1 Kỹ năng & Kiến thức trọng tâm
Lập trình Python Cơ bản
- Kiểu dữ liệu: List, Dictionary, Tuple, Set, String manipulation
-
Cấu trúc điều khiển & Lập trình hàm:
if-else,for/while, Functions, Lambda, List Comprehension
Bộ ba thư viện Phân tích Dữ liệu cốt lõi
- NumPy: Mảng đa chiều ndarray, tính toán đại số tuyến tính & vectorization
-
Pandas: DataFrame, đọc/ghi CSV/Excel/SQL,
groupby(),pivot_table(),merge(),fillna() - Matplotlib & Seaborn: Vẽ đồ thị trực quan hóa bằng code: Histograms, Boxplots, Heatmaps, Pairplots
Phân tích Khám phá Dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA)
- Kiểm tra phân phối dữ liệu, phát hiện giá trị ngoại lệ (Outliers Detection)
- Phân tích tương quan (Correlation Analysis), xử lý dữ liệu thiếu (Missing Values Imputation)
2 Dự án thực hành (Practical Project)
Mục tiêu dự án:
Thực hiện dự án Phân tích Exploratory Data Analysis (EDA) trên Jupyter Notebook phân tích nguyên nhân rời bỏ dịch vụ của khách hàng ngân hàng (Customer Churn).
3 Công cụ & Tài nguyên đề xuất
Công cụ chính (Tools)
Python 3
Jupyter Notebook / Google Colab
Pandas
NumPy
Seaborn
Gợi ý học tập & Thực hành
- Python for Data Analysis (Wes McKinney - Tác giả Pandas)
- Kaggle Notebooks & Datasets
- Corey Schafer Python Tutorials
4 Ghi chú cá nhân (Personal Notes) ✓ Đã lưu
Vui lòng Đăng nhập để ghi chép và tự động lưu ghi chú cá nhân cho Giai đoạn này trên Cloud.