Course Content
01. Exploratory Data Analysis (EDA) Project – D n phn tch d liu
0/7
Download Attachment
Lesson 01. Giới thiệu Project ✅ Khoá học này sẽ giúp bạn LÀM ĐƯỢC nó!
03:16
Lesson 04. Câu 1 Số lượng Monthly Active Users (MAU) qua thời gian
20:38
Lesson 05. Câu 2 Số lượng đơn hàng và tổng giá trị đơn hàng qua thời gian
15:05
Lesson 06. Câu 3 Số lượng khách hàng theo ngày trong tuần và khung giờ
09:41
Lesson 07. Câu 4 Top 10 đất nước mang lại doanh số cao nhất
05:56
Lesson 08. Câu 5 Top 10 đất nước mang lại AOV cao nhất
07:08
01. Exploratory Data Analysis (EDA) Project – Dự án phân tích dữ liệu
0/4
Lesson 09. Câu 6 Số lượng khách hàng mới và cũ qua thời gian
09:33
Lesson 10. Câu 7 Các KH mới của T122010, xu hướng giao dịch khi họ trở lại
12:35
Lesson 11. Câu 8.1 Giới thiệu bài toán phân khúc khách hàng (Customer segmentation)
05:02
Lesson 12. Câu 8.2 Hoàn thành code việc phân khúc khách hàng
27:50
02. Giới thiệu về Python
0/10
Download Attachment
Lesson 01. Welcome to class & Câu chuyện tập đoàn TARGET
08:34
Lesson 02. Cài đặt Vscode, Anaconda
11:15
Lesson 03. Lưu ý nhỏ về khóa học
02:12
Lesson 05. Làm việc với số và biến
09:57
Lesson 06. Làm việc với chuỗi
06:08
Lesson 07. Indexing và Slicing cho chuỗi
11:51
Lesson 08. String functions
12:21
Lesson 09. Toán tử so sánh & hàm Input
11:31
Lesson 10. Toán tử so sánh & hàm Input
14:13
03. Buil-in Data Structure & Control Flow Statements
0/10
Lesson 01. [Case study] Báo cáo Xu hướng nghề nghiệp tương lai của WEF từ 2025-2030
11:00
Lesson 02. List & List Indexing, Slicing
09:45
Lesson 03. List functions
10:21
Lesson 04. Dictionary
08:51
Lesson 05. Thử thách cho bạn
05:30
Lesson 06. Tuple và Set
10:00
Lesson 07. Câu điều kiện if-else
08:56
Lesson 08. Vòng lặp For
21:20
Lesson 09. Vòng lặp While và Break, Continue, Pass
09:22
Lesson 10. Giải bài tập buổi 2
35:20
04. Control Flow Statements (tiếp theo) và Function
0/9
Lesson 01. [Case study] Câu chuyện về công ty Blue Apron
08:45
Lesson 02. Hàm Zip & In, Not In
11:00
Lesson 03. Thư viện random & hàm Join
08:30
Lesson 04. List comprehensive
08:09
Lesson 05. Function
15:51
Lesson 06. Bài tập nhỏ
06:06
Lesson 07. Hàm ẩn danh Lambda
12:36
Lesson 08. Sử dụng Try, Except để xử lý lỗi
03:57
Lesson 09. Giải bài tập buổi 3
36:49
05. Xử lý dữ liệu lớn với Pandas
0/16
Lesson 01. Slide – giới thiệu về Pandas
04:24
Lesson 02. Xem tổng quan dữ liệu
19:39
Lesson 03. Chọn Trường & Filter
11:20
Lesson 04. Hàm Loc
14:20
Lesson 05. Hàm Iloc
13:30
Lesson 06. Các Aggregation function
11:59
Lesson 07. Nối (Concat) nhiều dataframe
06:54
Lesson 08. Merge
10:08
Lesson 09. Các phép toán với trường & save file
08:14
Lesson 10. Group by
12:48
Lesson 11. Pivot table
06:50
Lesson 12. Apply
14:38
Lesson 13. Làm việc với Time series
13:19
Lesson 14. Giải bài tập buổi 4 – Restaurant lab
23:47
Lesson 15. Giải bài tập buổi 4 – Titanic lab
25:44
Lesson 16. Giải bài tập buổi 4 – Titanic for fun
16:34
06. Làm sạch dữ liệu với Pandas
0/7
Lesson 01. Chuyển đổi kiểu dữ liệu cho các trường dữ liệu
11:11
Lesson 02. Làm việc với thiếu dữ liệu – phần 1
11:49
Lesson 03. Làm việc với thiếu dữ liệu – phần 2
05:22
Lesson 04. Làm việc với thiếu dữ liệu – phần 3
05:24
Lesson 05. Làm việc với dữ liệu bị lặp
05:40
Lesson 06. Outlier và cách xác định outlier bằng phương pháp IQR
15:03
Lesson 07. Giải bài tập buổi 5 – Kickstarter lab
30:31
07. Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn
0/9
Lesson 01. [Case study] Tại sao chúng ta cần phải Trực quan hóa dữ liệu
11:01
Lesson 02. Chart đầu tiên
21:17
Lesson 03. Chart thứ 2 và chỉ số Pearson
13:38
Lesson 04. Chart thứ 3 và bar label
13:23
Lesson 05. Chart thứ 4
17:27
Lesson 06. Vẽ nhiều chart với hàm subplot
12:21
Lesson 07. Vẽ nhiều kiểu biểu đồ trên một chart với hàm twinx
06:11
Lesson 08. Thay đổi style biểu đồ & hàm Plot
07:41
Lesson 09. Giải bài tập buổi 6 – Bicycle lab
56:26
08. Pandas AI – Từ giờ bạn có thể phân tích và xử lý data nhàn hơn!
0/6
Download Attachment
Lesson 01. Demo giới thiệu sử dụng AI vẽ chart
01:24
Lesson 03. Cài đặt thư viện và lấy OpenAI ChatGPT API key
13:51
Lesson 04. AI xử lý dữ liệu hơi bị tiện
15:34
Lesson 05. Giờ ta có thể vẽ Chart nhanh gọn lẹ và linh hoạt với AI
08:40
Lesson 06. AI đã ngon giờ lại còn Miễn phí với API của Google Gemini nữa chứ!
13:26
09. Numpy
0/10
Lesson 01. [Case study] Cách làm giàu bằng lý thuyết thống kê
12:36
Lesson 02. Giới thiệu về numpy và tạo các mảng đơn giản
13:14
Lesson 03. Concatenate mảng & Reshape mảng
05:29
Lesson 04. Thêm chiều mới cho mảng
05:28
Lesson 05. Transposing, Indexing, slicing
15:43
Lesson 06. Filter & làm việc với các phép toán căn bản với mảng
02:26
Lesson 07. Phép tích vô hướng & Phép nhân ma trận
05:05
Lesson 08. Aggregate functions
04:04
Lesson 09. Broadcasting
12:58
Lesson 10. Giải bài tập buổi 7
30:06
10. Machine learning với model Logistic Regression
0/6
Lesson 01. Các bước Pre-processing data
11:46
Lesson 02. Model Logistic Regression
08:41
Lesson 03. Train model
05:14
Lesson 04. Đánh giá hiệu suất model
25:06
Lesson 05. Cải thiện model & Phương pháp Oversampling với SMOTE & Bài tập buổi 9
16:21
Lesson 06. Extra & Lời chào
09:30
11. Machine learning với model Linear Regression
0/7
Lesson 01. Slide – Machine learning là gì
10:37
Lesson 02. Model Linear Regression
19:08
Lesson 03. Case 1 Train model với một feature
22:05
Lesson 04. Case 2 Train model với nhiều feature
05:38
Lesson 05. Case 3 Sử dụng MinMaxScaler
06:43
Lesson 06. Case 4 Sử dụng Polinomial Feature – phần 1
15:24
Lesson 07. Case 4 Sử dụng Polinomial Feature – phần 2 & Bài tập buổi 8
07:57
12. Bonus
0/3
Download Attachment
Lesson 02. Đánh giá hiệu suất nhiều Model Machine Learning cùng lúc
14:30
Lesson 03. Share tài liệu Cách viết CV chuyên nghiệp và 164 câu hỏi phỏng vấn DA, DE, DS
02:15
13. THỰC CHIẾN LẤY DỮ LIỆU TỪ TRANG WEB VỚI SELENIUM
0/23
Download Attachment
Lesson 01. Giới thiệu về Selenium
02:49
Lesson 02. Tạo môi trường cài đặt Selenium và các thư viện khác
06:11
Lesson 04. [P1 – Làm quen với Selenium] – Mở trình duyệt và truy cập vào trang web
05:49
Lesson 05. [P1] – Các Locators trong Selenium là gì
02:07
Lesson 06. [P1] – Tìm các thành phần website bằng Class Name
08:46
Lesson 07. [P1] – Tìm thành phần (element) website bằng ID; Link text; Partial link text;
08:14
Lesson 08. [P1] – Tìm các thành phần website bằng XPATH
06:32
Lesson 09. [P1] – Lấy thông tin (dữ liệu) từ các element
08:35
Lesson 10. [P1] – Các thao tác thông dụng với trang web
09:08
Lesson 11. [P2 – Thực Chiến] – Lọc ra hãng Iphone
06:54
Lesson 12. [P2] – Lọc ra các hãng Iphone, Samsung, Xiaomi
05:27
Lesson 13. [P2] – Hiển thị toàn bộ các điện thoại
04:36
Lesson 14. [P2] – Lấy danh sách các element điện thoại
06:12
Lesson 15. [P2] – Thu thập tên điện thoại
05:22
Lesson 16. [P2] – Thu thập giá tiền, thông tin cấu hình, đường link hình ảnh
06:28
Lesson 17. [P2] – Tạo function tự động lấy dữ liệu từ element điện thoại
04:11
Lesson 18. [P2] – Thu thập dữ liệu của toàn bộ các điện thoại
03:26
Lesson 19. [P2] – Phân tích việc lấy dữ liệu mô tả của sản phẩm
01:27
Lesson 20. [P2] – Thu thập mô tả sản phẩm của một element điện thoại
05:03
Lesson 21. [P2] – Tạo hàm tự động lấy thông tin chi tiết sản phẩm
04:33
Lesson 22. [P2] – Lấy thông tin chi tiết toàn bộ điện thoại
18:05
Lesson 23. [P2] – Làm sạch code và hoàn thành dự án!
08:11
THÀNH THẠO XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI PYTHON TỪ SỐ 0

Download Attachment: Click here

Previous
Next

Please contact me via telegram

DMCA.com Protection Status