Lập trình Python

Khóa học “Lập trình Python” kéo dài 2 tuần với tổng thời lượng 18 giờ, giúp học viên nắm vững các kiến thức cơ bản và ứng dụng của ngôn ngữ Python, một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện nay. Khóa học tập trung vào các khía cạnh chính của lập trình Python, từ cú pháp cơ bản đến sử dụng các thư viện phổ biến như Numpy, Pandas để phân tích dữ liệu, và Matplotlib, Seaborn để trực quan hóa dữ liệu. Ngoài ra, học viên sẽ được hướng dẫn xây dựng các kịch bản tự động hóa cơ bản, phù hợp cho nhiều mục đích thực tế.

Thời lượng: 18h

Bạn đạt được gì sau khi hoàn thành khóa học

CÚ PHÁP CƠ BẢN CỦA PYTHON

Hiểu và áp dụng cú pháp cơ bản của Python, bao gồm các kiểu dữ liệu, câu lệnh điều kiện, vòng lặp và hàm.

XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI NUMPY VÀ PANDAS

Sử dụng các thư viện Numpy và Pandas để xử lý và phân tích dữ liệu.

TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU VỚI MATPLOTLIB VÀ SEABORN

Trực quan hóa dữ liệu bằng các thư viện Matplotlib và Seaborn.

VIẾT KỊCH BẢN PYTHON TỰ ĐỘNG HÓA TÁC VỤ

Viết các kịch bản tự động hóa cơ bản để xử lý dữ liệu và thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại

XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH TỰ ĐỘNG HÓA TRÊN LINUX

Xây dựng được các chương trình Python đơn giản phục vụ cho các nhu cầu tự động hóa tác vụ trên Linux.

ĐÁNH GIÁ VÀ TỐI ƯU HÓA MÔ HÌNH HỌC MÁY

Kỹ năng đánh giá và tối ưu hóa mô hình bằng cách sử dụng các phương pháp như cross-validation, điều chỉnh hyperparameter.

Đối tượng tham gia

Người mới học: Học Python cho phân tích dữ liệu và tự động hóa.

Người chuyển ngành: Tìm hiểu Python cho công việc.

Kỹ sư dữ liệu/Phân tích: Bổ sung Python xử lý và phân tích dữ liệu.

Kỹ sư phần mềm: Mở rộng kỹ năng lập trình với Python.

Yêu cầu tiên quyết

Học viên không cần có kiến thức lập trình trước, nhưng kiến thức cơ bản về logic lập trình hoặc một ngôn ngữ lập trình khác sẽ là lợi thế. Máy tính cá nhân cài đặt sẵn Python và các thư viện liên quan (hướng dẫn cài đặt sẽ được cung cấp).

Nội dung khóa học

 1. Giới thiệu Python và cú pháp cơ bản
  • Tổng quan về Python và các ứng dụng thực tế.
  • Cài đặt môi trường lập trình (Python, Jupyter Notebook).
  • Cú pháp Python: biến, kiểu dữ liệu (int, float, string, list, tuple, dictionary, set).
  • Các toán tử và biểu thức điều kiện.
  • Sử dụng câu lệnh điều kiện: if, else, elif.
 2. Vòng lặp và hàm
  • Vòng lặp trong Python: for, while, break, continue.
  • Khái niệm và sử dụng hàm: khai báo hàm, tham số, giá trị trả về.
  • Hàm lambda và các ứng dụng.
  • Xử lý lỗi trong Python với try, except.
 3. Làm việc với thư viện Numpy
  • Tổng quan về thư viện Numpy và ứng dụng trong phân tích dữ liệu.
  • Tạo và thao tác với mảng (array) Numpy.
  • Các phép toán trên mảng Numpy.
  • Xử lý dữ liệu số lớn với Numpy.
 4. Phân tích dữ liệu với Pandas
  • Giới thiệu về Pandas và các cấu trúc dữ liệu trong Pandas (Series và DataFrame).
  • Đọc, ghi và xử lý dữ liệu từ các định dạng phổ biến (CSV, Excel, JSON).
  • Thao tác trên DataFrame: chọn, lọc, gộp và biến đổi dữ liệu.
  • Ứng dụng Pandas trong xử lý và phân tích dữ liệu thực tế.
 5. Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn
  • Giới thiệu về trực quan hóa dữ liệu và các thư viện Matplotlib và Seaborn.
  • Vẽ biểu đồ cơ bản với Matplotlib: biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ tròn.
  • Tạo biểu đồ phức tạp và đẹp mắt với Seaborn: heatmap, pairplot, boxplot.
  • Tùy chỉnh biểu đồ: màu sắc, tiêu đề, nhãn và chú thích.
 6. Xây dựng kịch bản tự động hóa với Python
  • Xây dựng các kịch bản tự động hóa cơ bản: tự động đọc và xử lý file dữ liệu.
  • Lập lịch tác vụ với Python và thư viện schedule.
  • Gửi email tự động với Python.
  • Thực hiện các tác vụ tự động hóa như tải file, cập nhật dữ liệu định kỳ.

Bài viết liên quan