập

  • Cung cấp giáo trình bài giảng, bộ dữ liệu mẫu và mã nguồn!

  • Sách cùng chủ đề với bài giảng này dự kiến sẽ được xuất bản! (Dự kiến tháng 1 năm 24, sách không bắt buộc.)


Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Có kiến thức cơ bản về Python (như kiểu dữ liệu, v.v.) thì tốt, nhưng không bắt buộc!

    • Hãy tham khảo bài giảng ngữ pháp Python cơ bản dưới đây! (Đang diễn ra sự kiện đánh giá khóa học!)

    • https://inf.run/CfpdM

  • Ai cũng có lần đầu tiên. Hãy tham gia khóa học với tất cả niềm đam mê và ý chí của bạn!

  • Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc nào về nội dung bài giảng hoặc các chủ đề liên quan, vui lòng liên hệ bất cứ lúc nào!

  • Nghiêm cấm việc phân phối trái phép bài giảng và tài liệu bài giảng.

  • Nếu bạn là người thích những bài giảng có nhịp độ nhanh, hãy cài đặt tốc độ phát thành 1.5x để theo dõi nhé!

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những ai muốn tự động hóa các công việc dữ liệu lặp đi lặp lại nhàm chán!

  • Dành cho những ai muốn tan làm sớm 5 phút nhờ làm việc hiệu quả!

  • Những ai muốn học những kiến thức cốt lõi có thể áp dụng ngay vào thực tế trong một khoảng thời gian hạn hẹp!

  • Những người đã từng nghe các bài giảng tương tự nhưng lại thấy khó áp dụng vào thực tế!

  • Dành cho những ai muốn tạo bảng điều khiển (dashboard) để quản lý dữ liệu đầu tư tài chính của riêng mình!

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Python (khuyến nghị, không bắt buộc!)

  • Vui lòng tham khảo nội dung dưới đây về bài giảng các cú pháp cốt lõi của Python.

  • https://inf.run/CfpdM

Xin chào
Đây là datalabpark

4,514

Học viên

150

Đánh giá

55

Trả lời

4.8

Xếp hạng

6

Các khóa học

Email: pchaneui39@gmail.com

Blog: https://blog.naver.com/parksdatalab

 

Được lựa chọn bởi 3.000 người, sự kiện ra mắt phiên bản GPT-5 cho bài giảng Tạo ứng dụng giao dịch chứng khoán tự động và báo cáo đầu tư web với ChatGPT và Python đang diễn ra!

Dành cho các học viên cũ của khóa học dựa trên GPT-4, chúng tôi tặng mã đăng ký khóa học mới phiên bản GPT-5 miễn phí.

Vui lòng tham khảo liên kết bên dưới để biết cách tham gia.

https://blog.naver.com/parksdatalab/223994314549

 

Sách đã xuất bản

-. Phân tích & trực quan hóa dữ liệu bằng Python + Tạo bảng điều khiển (dashboard) web

-. Xây dựng ứng dụng tự động giao dịch chứng khoán và báo cáo đầu tư web bằng ChatGPT và Python

Tiểu sử tóm tắt

-. Tốt nghiệp Tiến sĩ Kỹ thuật tại POSTECH

-. Nghiên cứu cải thiện hiệu suất linh kiện bán dẫn dựa trên Machine Learning

-. Giảng viên Khoa học dữ liệu cho cán bộ nhân viên tập đoàn lớn S

Xây dựng báo cáo đầu tư cho ứng dụng và web mua bán chứng khoán. Tiểu sử: -. Tốt nghiệp Tiến sĩ Kỹ thuật tại POSTECH -. Nghiên cứu cải thiện hiệu suất thiết bị bán dẫn dựa trên Machine Learning -. Giảng viên Khoa học dữ liệu cho cán bộ nhân viên tập đoàn S

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

48 bài giảng ∙ (14giờ 51phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

22 đánh giá

4.8

22 đánh giá

  • junmin04105959님의 프로필 이미지
    junmin04105959

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    6% đã tham gia

    Các hướng dẫn rất dễ dàng và chậm rãi, vì vậy ngay cả khi bạn mới bắt đầu, tôi cũng có thể làm theo tốt!! Tôi bắt đầu học Python trong khi suy nghĩ về cách thực hiện nó, và điều đó thật tốt vì các bài giảng không có nhiều nội dung và giải thích chi tiết một chủ đề. Tôi là người học về chất bán dẫn và tôi nghĩ điều này sẽ rất hữu ích trong thực tế nếu bạn sử dụng tốt. Tôi giới thiệu nó cho những người học nghề!

    • hawjdhi3362님의 프로필 이미지
      hawjdhi3362

      Đánh giá 3

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      6% đã tham gia

      Tôi nghĩ thật tốt khi lời giải thích không khó hiểu đối với những người không chuyên. Cá nhân tôi không thích những lời giải thích dài dòng và dài dòng mà thích việc các bài giảng ngắn gọn và chỉ tập trung vào những phần có thể sử dụng ngay tại nơi làm việc.

      • hosoo2015948님의 프로필 이미지
        hosoo2015948

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        6% đã tham gia

        Mình lo rằng nó sẽ khó vì mình không học chuyên ngành và chưa từng học lập trình trước đây nhưng bạn giải thích từng bước dễ dàng đến mức mình hoàn toàn hiểu được! Mỗi bài giảng không dài lắm và nội dung ngắn gọn nên thỉnh thoảng xem lại rất thú vị :) Cảm ơn thầy vì những bài giảng tuyệt vời và tôi rất mong chờ những bài giảng mới!!

        • hyesangpark9618님의 프로필 이미지
          hyesangpark9618

          Đánh giá 2

          Đánh giá trung bình 4.5

          5

          100% đã tham gia

          • buriwangburi2321님의 프로필 이미지
            buriwangburi2321

            Đánh giá 3

            Đánh giá trung bình 5.0

            5

            31% đã tham gia

            Thật dễ dàng để nghe những nội dung thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu và có thể sử dụng ngay bằng cách chia nó thành các chủ đề nhỏ và nghe những phần cần thiết trước.

            Khóa học khác của datalabpark

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

            923.524 ₫