Nội dung đào tạo Khoa học dữ liệu Data Science với Python

Nội dung đào tạo Khoa học dữ liệu Data Science với Python

Danh mục bài viết: 

1. Tại sao nên học Python?

2. Mục tiêu khóa đào tạo khoa học dữ liệu  Data Science với Python

3. Điều kiện tiên quyết

4. Tài liệu đào tạo

5. Yêu cầu phần mềm

6. Nội dung Chương trình đào tạo khoa học dữ liệu Data Science với Python

6.1 Base Python Introduction

6.2 Defining actionable, analytic questions

6.3 Bringing Data In

6.4 NumPy: Matrix Language

6.5 Data Preparation with Pandas

6.6 Exploratory Data Analysis with Pandas

6.7 Exploring Data graphically

6.8 Advanced Graphing with Matplotlib, Pandas, and Seaborn

6.9 Python, Hadoop and Spark

6.10 Missing Data

6.11 Traditional Inferential Statistics

6.12 Frequentist Approaches to Multivariate Statistics

6.13 Machine learning approaches to multivariate statistics

6.14 Supervised Learning: Regression

6.15 Supervised Learning: Classification

6.16 Mini Project with Python.

7. Hình ảnh hoạt động đào tạo cho khách hàng Doanh nghiệp

8. Hình ảnh hoạt động đào tạo cho khách hàng Cá nhân!

9  ĐƠN VỊ TỔ CHỨC TUYỂN SINH & ĐÀO TẠO NHÂN SỰ

1. Tại sao nên học Python?

• Để trả lời cho thắc mắc của BẠN, IMIC đã có 1 bài viết chia sẻ dưới đây sẽ giúp bạn nhận ra được tầm quan trọng của ngôn ngữ lập trình Python này và nên bắt đầu với Python sớm để không bỏ lỡ cơ hội thành công với Python.
• Xem bài viết tại link: http://www.imic.edu.vn/tin-tuc-cong-nghe/30685/tai-sao-nen-hoc-lap-trinh-python.html

2. Mục tiêu khóa đào tạo khoa học dữ liệu  Data Science với Python

-  Hiểu lịch sử của Python và sự khác biệt giữa 2.X và 3.X

-  Hiểu sự khác biệt giữa các kiểu dữ liệu cơ bản của Python

-  Biết khi nào nên sử dụng các bộ tập hợp Python Collections khác nhau

-  Khả năng thực hiện các chức năng python

-  Hiểu các cấu trúc luồng điều khiển Control Flow Constructs  trong Python

-  Xử lý lỗi thông qua các cấu trúc xử lý ngoại lệ

-  Có thể định nghĩa một cách định lượng một câu hỏi có thể trả lời, có thể hành động

-  Nhập cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc vào Python

-  Phân tích dữ liệu phi cấu trúc thành các định dạng có cấu trúc

-  Hiểu sự khác biệt giữa mảng NumPy và Pandas DataFrames

-  Tổng quan về nơi Python phù hợp với hệ sinh thái Python/Hadoop/Spark

-  Mô phỏng dữ liệu thông qua việc tạo số ngẫu nhiên

-  Hiểu cơ chế cho dữ liệu bị thiếu và ý nghĩa phân tích

-  Khám phá và làm sạch dữ liệu

-  Tạo đồ họa hấp dẫn để tiết lộ kết quả phân tích

-  Định hình lại và hợp nhất dữ liệu để chuẩn bị cho các phân tích nâng cao

-  Tìm kiểm tra sự khác biệt nhóm bằng cách sử dụng số liệu thống kê suy luận

-  Thực hiện hồi quy tuyến tính từ quan điểm thường xuyên

-  Hiểu các thuật ngữ phi tuyến tính, gây nhiễu và tương tác trong hồi quy tuyến tính

-  Mở rộng đến hồi quy logistic để mô hình kết quả nhị phân

-  Hiểu sự khác biệt giữa phương pháp học máy và phương pháp thường xuyên để thống kê

-  Thực hiện các mô hình phân loại và hồi quy bằng cách sử dụng máy học

-  Điểm số bộ dữ liệu mới, đánh giá sự phù hợp của mô hình và định lượng tầm quan trọng của biến

3. Điều kiện tiên quyết:

• Thành viên tham gia lớp đào tạo có thể thoải mái sử dụng hệ điều hành (Linux, Unix, Windows, Solaris, Mac OS X, v.v.) mà sẽ chạy Python. Mặc dù không bắt buộc, các kỹ năng cơ bản với ít nhất một ngôn ngữ lập trình khác.
• Đã hoàn thành khóa đào tạo Python cơ bản.

4. Tài liệu đào tạo:

• Tất cả thành viên tham gia lớp đào tạo Python sẽ nhận được tài liệu chuẩn để tham khảo (Python® Notes for Professionals - 700+ pages).

5. Yêu cầu phần mềm:

• Yêu cầu hệ thống?
  • Windows, Linux hoặc Mac OS XPython 2.6, 2.7 hoặc 3.x.
  • Ổ cứng SSD 128 Gb trở lên.
  • RAM 4 GB
  • Dung lượng ổ trống 20 Gb trở lên.
• Yêu cầu quyền?
  • Truy cập được Internet để tra cứu tài nguyên khi cần.
• Yêu cầu cài đặt?
  • Cài IDE có hỗ trợ lập trình Python (PyCharm Community Edition).
  • Có thể xài một IDE khác.

6. Nội dung Chương trình đào tạo khoa học dữ liệu Data Science với Python:

6.1 Base Python Introduction

• History and current use
• Installing the Software
• Python Distributions
• String Literals and numeric objects
• Collections (lists, tuples, dicts)
• Datetime classes in Python
• Memory Management in Python
• Control Flow
• Functions
• Exception Handling

6.2 Defining actionable, analytic questions

• Defining the quantitative construct to make inference on the question
• Identifying the data needed to support the constructs
• Identifying limitations to the data and analytic approach
• Constructing Sensitivity analyses

6.3 Bringing Data In

• Structured Data
• Structured Text Files
• Excel workbooks
• SQL databases
• Working with Unstructured Text Data
• Reading Unstructured Text
• Introduction to Natural Language Processing with Python

6.4 NumPy: Matrix Language

• Introduction to the ndarray
• NumPy operations
• Broadcasting
• Missing data in NumPy (masked array)
• NumPy Structured arrays
• Random number generation

6.5 Data Preparation with Pandas

• Filtering
• Creating and deleting variables
• Discretization of Continuous Data
• Scaling and standardizing data
• Identifying Duplicates
• Dummy Coding
• Combining Datasets
• Transposing Data
• Long to wide and back

6.6 Exploratory Data Analysis with Pandas

• Univariate Statistical Summaries and Detecting Outliers
• Multivariate Statistical Summaries and Outlier Detection
• Group-wise calculations using Pandas
• Pivot Tables

6.7 Exploring Data graphically

• Histogram
• Box-and-whiskers plot
• Scatter plots
• Forest Plots
• Group-by plotting

6.8 Advanced Graphing with Matplotlib, Pandas, and Seaborn

6.9 Python, Hadoop and Spark

• Introduction to the difference in Python, Hadoop, and Spark
• Importing data from Spark and Hadoop to Python
• Parallel execution leveraging Spark or Hadoop

6.10 Missing Data

• Exploring and understanding patterns in missing data      
• Missing at Random
• Missing Not at Random
• Missing Completely at Random
• Data imputation methods

6.11 Traditional Inferential Statistics

• Comparing Groups
• P-Values, summary statistics, sufficient statistics, inferential targets
• T-Tests (equal and unequal variances)
• ANOVA
• Chi-Square Tests
• Correlation

6.12 Frequentist Approaches to Multivariate Statistics

• Linear Regression
• Multivariate linear regression
• Capturing Non-linear Relationships
• Comparing Model Fits
• Scoring new data
• Poisson Regression Extension
• Logistic regression
• Logistic Regression Example
• Classification Metrics

6.13 Machine learning approaches to multivariate statistics

• Machine Learning Theory
• Data pre-processing
• Missing Data
• Dummy Coding
• Standardization
• Training/Test data
• Supervised Versus Unsupervised Learning
• Unsupervised Learning: Clustering
• Clustering Algorithms
• Evaluating Cluster Performance
• Dimensionality Reduction
• A-priori
• Principal Components Analysis
• Penalized Regression

6.14 Supervised Learning: Regression

• Linear Regression
• Penalized Linear Regression
• Stochastic Gradient Descent
• Scoring New Data Sets
• Cross Validation
• Variance Bias-Tradeoff
• Feature Importance

6.15 Supervised Learning: Classification

• Logistic Regression
• LASSO
• Random Forest
• Ensemble Methods
• Feature Importance
• Scoring New Data Sets
• Cross Validation

6.16 Mini Project with Python.

7. Hình ảnh hoạt động đào tạo cho khách hàng Doanh nghiệp

8. Hình ảnh hoạt động đào tạo cho khách hàng Cá nhân!

9  ĐƠN VỊ TỔ CHỨC TUYỂN SINH & ĐÀO TẠO NHÂN SỰ

Học lập trình Python cùng Chuyên gia IMIC - Học và làm dự án thực tế - Bài học trực quan & dễ hiểu

✅ Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được yêu thích nhất bởi các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và thậm chí cả tin tặc vì tính linh hoạt, mềm dẻo và các tính năng hướng đối tượng của nó. 
✅ Nhiều ứng dụng web và ứng dụng dành cho thiết bị di động mà chúng ta yêu thích ngày nay là do có các thư viện phong phú của Python, các frameworks, bộ sưu tập lớn các mô-đun và phần mở rộng. 
✅ Không chỉ vậy, Python rất tuyệt vời để xây dựng các dự án dịch vụ web doanh nghiệp cũng như hỗ trợ các loại ngôn ngữ lập trình khác.
✅ Mặc dù là ngôn ngữ cấp cao và có thể thực hiện các tác vụ phức tạp, nhưng Python rất dễ học và có cú pháp rõ ràng. Do đó, nó được khuyến nghị cho cả người mới bắt đầu và lập trình viên có kinh nghiệm.
✅ Với vẻ đẹp gần như hoàn hảo của nó, Python được mệnh danh là một trong những ngôn ngữ lập trình được lựa chọn hàng đầu ở hầu hết các trường đại học trên thế giới và tại việt nam trong những năm tới đây. 
✅ Python được ứng dụng rộng rãi cho nhiều lĩnh vực khác nhau và khả năng vô hạn để tạo ra những điều tuyệt vời.
✅ Nhà phát triển Python là một trong “10 công việc Công nghệ được lựa chọn nhất 2021 và các năm tiếp theo”. Điều này là do sự gia tăng của công nghệ AI và Machine Learning trên thị trường toàn cầu.
✅ Thật vậy, có rất nhiều lý do tại sao bạn nên quyết định học lập trình Python ngay hôm nay. 
✅ Dưới đây là 7 cách sử dụng Python hàng đầu hiện nay:
1. Cho nhiều mô hình lập trình.
2. Kiểm thử các dự án Web.
3. Trích xuất dữ liệu.
4. Các nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo (AI) và Khoa học Dữ liệu (Data Science).
5. Ứng dụng Web và Phát triển Internet.
6. Cơ sở dữ liệu dễ dàng truy cập, tùy chỉnh giao diện và tích hợp hệ thống nhanh chóng.
7. An ninh mạng.
✅ Ngày nay, hầu hết các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm sử dụng Python để thực hiện các nghiên cứu sâu như Trí tuệ nhân tạo (AI) và Khoa học dữ liệu (Data Science). 
✅ Nó có thể được sử dụng trên các lĩnh vực và công nghệ khác, đó là một lợi thế rất lớn. 
✅ Python có số lượng thư viện đồ sộ được xây dựng sẵn, nhằm giúp cho lập trình viên giải quyết các yêu cầu bài toán được nhanh chóng và hiệu quả cao.
✅ Bạn muốn truy cập cơ sở dữ liệu một cách dễ dàng? 
✅ Bạn muốn xử lý với nhiều loại dữ liệu khác nhau? 
✅ Bạn muốn phân tích, đánh giá hay trực quan hóa dữ liệu?
✅ Bạn muốn xây dựng các giải pháp Trí tuệ nhân tạo, IOT?
👉 Python sẽ thực hiện tốt các nhiệm vụ đó cho bạn!
🎁 Cảm ơn bạn đã dành thời gian lắng nghe những chia sẻ về Python. Và tuyệt vời hơn nữa nếu IMIC được góp phần vào sự thành công của bạn!