Chi tiết khóa học

Bài 1: Làm quen với Python và môi trường lập trình

• Cài đặt Python, VSCode, Google Colab

• Cấu trúc chương trình Python cơ bản

• Kiểu dữ liệu: số, chuỗi, list, dict, tuple

• Câu lệnh điều kiện, vòng lặp, hàm

• Viết chương trình quản lý đơn hàng đơn giản bằng list & dict

Bài 2: Làm việc với dữ liệu bằng Pandas và NumPy

• Đọc/ghi file CSV, Excel

• Làm sạch dữ liệu: xử lý giá trị thiếu, loại bỏ outlier

• Tính toán thống kê cơ bản (mean, median, groupby)

• Xử lý mảng với NumPy

• Làm sạch bộ dữ liệu bán hàng và tổng hợp báo cáo doanh thu

Bài 3: Trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và Seaborn

• Biểu đồ cột, đường, tròn, boxplot, heatmap

• So sánh phân phối, biểu đồ xu hướng, tương quan

• Tuỳ chỉnh biểu đồ cho báo cáo và dashboard

• Tạo biểu đồ phân tích doanh thu theo thời gian và nhóm sản phẩm

Bài 4: Ứng dụng Python cho phân tích dữ liệu thực tế

• Phân tích dữ liệu khách hàng, bán hàng, website

• Tạo báo cáo tự động bằng Python

• Gắn Python vào Google Sheets và Excel

• Phân tích tập dữ liệu hành vi khách hàng để đề xuất chiến lược bán lại

Bài 5: Làm quen với AI – Machine Learning cơ bản bằng Scikit-learn

• Quy trình xây dựng mô hình ML (load data → train → evaluate)

• Mô hình phân loại: KNN, Decision Tree

• Mô hình dự báo: Linear Regression

• Đánh giá mô hình bằng accuracy, confusion matrix

• Dự đoán khách hàng có quay lại mua hay không dựa vào lịch sử giao dịch

Bài 6: Phân tích và dự báo bằng Python

• Ứng dụng 1 bộ dữ liệu thực tế

• Xử lý dữ liệu, trực quan hóa và xây mô hình dự báo

• Trình bày kết quả bằng biểu đồ và báo cáo

• Tạo báo cáo phân tích hoàn chỉnh (PDF + Jupyter Notebook)