BEST

[Làm mới] Phân tích dữ liệu bằng Python cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Học toàn bộ quy trình từ tiền xử lý, pandas đến trực quan hóa) [Phân tích dữ liệu/khoa học Phần 1]

Name: [Làm mới] Phân tích dữ liệu bằng Python cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Học toàn bộ quy trình từ tiền xử lý, pandas đến trực quan hóa) [Phân tích dữ liệu/khoa học Phần 1]
Price: 88000 KRW
Rating: 4.9 (377 reviews)

Đây là khóa học giúp người mới bắt đầu phân tích dữ liệu nắm vững các kỹ năng cơ bản trong toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu bằng Python. Với kinh nghiệm là nhà lập kế hoạch thương mại điện tử và nhà phát triển đang ứng dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu trong thực tế công việc, tôi đã xây dựng khóa học này để bạn có thể dễ dàng học toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu bằng Python và áp dụng ngay.

(4.9) 377 đánh giá

4,428 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

funcoding

Python

Pandas

Plotly

Python

Pandas

Plotly

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.9

5.0

홍현빈

100% đã tham gia

Những điểm khác biệt so với các bài giảng khác là.... "Bạn không cần phải hiểu 100% đâu." "Hãy tận dụng tốt AI vào." "Điều quan trọng không phải là sử dụng code 100% để tạo ra kết quả." Đó là những câu nói mà giảng viên thường xuyên nhắc đến. Nhờ vậy mà dù tôi không thể tự mình viết code từ A đến Z khi chưa có gì trong tay, nhưng ít nhất khi sử dụng AI, tôi đã có thể bắt đầu bằng cách nghĩ: "À, chỗ này được dùng với ý nghĩa như thế này đây", "À, thử thay đổi chỗ này như thế này xem sao", hay "À, lúc đó hình như cũng có những tính năng như thế này, thử tìm xem nhỉ?". Tất nhiên, nếu có thể tự mình làm hết từ A đến Z thì quá tốt rồi, nhưng nếu vừa đi làm vừa học mà khó đầu tư được nhiều thời gian như vậy, thì tôi nghĩ việc trang bị kỹ năng cơ bản để có thể tận dụng code của người khác và kiến thức nền tảng để hiểu được chúng là quan trọng hơn. Với ý nghĩa đó, bài giảng này không chỉ giúp tôi nắm vững kiến thức cơ bản khi học đi học lại, mà còn mang lại cảm giác thoải mái như đang được dạy kèm mà không hề thấy áp lực. Lúc đầu tôi vừa nghe vừa gật gù tâm đắc, sau khi kết thúc buổi học, dù không làm hết tất cả các file nhưng tôi đã dành thời gian để clone coding một vài đoạn code cuối cùng, tự viết chú thích và chỉnh sửa theo phong cách riêng của mình. Cảm ơn vì một bài giảng tuyệt vời.

5.0

데싸데분

31% đã tham gia

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

100% đã tham gia

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.

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

Cách sử dụng pandas
Kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu
Tiền xử lý dữ liệu bằng Python
Trực quan hóa dữ liệu mới nhất
Thư viện trực quan hóa Plotly
Đa dạng định dạng dữ liệu và thu thập dữ liệu

Ngay cả Naver, Kakao, LINE, Coupang và Baemin cũng lựa chọn làm khóa học nội bộ— khóa học chính thức!

Khóa học chất lượng cao giúp bạn củng cố nền tảng phân tích dữ liệu bằng Python
hoàn thiện

Khóa học này đã được đổi mới dựa trên những phản hồi trước đây.

Khóa học này giúp bạn học một cách hệ thống các kỹ thuật chuyên sâu về phân tích dữ liệu bằng Python.

Khóa học được thiết kế để bạn học từ tiền xử lý dữ liệu, xử lý và phân tích dữ liệu dựa trên pandas, cho đến thư viện trực quan hóa mới nhất (plotly).

Với 10 năm kinh nghiệm giảng dạy cho 100.000 học viên được tích lũy song song với công việc thực tế, khóa học được xây dựng với sự cân nhắc tối đa đến góc nhìn của học viên hơn các khóa học CNTT thông thường, đồng thời cung cấp cả tài liệu chi tiết.

Khóa học này đang được sử dụng làm khóa đào tạo phân tích dữ liệu Python chính thức trong nội bộ tại một trong những công ty thực tế thuộc nhóm Naver, Kakao, Coupang và Baemin

Nội dung chi tiết như sau.

Làm thế nào để xây dựng nền tảng cơ bản về khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu?

Hãy trải nghiệm toàn bộ quy trình thu thập, tiền xử lý và phân tích dữ liệu (SQL/NoSQL + Python).Hãy học các kỹ năng phân tích chuyên nghiệp thông qua các kỹ thuật dựa trên Python trong khóa học này. Nếu mục tiêu của bạn là trở thành nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu, chúng tôi cung cấp lộ trình học từng bước từ nhập môn. (Tham khảo lộ trình phân tích/khoa học dữ liệu bên dưới)

Tôi cũng đã làm một video giải thích chi tiết toàn bộ quá trình học tập về sự nghiệp dữ liệu và phân tích/khoa học dữ liệu. Tùy theo mục tiêu, bạn vẫn có thể tự học hiệu quả các khóa học về dữ liệu.

Tôi cũng muốn tự mình phân tích dữ liệu thực tế sớm nhất có thể!

Ai cũng có sẵn kiến thức cơ bản cần thiết cho việc phân tích dữ liệu.Chỉ cần biết giá trị trung bình là đủ. Điều quan trọng là học được kỹ năng nhanh chóng thực hiện toàn bộ quy trình phân tích bằng Python.

Từ nhiều phương pháp tiền xử lý dữ liệu khác nhau đến phân tích dữ liệu bằng dữ liệu thực tế
Tổng hợp toàn bộ các kỹ thuật cốt lõi để phân tích dữ liệu chuyên nghiệp

Phân tích dữ liệu bằng Python không phải là kỹ năng có thể thành thạo chỉ trong một lần. Để có được năng lực, cần có sự 'làm quen'; việc tiếp cận các khái niệm tương tự và những ví dụ ứng dụng từ nhiều góc độ sẽ mang lại hiệu quả. Vì vậy, tôi xin giới thiệu cuốn sách do mình biên soạn, có thể tham khảo cùng khóa học này.

Ban đầu, bạn có thể cảm thấy cách làm việc này hơi lạ lẫm. Sau khi học cách sử dụng công cụ và quy trình chạy mã qua bài giảng, hãy xóa mã trong notebook được cung cấp và tự viết các đoạn mã chính, sau đó so sánh với video để xây dựng nền tảng vững chắc.

Sau khi xây dựng nền tảng cơ bản, nếu tiếp cận những cách giải thích khác và các ví dụ bổ sung về cùng một cú pháp trong sách, năng lực sẽ được nâng cao hiệu quả.

Khi cần thêm nhiều ví dụ
Sách tham khảo

Nhập môn phân tích dữ liệu bằng Python – Tự học lập trình cùng Jancoding

Có rất nhiều khóa học phân tích dữ liệu, nhưng dù học nhiều khóa khác nhau vẫn không hiểu gì cả!

Lĩnh vực dữ liệu kết hợp nhiều lý thuyết và kỹ thuật khác nhau, nên việc học một cách có hệ thống là rất quan trọng. Thay vì những khóa học giả định rằng bạn đã biết tất cả lý thuyết liên quan rồi ngay lập tức phân tích dữ liệu và áp dụng các kỹ thuật máy học, AI hào nhoáng, khóa học giúp người mới bắt đầu học và luyện tập từng lý thuyết, kỹ thuật cần nắm vững để biến chúng thành kiến thức của mình sẽ hữu ích hơn.

Dựa trên kinh nghiệm phân tích dữ liệu thực tế và kiến thức lĩnh vực tại các công ty hàng đầu
khóa học giải thích các kỹ thuật cần thiết theo từng bước, có hệ thống và dễ hiểu từ góc nhìn của người mới bắt đầu

Thậm chí tôi còn muốn tham gia các cuộc thi Kaggle

Các cuộc thi Kaggle chủ yếu sử dụng machine learning và AI để dự đoán dữ liệu. Để học các công nghệ này, trước tiên bạn cần làm quen với các kỹ thuật phân tích dữ liệu như pandas. Khóa học này trình bày về pandas và trực quan hóa, đồng thời được xây dựng để bạn từng bước học máy học và deep learning (AI) theo lộ trình sau đó. (Tham khảo lộ trình bên dưới)

Những kỹ năng cần thiết để phân tích dữ liệu là gì?

Trong thực tế, người ta chủ yếu phân tích dữ liệu bằng SQL và pandas. Để phân tích chuyên sâu, cần có các kỹ năng tiền xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu; chỉ cần học pandas và plotly là được. Khóa học này bao quát tất cả những kỹ năng cốt lõi đó.

Làm thế nào để học hiệu quả các kỹ năng phân tích dữ liệu?

pandas có cú pháp không trực quan và nhiều tính năng, tạo ra rào cản cho người mới nên cần luyện tập nhiều. Khóa học này được xây dựng dựa trên điều đó:

Phần đầu
Học các chức năng cơ bản và tiền xử lý của pandas bằng cách chuyển đổi dữ liệu theo ngày khổng lồ thành dữ liệu theo tháng

Nửa sau
Phân tích EDA trên dữ liệu thương mại điện tử thực tế, áp dụng các kỹ thuật phân tích và trực quan hóa dữ liệu (plotly)

Khóa học được thiết kế để giúp bạn làm quen với pandas và plotly trong thời gian ngắn, đồng thời thành thạo toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu.

Nghe nói để phân tích dữ liệu thì cần hiểu rõ lĩnh vực kinh doanh thực tế, đúng không?

Tuy nhiên, thật khó để tham gia một khóa học mà trước tiên phải tìm hiểu về một lĩnh vực bạn không hứng thú. Hãy thử phân tích bằng dữ liệu thương mại điện tử được sử dụng trong khóa học này. Trong vài năm gần đây, mọi hoạt động kinh doanh đều đang chuyển sang trực tuyến, và cốt lõi của quá trình đó là dữ liệu thương mại điện tử. Bạn có thể đạt được cả kiến thức về lĩnh vực hữu ích nhất lẫn các kỹ năng liên quan.

Với dữ liệu thương mại điện tử cốt lõi của lĩnh vực kinh doanh cùng kinh nghiệm thực tế
Hãy nắm bắt cả phân tích dữ liệu và lĩnh vực kinh doanh!

Dù đã xem bài giảng nhưng không có tài liệu, tôi có nên mua cả sách không?

Chúng tôi cung cấp mã có thể chạy ngay, kèm phần giải thích tóm tắt vượt qua giới hạn của sách. Khi vừa xem bài giảng vừa thực hành với tài liệu, bạn sẽ dễ ôn tập hơn và có thể tham khảo ngay cả về sau. (Tôi rất tâm huyết với tài liệu. Chúng tôi tạo ra những tài liệu tốt hơn sách, để chỉ riêng tài liệu thôi cũng khiến học phí trở nên hoàn toàn xứng đáng)

Giờ đây, 100.000 học viên trong suốt 10 năm qua đã kiểm chứng
với tài liệu được biên soạn kỹ lưỡng và phần giải thích rõ ràng
chúng tôi cung cấp các khóa học CNTT trực tuyến tốt hơn!
Học đúng cách, bạn sẽ thay đổi!

Học trực quan hóa bằng Python thì chẳng phải cần nắm vững matplotlib sao?

matplotlib tuy truyền thống nhưng là công nghệ trực quan hóa còn hạn chế, tập trung vào việc tạo các biểu đồ tĩnh. Trong khi đó, plotly—công nghệ hiện đại—tập trung vào việc tạo biểu đồ tương tác với người dùng, đồng thời có ưu điểm về chất lượng hình ảnh vượt trội, khả năng phù hợp với môi trường web và hỗ trợ đa dạng các loại biểu đồ hơn. Vì vậy, plotly đang dần trở thành xu hướng chủ đạo trong thực tế, nên khóa học này cũng giải thích về plotly.

plotly (hỗ trợ biểu đồ động) VS matplotlib (tập trung vào biểu đồ tĩnh)

Ngay cả những người đã từng học các khóa phân tích dữ liệu cũng sẽ thấy khóa học này hữu ích!

Để biến việc phân tích dữ liệu bằng Python thành kỹ năng của riêng bạn, cần có nhiều bài tập thực hành đa dạng. Khóa học này phân tích các ví dụ thực tế (tiền xử lý dữ liệu COVID-19, phân tích dữ liệu thương mại điện tử) từ đầu đến cuối. Bạn có thể nâng cao trình độ và hệ thống hóa những kiến thức đã bỏ sót.

Đừng lãng phí thời gian!
Chúng ta không thể làm được không phải vì thiếu thông tin!
Hãy học với khóa học đã được kiểm chứng!

Đây là khóa học được cải thiện qua vô số phản hồi trong nhiều năm và được tạo ra sau bao trăn trở, với tất cả tâm huyết dành cho việc giảng dạy trực tuyến.

để bạn có thể cảm nhận rằng 'À! Quả thật khác biệt!'
đây là khóa học được tạo ra sau quá trình không ngừng suy nghĩ và cải thiện.
Những người thực sự muốn học một cách nghiêm túcmới
vui lòng đăng ký khóa học!

Ví dụ về tiền xử lý dữ liệu, trong đó xử lý dữ liệu gốc thực tế (raw data)
Dữ liệu COVID là ví dụ hữu ích nhất cho các chức năng cơ bản của pandas và các ví dụ tiền xử lý. Nội dung được thiết kế để bạn xây dựng biểu đồ cho toàn bộ khoảng thời gian COVID diễn biến mạnh nhất như sau và nắm vững các kỹ thuật liên quan

Diễn biến số ca mắc COVID-19 hằng ngày theo từng quốc gia (bao gồm toàn bộ thời gian theo dõi số ca mắc tại thời điểm đó)

Tạo báo cáo ở mức độ phục vụ phân tích dữ liệu thực tế trong công việc, đồng thời học cả những bí quyết thực tiễn!
Chỉ vẽ biểu đồ thôi là chưa đủ. Trong công việc thực tế, sự tỉ mỉ rất quan trọng.

Phân tích đa dạng biểu đồ và đa chiều

Học một cách có hệ thống
Lộ trình của Dave Lee từ Janjecomicoding

Tiếp nối khóa học này, lộ trình AI · phát triển · dữ liệu · CS để học theo mục tiêu của bạn

Các công nghệ IT được kết nối với nhau.
Nếu chọn lọc và học các công nghệ có liên quan, đồng thời kết hợp thêm AI, bạn sẽ đạt được mục tiêu nhanh hơn rất nhiều.

Tất cả các lộ trình đều đề cập đến cách kết nối và sử dụng các công nghệ với nhau,
được thiết kế để tăng dần độ khó từ cấp độ nhập môn đến trình độ chuyên gia và
được cập nhật đều đặn trong nhiều năm.

Ngoài ra, mức giảm giá cũng cao hơn so với khi bạn học từng khóa học riêng lẻ.

1. Lộ trình toàn diện về dữ liệu nhanh nhất

Từ phân tích dữ liệu đến khoa học dữ liệu, toàn bộ lộ trình sự nghiệp

01 · Python cơ bảnNhập môn Python và kiến thức cơ bản về crawling

02 · SQL cơ bảnSQL và cơ sở dữ liệu (MySQL)

03 · Phân tích SQL thực tếSQL trung và cao cấp cùng bài tập 101 về phân tích dữ liệu thực tế

04 · NoSQLMongoDB và NoSQL

05 · Phân tích dữ liệu Phần 1Phân tích dữ liệu bằng Python

06 · Phân tích dữ liệu Phần 2Học máy bằng Python

07 · Phân tích dữ liệu Phần 3Học sâu và PyTorch

← Hãy vuốt sang trái phải để xem các khóa học liên quan →

Xem chi tiết lộ trình (mua với giá ưu đãi)

2. Lộ trình full-stack nhanh nhất

Lập trình, backend, frontend, triển khai đến phát triển ứng dụng — toàn bộ quy trình phát triển web/ứng dụng

Cơ bảnNhập môn Python và kiến thức cơ bản về web scraping

Cơ sở dữ liệuSQL và cơ sở dữ liệu (MySQL)

Cơ sở dữ liệuMongoDB và NoSQL

Full-stack Part 1-1Nhập môn backend Python và công nghệ web

Full-stack Part 1-2Nhập môn backend Python với FastAPI

Full-stack Part 2Bootcamp frontend chuyên sâu

Full-stack Part 3Docker và công nghệ máy chủ mới nhất

Full-stack Part 4Flutter từ cơ bản đến thực chiến

← Hãy vuốt sang trái/phải để xem các khóa học liên quan →

Xem chi tiết lộ trình (mua với giá ưu đãi)

3. Kiến thức nền tảng về phát triển, dữ liệu và kiến thức cốt lõi về khoa học máy tính (CS)

Từ kiến trúc máy tính, hệ điều hành, mạng, phần mềm hệ thống, công nghệ phần mềm, kiến trúc, cấu trúc dữ liệu đến thuật toán.

01 · Phần CS 1Bootcamp khoa học máy tính cho người mới bắt đầu

Trang web bên ngoài02 · Phần CS 2Bootcamp khoa học máy tính Phần 2

Trang web bên ngoài03 · Phần CS 3Cấu trúc dữ liệu và thuật toán
(dựa trên Python)

Trang web bên ngoàiLộ trình CS toàn diệnLộ trình đầy đủ về khoa học máy tính
(dựa trên Python)

← Vuốt sang trái/phải để xem các bài giảng CS và toàn bộ lộ trình →

Xem chi tiết lộ trình đầy đủ về khoa học máy tính

4. Lộ trình ứng dụng AI mạnh mẽ và chắc chắn nhất (2026)

Từ tự động hóa công việc bằng Claude Code, vibe coding, Codex, OpenClaw, phân tích dữ liệu dựa trên Claude Code, đến các kỹ thuật nâng cao của Claude Code như kỹ thuật agentic, harness và loop, cùng phát triển AI agent, v.v.

외부사이트

01 · Claude Code

Claude Code cho người mới bắt đầu
Phần 1 · Chuyên đề tự động hóa công việc

외부사이트

02 · Lập trình vibe · Codex

Claude Code cho người mới bắt đầu
Phần 2 · Chuyên đề Vibe Coding

외부사이트

03 · AI tự vận hành khi không có bạn

Tự động hóa công việc
OpenClaw

외부사이트

04 · Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu bằng
Claude Code

외부사이트

05 · Tác nhân AI

Kỹ thuật nâng cao với Claude Code
Phát triển AI agent của riêng bạn

외부사이트

Khóa học tham khảo · n8n

Với Google Opal và n8n
Thiết lập quy trình làm việc cố định

외부사이트

Khóa học tham khảo · MCP

Nguyên lý và MCP của riêng bạn
cho đến khi triển khai

← Hãy vuốt sang trái hoặc phải để xem các khóa học AI và khóa học tham khảo →

Xem chi tiết lộ trình khai thác AI mạnh mẽ và chắc chắn nhất (2026)

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Dành cho những ai muốn học các kỹ năng phân tích dữ liệu bằng Python
Dành cho những ai muốn học pandas và các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu
Những người muốn phát triển lâu dài trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu
Những người muốn học hỏi kỹ năng phân tích dữ liệu trong dài hạn
Dành cho những ai muốn nắm vững các kỹ năng cơ bản về phân tích dữ liệu.

Cần biết trước khi bắt đầu?

Cú pháp cơ bản của Python

Xin chào
Đây là funcoding

Xác minh Inflearn

Xác minh sự nghiệp

34,568

Học viên

2,597

Đánh giá

1,952

Trả lời

4.9

Xếp hạng

Các khóa học

Janjemi Coding, Dave Lee

Giới thiệu về Blog Janjaemi Coding [Nhấp vào đây]
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]
- 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 song hành giữa công việc thực tế hiện tại và giảng dạy về IT, vừa liên tục tạo ra các bài giảng vững chắc về Full-stack, Khoa học dữ liệu và AI trong suốt 8 năm qua.

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

58 bài giảng ∙ (12giờ 26phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. Giới thiệu bài giảng và những điều cần biết trước giờ học

3 bài giảng ∙ (30phút)

Phần 2. Tìm hiểu cách cài đặt và sử dụng Jupyter Notebook (Chuẩn bị trước)

4 bài giảng ∙ (49phút)

4. Tìm hiểu về Anaconda và Jupyter Notebook
06:47
5. Hướng dẫn cài đặt và trình diễn chạy Anaconda và Jupyter Notebook (môi trường Mac/Windows) (cập nhật)
13:24
6. Mẹo hữu ích và những điều cần chia sẻ để nâng cao hiệu quả học tập (cập nhật)
18:02
7. [Bao gồm tải xuống tài liệu học] Cách chuẩn bị cho buổi học và sử dụng Jupyter Notebook
11:36

Phần 3. Tổng hợp cú pháp Python để phân tích dữ liệu

2 bài giảng ∙ (21phút)

8. Các mục cú pháp Python cần thiết để phân tích dữ liệu
11:12
9. Cách import các thư viện Python cần thiết để phân tích dữ liệu
10:05

Phần 4. Hiểu các định dạng dữ liệu đa dạng và sử dụng Python để phân tích dữ liệu

7 bài giảng ∙ (1giờ 28phút)

Phần 5. Hiểu và vận dụng cú pháp cơ bản của pandas cùng phân tích dữ liệu khám phá

4 bài giảng ∙ (49phút)

Phần 6. Tìm hiểu về phân tích dữ liệu khám phá và làm quen với các mẫu phân tích dữ liệu cơ bản

3 bài giảng ∙ (40phút)

Phần 7. Học cách sử dụng thư viện pandas để tiền xử lý dữ liệu

4 bài giảng ∙ (34phút)

Phần 8. Tìm hiểu tình hình COVID-19 qua tiền xử lý dữ liệu Python thực tế

7 bài giảng ∙ (1giờ 28phút)

Phần 9. Cách sử dụng các thư viện trực quan hóa mới nhất để phân tích dữ liệu

11 bài giảng ∙ (2giờ 41phút)

Phần 10. Phân tích dữ liệu thương mại điện tử thực tế, dữ liệu thương mại điện tử hot nhất

13 bài giảng ∙ (3giờ 1phút)

Ngày đăng: 21/06/2020

Cập nhật lần cuối: 18/09/2026

Đánh giá

Tất cả

377 đánh giá

4.9

377 đánh giá

jeayun24654823
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
07/01/2024
5
71% đã tham gia
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.
dkarlfurqkd1
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
15/10/2025
5
31% đã tham gia
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.
- funcoding
  Giảng viên
  19/10/2025
  Cảm ơn bạn!!
jhryu12089922
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
11/08/2020
5
100% đã tham gia
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 ^_^!
- funcoding
  Giảng viên
  12/08/2020
  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
sorayeon
Đánh giá 85
∙
Đánh giá trung bình 5.0
26/12/2020
5
48% đã tham gia
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. ^_^
- funcoding
  Giảng viên
  28/12/2020
  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
hwanhanhan8907
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 5.0
26/02/2021
5
93% đã tham gia
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.
- funcoding
  Giảng viên
  24/03/2021
  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

Khóa học khác của funcoding

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Nhập môn backend Python FastAPI cho người mới bắt đầu (Từ FastAPI đến SQLAlchemy bất đồng bộ) [Full-stack Phần 1-2]

funcoding

Đây là khóa học giúp bạn hệ thống hóa một cách rõ ràng, qua các tài liệu và dự án, từ những khái niệm backend cơ bản đến cú pháp cốt lõi của FastAPI và cách sử dụng cơ sở dữ liệu bất đồng bộ, với FastAPI dễ học và có hiệu năng cao cho full-stack và backend hiện đại.

Cơ bản

FastAPI, Python, backend

Nhập môn backend Python FastAPI cho người mới bắt đầu (Từ FastAPI đến SQLAlchemy bất đồng bộ) [Full-stack Phần 1-2]

funcoding

Bootcamp Deep Learning và PyTorch (Pytorch) cho người mới bắt đầu (Dễ hiểu! Từ cơ bản đến Transformer cốt lõi của ChatGPT) [Phân tích dữ liệu/Khoa học Phần 3]

funcoding

Đây là khóa học được thiết kế mới, giúp bạn từng bước nắm vững toán học, lý thuyết, cách triển khai dựa trên PyTorch, học chuyển giao và Transformer cốt lõi của GPT—những kiến thức cần thiết để hiểu về deep learning—dựa trên những trải nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu học deep learning.

Cơ bản

Deep Learning(DL), PyTorch, Machine Learning(ML)

Bootcamp Deep Learning và PyTorch (Pytorch) cho người mới bắt đầu (Dễ hiểu! Từ cơ bản đến Transformer cốt lõi của ChatGPT) [Phân tích dữ liệu/Khoa học Phần 3]

funcoding

Bootcamp Khoa học máy tính (kiến thức CS) dành cho người mới bắt đầu | Kiến trúc máy tính, Hệ điều hành, Mạng máy tính

funcoding

Đây là khóa học Phần 1 trong lộ trình giúp hệ thống hóa một cách ngắn gọn và rõ ràng những kiến thức cốt lõi về khoa học máy tính (CS) thực sự cần thiết để giỏi phát triển phần mềm và dữ liệu trong thời gian ngắn. Khóa học này cũng đã được sử dụng trong nhiều năm làm khóa đào tạo nội bộ tại các doanh nghiệp hàng đầu trong nước. Dựa trên 20 năm kinh nghiệm thực tế trong nhiều lĩnh vực, từ phần mềm hệ thống đến phát triển web, ứng dụng và khoa học dữ liệu, khóa học trình bày từng bước những kiến thức cốt lõi cần thiết để giỏi phát triển phần mềm và dữ liệu theo phương pháp bài bản, nhưng dễ hiểu.

Nhập môn

Network, Computer Architecture, Operating System

Bootcamp Khoa học máy tính (kiến thức CS) dành cho người mới bắt đầu | Kiến trúc máy tính, Hệ điều hành, Mạng máy tính

funcoding

[Đổi mới] Bootcamp Machine Learning với Python cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Vừa giải các bài toán Kaggle thực tế vừa hệ thống hóa kiến thức) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Phần 2]

funcoding

Đây là khóa học được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, dựa trên những trải nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu học máy học, giúp bạn dễ dàng hiểu về máy học và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

Cơ bản

Machine Learning(ML), Kaggle, Pandas

funcoding

[Đổi mới] Bootcamp nhập môn Python và cơ bản về thu thập dữ liệu web [Bao gồm cả kiến thức nền tảng về Python, web và dữ liệu] (Cập nhật)

funcoding

Dành cho những ai muốn học về khoa học dữ liệu, dữ liệu lớn và crawling, khóa học sẽ (1) tổng hợp những cú pháp Python cốt lõi cần thiết nhất trong thời gian ngắn, và (2) giúp bạn làm quen với Python và crawling thông qua lập trình crawling thực tế.

Nhập môn

Python, Web Crawling

[Đổi mới] Bootcamp nhập môn Python và cơ bản về thu thập dữ liệu web [Bao gồm cả kiến thức nền tảng về Python, web và dữ liệu] (Cập nhật)

funcoding

Giải bài tập 101 về SQL trung và cao cấp cùng phân tích dữ liệu thực tế

funcoding

Nắm vững SQL trung và cao cấp, cùng giải 101 bài toán phân tích dữ liệu thực tiễn ở cấp độ doanh nghiệp, qua đó xây dựng năng lực phân tích dữ liệu bằng SQL vững chắc.

Cơ bản

SQL, MySQL, DBMS/RDBMS

Giải bài tập 101 về SQL trung và cao cấp cùng phân tích dữ liệu thực tế

funcoding

[Làm mới] Bootcamp SQL và cơ sở dữ liệu (MySQL) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng]

funcoding

Thông qua khóa học này, bạn có thể tìm hiểu về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu để ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu thông qua lập trình và các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

Cơ bản

Python, SQL, MySQL

[Làm mới] Bootcamp SQL và cơ sở dữ liệu (MySQL) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng]

funcoding

Flutter dành cho người mới: Từ cơ bản đến thực hành [Full Stack Phần 4] (Dễ hiểu, vững chắc, từng bước qua nhiều dự án khác nhau)

funcoding

Khóa học này hướng dẫn từ những kiến thức cơ bản về lập trình Dart đến các tính năng cơ bản và trung cấp của Flutter, thậm chí còn tích hợp với Firebase ở phía backend để thực hiện các dự án thực tế! Đây là một khóa học chất lượng cao, giúp bạn học Flutter theo từng bước.

Cơ bản

Flutter, Firebase, firestore

Flutter dành cho người mới: Từ cơ bản đến thực hành [Full Stack Phần 4] (Dễ hiểu, vững chắc, từng bước qua nhiều dự án khác nhau)

funcoding

Docker và các công nghệ máy chủ mới nhất dành cho Full-Stack (Linux, nginx, AWS, HTTPS, triển khai) [Full-Stack Phần 3]

funcoding

Đây là khóa học Part3 trong series khóa học full-stack, giúp bạn nắm vững các công nghệ máy chủ mới nhất và công nghệ Docker. Khóa học được xây dựng để bạn có thể thực sự đưa Docker vào stack công nghệ của mình: từng bước kiểm thử nhiều tùy chọn khác nhau của Docker, học các công nghệ liên quan như Linux cần thiết để hiểu về Docker, đồng thời tự xây dựng được cả những dịch vụ thực tế phức tạp.

Cơ bản

Network, Linux, Docker

Docker và các công nghệ máy chủ mới nhất dành cho Full-Stack (Linux, nginx, AWS, HTTPS, triển khai) [Full-Stack Phần 3]

funcoding

Bootcamp Frontend vững chắc cho Full Stack (HTML, CSS, JavaScript thuần + ES6) [Full Stack Phần 2]

funcoding

Đây là series bài giảng full-stack nhằm mục tiêu phát triển các dịch vụ web và ứng dụng ở mức độ có thể thương mại hóa thực tế dành cho người mới bắt đầu, dựa trên kinh nghiệm phát triển các dịch vụ web thực tế trong ngành. Là bài giảng Part2, khóa học sẽ hệ thống hóa toàn diện và vững chắc HTML5, CSS3 hiện đại, JavaScript thuần (Javascript) + ES6, trong lĩnh vực frontend với nhiều công nghệ khác nhau, đồng thời cân nhắc cả khả năng responsive và tính tương thích.

Nhập môn

HTML/CSS, JavaScript, ES6

Bootcamp Frontend vững chắc cho Full Stack (HTML, CSS, JavaScript thuần + ES6) [Full Stack Phần 2]

funcoding

[Đổi mới] Nhập môn backend Python và công nghệ web cho người mới bắt đầu (Python trung cấp, kiến thức cơ bản về backend và công nghệ web với flask[Flask]) [Full-stack Phần 1-1]

funcoding

Đây là chuỗi bài giảng full-stack hướng đến việc phát triển các dịch vụ web và ứng dụng ở mức độ có thể thương mại hóa thực tế dành cho người mới bắt đầu, dựa trên kinh nghiệm phát triển các dịch vụ web thực tế trong ngành. Là bước khởi đầu (part1-1), bài giảng sẽ giải thích chi tiết về Python trung cấp để phát triển chuyên sâu, kỹ thuật triển khai backend bằng Flask[플라스크], cùng các công nghệ web thiết yếu (HTTP, RestAPI, mô hình MVC, v.v.).

Cơ bản

Python, REST API, Flask

funcoding

[Đổi mới] Bootcamp cơ sở dữ liệu MongoDB (MongoDB) và NoSQL (dữ liệu lớn) dành cho người mới bắt đầu [từ nhập môn đến ứng dụng] (cập nhật)

funcoding

Học cách sử dụng công nghệ NoSQL để xử lý dữ liệu lớn (Big Data) — một trong những kỹ năng nền tảng của công nghệ full-stack và khoa học dữ liệu được áp dụng trong các startup hiện đại. MongoDB là công nghệ dễ học và có thể nhanh chóng đưa vào sử dụng nhất trong số các công nghệ NoSQL. Trong khóa học này, bạn sẽ nắm vững kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn, đồng thời học cách thao tác và ứng dụng MongoDB bằng Python.

Cơ bản

Python, MongoDB, DBMS/RDBMS

[Đổi mới] Bootcamp cơ sở dữ liệu MongoDB (MongoDB) và NoSQL (dữ liệu lớn) dành cho người mới bắt đầu [từ nhập môn đến ứng dụng] (cập nhật)

funcoding

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Bí mật của giao dịch thuật toán, cách AI dự đoán giá cổ phiếu

cheatkeyman

Hãy tự tay tạo ra mô hình phân tích giá cổ phiếu mạnh mẽ, phân tích hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu bằng AI để dự báo không chỉ S&P 500, QQQ ETF mà còn cả các mã cổ phiếu riêng lẻ!

Cơ bản

Deep Learning(DL), Python, transformer

Bí mật của giao dịch thuật toán, cách AI dự đoán giá cổ phiếu

cheatkeyman

funcoding

Cơ bản

Machine Learning(ML), Kaggle, Pandas

funcoding

[Đổi mới] Bootcamp cơ sở dữ liệu MongoDB (MongoDB) và NoSQL (dữ liệu lớn) dành cho người mới bắt đầu [từ nhập môn đến ứng dụng] (cập nhật)

funcoding

Cơ bản

Python, MongoDB, DBMS/RDBMS

[Đổi mới] Bootcamp cơ sở dữ liệu MongoDB (MongoDB) và NoSQL (dữ liệu lớn) dành cho người mới bắt đầu [từ nhập môn đến ứng dụng] (cập nhật)

funcoding

[DS làm gì thế - Câu chuyện thứ hai] Phân tích dữ liệu và lập trình có hiểu biết

joteacher

"Theo đuổi xu hướng là quan trọng, nhưng nền tảng vững chắc mới tạo nên năng lực thực thụ" Khóa học này là lộ trình sơ cấp giúp bạn hiểu được dòng chảy của khoa học dữ liệu và rèn luyện bài bản từ những kỹ thuật thực tiễn nhất.

Cơ bản

Python, data-analysis

[DS làm gì thế - Câu chuyện thứ hai] Phân tích dữ liệu và lập trình có hiểu biết

joteacher

Sử dụng deep learning bằng Python

SW School

Tìm hiểu cách sử dụng deep learning bằng python và Keras.

Cơ bản

Python, Keras, Deep Learning(DL)

Sử dụng deep learning bằng Python

SW School

Lớp học thành thạo Airflow

hyunjinkim

Đây là khóa học về Airflow, công cụ Orchestration giúp tạo và quản lý data pipeline hiệu quả. Chào mừng bạn đến với Airflow Master Class, nơi cả người mới bắt đầu cũng có thể học từng bước!

Cơ bản

airflow, Data Engineering, Python

Lớp học thành thạo Airflow

hyunjinkim

Tự động hóa và thu thập dữ liệu web bằng Python để tiếp quản công việc của tôi (feat. Chứng khoán, dữ liệu bất động sản / Instagram)

DeepingSauce

Trong lớp này, bạn sẽ học các kỹ thuật truy xuất (thu thập dữ liệu) và xử lý dữ liệu từ nhiều trang web khác nhau bằng Python và áp dụng chúng trực tiếp vào các ví dụ khác nhau mà bạn có thể gặp trong thực tế. Thông qua đó, bạn sẽ tìm hiểu về các kỹ thuật tập trung vào giải quyết các vấn đề thực tế dựa trên sự hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản về cách hoạt động của web, thay vì tự động hóa tác vụ một chiều bằng cách sao chép và dán mã nhất định. để sử dụng nó trên bất kỳ trang web nào trong tương lai Có thể có khả năng thu thập và xử lý dữ liệu. Ngoài ra, bạn sẽ học cách giải quyết các trường hợp ngoại lệ khác nhau xảy ra trong quá trình này bằng mã và cuối cùng, bạn sẽ có thể giải quyết và tự động hóa các vấn đề khác nhau xảy ra trong cuộc sống hàng ngày thông qua tư duy lập trình.

Cơ bản

Python, Web Crawling

Tự động hóa và thu thập dữ liệu web bằng Python để tiếp quản công việc của tôi (feat. Chứng khoán, dữ liệu bất động sản / Instagram)

DeepingSauce

Sử dụng thực tế 100% Python của Tiến sĩ Nam từ cơ bản

nambaksa

Nó nhắm đến cả những người mới bắt đầu chưa có kinh nghiệm lập trình hoặc những người có một số kiến thức lý thuyết về Python. Dựa trên các dự án thực tế, mục đích chính của khóa học là phát triển niềm yêu thích và hứng thú với Python. Tôi hy vọng bạn có thêm ý tưởng và có nhiều niềm vui hơn với Python thông qua khóa học này.

Nhập môn

Python, Web Crawling

Sử dụng thực tế 100% Python của Tiến sĩ Nam từ cơ bản

nambaksa

Xử lý Big Data (Spark) theo chia sẻ của lãnh đạo Thung lũng Silicon

keeyonghan

Xử lý dữ liệu lớn khác với xử lý dữ liệu bằng Pandas như thế nào? Chúng ta cùng tìm hiểu về Spark, một framework thiết yếu để xử lý dữ liệu lớn nhé?

Cơ bản

Apache Spark, pyspark, Pandas

Xử lý Big Data (Spark) theo chia sẻ của lãnh đạo Thung lũng Silicon

keeyonghan

Nếu tôi đã ở trên tàu Titanic?! Tạo dịch vụ web AI dự đoán xác suất sống sót bằng PyTorch & Next.js

dakgangjung123

Khóa học này bắt đầu từ câu hỏi “Nếu tôi ở trên tàu Titanic, liệu tôi có thể sống sót không?”, từ đó phát triển một mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế và hoàn thiện một dự án full-stack để cung cấp dịch vụ đó trên web. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình phát triển AI và web, từ xây dựng mô hình Deep Learning bằng PyTorch, thiết lập máy chủ backend với FastAPI, cho đến triển khai giao diện người dùng bằng Next.js.

Trung cấp trở lên

Python, Deep Learning(DL), PyTorch

Nếu tôi đã ở trên tàu Titanic?! Tạo dịch vụ web AI dự đoán xác suất sống sót bằng PyTorch & Next.js

dakgangjung123

[AICE] Python dành cho kỳ thi chứng chỉ AICE

AICE

1. Học lập trình Python để đạt chứng chỉ AI, AICE Associate 2. Học lập trình Python theo từng bước từ cơ bản đến ứng dụng 3. Bài giảng của Giáo sư Kim Joong-heon từ Đại học Korea, một chuyên gia trong lĩnh vực AI

Nhập môn

Python, AI, ChatGPT

[AICE] Python dành cho kỳ thi chứng chỉ AICE

AICE

[Làm gì sau giờ làm] Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn - Kỳ thi thực hành (Dạng bài tập 1, 2, 3)

roadmap

Chúng tôi sẽ hướng dẫn cách để những người không chuyên hoặc người mới bắt đầu có thể nhanh chóng lấy được chứng chỉ thực hành Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analysis)! Lý thuyết nhẹ nhàng, thực hành chắc chắn – không cần kiến thức nền tảng phức tạp, chúng ta sẽ tập trung học những điểm mấu chốt chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi thông qua các câu hỏi đã từng ra.

Nhập môn

Engineer Big Data Analysis, Big Data, Python

[Làm gì sau giờ làm] Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn - Kỳ thi thực hành (Dạng bài tập 1, 2, 3)

roadmap

Khoa học dữ liệu thực tế Phần 2. Tiền xử lý dữ liệu

hjkim3

Tìm hiểu lý do tại sao việc khám phá dữ liệu (EDA), làm sạch dữ liệu, chia tỷ lệ, xử lý ngoại lệ, chuyển đổi nhật ký, mã hóa danh mục, v.v. là cần thiết và cách xử lý chúng trong thực tế thực tế. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách hợp nhất dữ liệu bảng và xử lý dữ liệu chuỗi thời gian (không có cấu trúc).

Cơ bản

Python

Khoa học dữ liệu thực tế Phần 2. Tiền xử lý dữ liệu

hjkim3

Thu thập dữ liệu web bằng Python

admin0013

Đây là khóa học nhằm tiếp thu công nghệ thu thập dữ liệu web dựa trên Python, thu thập dữ liệu từ các trang web và cải thiện kỹ năng thu thập và phân tích dữ liệu tại nơi làm việc dựa trên công nghệ này.

Cơ bản

Python, Web Crawling, Selenium

Thu thập dữ liệu web bằng Python

admin0013

(AI Quant) Tạo hệ thống phân tích tự động cổ phiếu Mỹ bằng AI thông qua Vibe Coding với Claude Code

skysungsisi0926

Xây dựng hệ thống Full-stack không cần lập trình: Tự mình hoàn thiện toàn bộ pipeline từ thu thập dữ liệu, phân tích AI·ML đến bảng điều khiển web chỉ bằng các câu lệnh tiếng Hàn (Vibe Coding). Sở hữu pipeline tự động hóa 100%: Sở hữu công cụ phân tích chứng khoán độc lập, nhận kết quả sàng lọc S&P 500 và ý kiến đầu tư qua Telegram vào mỗi sáng. Tiếp thu khung đầu tư dựa trên dữ liệu thực tế: Biến năng lực phân tích dữ liệu và quản trị rủi ro cấp độ tổ chức thành của riêng bạn dựa trên mã nguồn đang vận hành thực tế.

Cơ bản

HTML/CSS, Python, Machine Learning(ML)

(AI Quant) Tạo hệ thống phân tích tự động cổ phiếu Mỹ bằng AI thông qua Vibe Coding với Claude Code

skysungsisi0926

Bài giảng Python miễn phí (Sử dụng 7) - Học máy

nadocoding

Cuối cùng nó cũng ra rồi. Khóa học máy học dễ nhất thế giới Nó miễn phí, vậy bạn còn chờ gì nữa? Nào 'Học' Hãy thử nhấn nút nhiều lần

Cơ bản

Machine Learning(ML), Scikit-Learn, Python

Bài giảng Python miễn phí (Sử dụng 7) - Học máy

nadocoding

[Làm mới] Bootcamp SQL và cơ sở dữ liệu (MySQL) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng]

funcoding

Cơ bản

Python, SQL, MySQL

[Làm mới] Bootcamp SQL và cơ sở dữ liệu (MySQL) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng]

funcoding

Python Algorithmic Trading Phần 1: Phân tích dữ liệu Python cho giao dịch thuật toán

danielyouk

Bạn có thể học một cách có hệ thống phương pháp tiếp cận thống kê về giao dịch cặp S&P 500 bằng Python. Xây dựng nền tảng cho chiến lược đầu tư không cảm xúc thông qua phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.

Cơ bản

Python, oop, Quant

Python Algorithmic Trading Phần 1: Phân tích dữ liệu Python cho giao dịch thuật toán

danielyouk

Thực hành cốt lõi MongoDB: Làm chủ hoàn toàn cơ sở dữ liệu NoSQL

wendy34647345

Trong thời đại cần xử lý dữ liệu linh hoạt vượt qua giới hạn của SQL, chúng ta sẽ học tất cả về MongoDB. Từ khái niệm NoSQL đến cài đặt, thực hành CRUD, pipeline tổng hợp, tìm kiếm văn bản và lập chỉ mục, bạn sẽ được học từng bước một. Đồng thời, hoàn thiện năng lực ứng dụng thực tiễn thông qua việc liên kết thu thập dữ liệu (crawling) bằng Python và xây dựng môi trường container.

Cơ bản

Python, MongoDB, Logstash

Thực hành cốt lõi MongoDB: Làm chủ hoàn toàn cơ sở dữ liệu NoSQL

wendy34647345

Khởi đầu phân tích dữ liệu: Ngữ pháp cơ bản Python và thực hành cho người không chuyên

algolearn

Đây là khóa học Python cơ bản dành cho những người mới bắt đầu muốn phát triển thành nhà phân tích dữ liệu. - Người muốn phân tích dữ liệu nhưng chưa biết Python - Người muốn học machine learning bằng Python - Người đang chuẩn bị cho kỳ thi thực hành chứng chỉ phân tích Big Data - Người muốn phát triển ứng dụng dựa trên machine learning bằng Python

Nhập môn

Python, Machine Learning(ML), Big Data

Khởi đầu phân tích dữ liệu: Ngữ pháp cơ bản Python và thực hành cho người không chuyên

algolearn

[Làm mới] Phân tích dữ liệu bằng Python cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Học toàn bộ quy trình từ tiền xử lý, pandas đến trực quan hóa) [Phân tích dữ liệu/khoa học Phần 1]

4.9

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

Ngay cả Naver, Kakao, LINE, Coupang và Baemin cũng lựa chọn làm khóa học nội bộ— khóa học chính thức!

Làm thế nào để xây dựng nền tảng cơ bản về khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu?

Tôi cũng muốn tự mình phân tích dữ liệu thực tế sớm nhất có thể!

Khi cần thêm nhiều ví dụSách tham khảo

Có rất nhiều khóa học phân tích dữ liệu, nhưng dù học nhiều khóa khác nhau vẫn không hiểu gì cả!

Thậm chí tôi còn muốn tham gia các cuộc thi Kaggle

Những kỹ năng cần thiết để phân tích dữ liệu là gì?

Làm thế nào để học hiệu quả các kỹ năng phân tích dữ liệu?

Nghe nói để phân tích dữ liệu thì cần hiểu rõ lĩnh vực kinh doanh thực tế, đúng không?

Dù đã xem bài giảng nhưng không có tài liệu, tôi có nên mua cả sách không?

Học trực quan hóa bằng Python thì chẳng phải cần nắm vững matplotlib sao?

Ngay cả những người đã từng học các khóa phân tích dữ liệu cũng sẽ thấy khóa học này hữu ích!

Tạo báo cáo ở mức độ phục vụ phân tích dữ liệu thực tế trong công việc, đồng thời học cả những bí quyết thực tiễn!Chỉ vẽ biểu đồ thôi là chưa đủ. Trong công việc thực tế, sự tỉ mỉ rất quan trọng.

Phân tích đa dạng biểu đồ và đa chiều

Học một cách có hệ thốngLộ trình của Dave Lee từ Janjecomicoding

1. Lộ trình toàn diện về dữ liệu nhanh nhất

2. Lộ trình full-stack nhanh nhất

3. Kiến thức nền tảng về phát triển, dữ liệu và kiến thức cốt lõi về khoa học máy tính (CS)

4. Lộ trình ứng dụng AI mạnh mẽ và chắc chắn nhất (2026)

Claude Code cho người mới bắt đầuPhần 1 · Chuyên đề tự động hóa công việc

Claude Code cho người mới bắt đầuPhần 2 · Chuyên đề Vibe Coding

Tự động hóa công việcOpenClaw

Phân tích dữ liệu bằngClaude Code

Kỹ thuật nâng cao với Claude CodePhát triển AI agent của riêng bạn

Với Google Opal và n8nThiết lập quy trình làm việc cố định

Nguyên lý và MCP của riêng bạncho đến khi triển khai

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là funcoding

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của funcoding

Khóa học tương tự

Khi cần thêm nhiều ví dụ
Sách tham khảo

Tạo báo cáo ở mức độ phục vụ phân tích dữ liệu thực tế trong công việc, đồng thời học cả những bí quyết thực tiễn!
Chỉ vẽ biểu đồ thôi là chưa đủ. Trong công việc thực tế, sự tỉ mỉ rất quan trọng.

Học một cách có hệ thống
Lộ trình của Dave Lee từ Janjecomicoding

Claude Code cho người mới bắt đầu
Phần 1 · Chuyên đề tự động hóa công việc

Claude Code cho người mới bắt đầu
Phần 2 · Chuyên đề Vibe Coding

Tự động hóa công việc
OpenClaw

Phân tích dữ liệu bằng
Claude Code

Kỹ thuật nâng cao với Claude Code
Phát triển AI agent của riêng bạn

Với Google Opal và n8n
Thiết lập quy trình làm việc cố định

Nguyên lý và MCP của riêng bạn
cho đến khi triển khai

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là funcoding