Phân tích Dữ liệu Python cho Người mới bắt đầu: Pandas và Trực quan hóa — PickAClass
4.7 (6) ⏱ 2 giờ 30 phút 📚 25 bài 🎧 Phiên bản âm thanh

Phân tích Dữ liệu Python cho Người mới bắt đầu: Pandas và Trực quan hóa

Học cách thao tác, làm sạch và trực quan hóa các tập dữ liệu bằng Python và Pandas, biến dữ liệu thô thành những hiểu biết rõ ràng, có thể hành động thông qua các bài học được viết có cấu trúc.

  • 💬 Giảng viên AI
    Hỏi về bất kỳ bài học nào và nhận câu trả lời rõ ràng ngay lập tức, mọi lúc.
  • 🕐 Bắt đầu bất cứ lúc nào
    Không lịch trình hay hạn chót — học theo nhịp của bạn, bất cứ khi nào.
  • 🌐 Bằng tiếng Việt
    Bài học, bài tập và chứng chỉ — tất cả hoàn toàn bằng ngôn ngữ của bạn.

Về khóa học này

Trong thế giới ngày nay dựa trên dữ liệu, khả năng trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ thông tin thô là một kỹ năng vô giá. Python, cùng với thư viện Pandas mạnh mẽ của nó, đã trở thành tiêu chuẩn ngành để phân tích và hiểu dữ liệu. Khóa học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ người mới bắt đầu tuyệt đối đến một nhà phân tích dữ liệu tự tin. Bạn sẽ học cách đọc và viết mã Python sạch để thao tác các tập dữ liệu, thực hiện tóm tắt thống kê và tạo ra các biểu diễn trực quan về những phát hiện của bạn. Bằng cách thực hiện các giải thích bằng văn bản rõ ràng và các thử thách mã thực tế, bạn sẽ xây dựng một nền tảng vững chắc về thao tác dữ liệu. Bạn sẽ học được gì: * Hiểu các khái niệm phân tích dữ liệu nền tảng, thuật ngữ chính và hệ sinh thái dữ liệu Python; * Thao tác và làm sạch các tập dữ liệu phi cấu trúc bằng cách sử dụng các tính năng Pandas hiện đại và xâu chuỗi phương thức hiệu quả; * Tổng hợp, lọc và nhóm dữ liệu để trích xuất các số liệu thống kê và xu hướng chính; * Tạo các hình ảnh hóa dữ liệu rõ ràng, nhiều thông tin bằng cách sử dụng các thư viện vẽ biểu đồ cốt lõi của Python; * Áp dụng các kỹ thuật xác thực chất lượng dữ liệu hiện đại để đảm bảo phân tích của bạn chính xác và đáng tin cậy; * Phân tích các kịch bản dữ liệu trong thế giới thực thông qua các bài tập mã được viết có cấu trúc. Khóa học bắt đầu bằng các khái niệm dữ liệu cơ bản và cú pháp Python trước khi chuyển sang các thao tác Pandas thực hành như hợp nhất, lọc và nhóm. Sau đó, bạn sẽ khám phá cách chuyển đổi các kết quả đó thành các biểu đồ trực quan rõ ràng, thiết lập một quy trình làm việc phân tích dữ liệu hoàn chỉnh. Khóa học này được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu, các nhà phân tích dữ liệu đầy tham vọng và các chuyên gia muốn chuyển sang khoa học dữ liệu, không yêu cầu kinh nghiệm lập trình trước đó. Bắt đầu đọc ngay hôm nay và thực hiện bước đầu tiên của bạn để thành thạo phân tích dữ liệu Python.

Bạn sẽ nhận được

  • 📜 Chứng chỉ hoàn thành
    Thêm vào hồ sơ LinkedIn
  • 💬 Gia sư AI cá nhân
    Bí ở một bài học? Hỏi gia sư tích hợp của bạn bất cứ điều gì, bất cứ lúc nào.
  • 🎧 Bao gồm phiên bản âm thanh
    Học mọi lúc mọi nơi — không cần màn hình
  • ♾️ Truy cập trọn đời
    Quay lại bất cứ lúc nào, không hết hạn
  • 📱 Điện thoại hoặc máy tính
    Hoạt động mọi nơi, mọi thiết bị
  • 💸 Hoàn tiền 14 ngày
    Không cần lý do
  • Ngắn gọn, đi vào trọng tâm
    2 giờ 30 phút nội dung thực hành

Chứng chỉ hoàn thành

Mỗi khóa bạn hoàn thành trên PickAClass cấp một chứng chỉ như thế này — nguyên bản, có mã riêng, xác minh được qua URL và chi tiết về điều thực sự được thể hiện.

P
PickAClass
Hồ sơ kỹ năng · xác minh được
Tài liệu
Chứng nhận Thành thạo
Chứng nhận rằng
Họ và Tên
đã chứng minh thành công sự thành thạo về
Phân tích Dữ liệu Python cho Người mới bắt đầu: Pandas và Trực quan hóa
Kỹ năng đã thể hiện
Phân tích mô hình hành vi
Nền tảng
1.2 giờ
Khung kiến trúc quyết định
Thành thạo
1.4 giờ
Thiết kế kiểm tra A/B
Thành thạo
1.7 giờ
Viết quảng cáo hành vi
Nâng cao
1.9 giờ
P
PickAClass — Họ và Tên
Phân tích Dữ liệu Python cho Người mới bắt đầu: Pandas và Trực quan hóa
Trang 2/2
Chi tiết hiệu suất
Tóm tắt bài học
Bài học hoàn thành 14 / 14
Câu hỏi luyện tập 26 / 28
Bài tập đã nộp 4 (TB 4,5 / 5)
Dự án capstone Đã đánh giá — 4,6 / 5
Tổng luyện tập 6.2 giờ
Mốc hiệu suất
Hạng trong nhóm Top 12% trong 1,625
Thời gian hoàn thành 11 ngày (trung vị: 22)
Điểm thành thạo 91 / 100
Điểm câu hỏi luyện tập 94%
Xác minh kỹ năng Lộ trình Kỹ năng đã xác minh
Xác minh chứng chỉ này
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Cấp theo chuẩn học thuật của PickAClass. Cấp độ kỹ năng phản ánh hiệu suất được đánh giá theo khung năng lực của khóa. Đây là chứng chỉ gốc của nền tảng này.

Đánh giá (6)

Anouk van Dijk NL
★ 4 · 26.07.2026

Eindelijk snap ik hoe ik met Pandas een rommelig databestand opschoon en er een duidelijke grafiek van maak; alleen het visualisatiedeel had wat uitgebreider gemogen.

হাসানুজ্জামান BD
★ 5 · 17.07.2026

পাইথন দিয়ে ডেটা বিশ্লেষণ শেখা সহজ হলো

Erik Johansson SE Học viên đã xác minh
★ 5 · 30.06.2026

Finally comfortable cleaning messy data with pandas.

Sofia Cruz PH Học viên đã xác minh
★ 4 · 20.06.2026

Malinaw ang turo, konting mabagal lang

Matilde Santoro IT Học viên đã xác minh
★ 5 · 12.06.2026

Ho imparato a pulire e visualizzare dataset con Pandas partendo da zero, e adesso riesco a fare in un'ora quello che prima mi richiedeva un pomeriggio intero.

Şerife Çetin TR Học viên đã xác minh
★ 5 · 28.05.2026

Pandas ile veri temizleme ve görselleştirme konularını sıfırdan çok net bir şekilde anlatıyor. Örnekler gerçek veri setleri üzerinden ilerliyor, bu yüzden öğrendiklerimi hemen kendi projemde denedim. Grafik oluşturma kısmı özellikle çok işime yaradı.

Viết đánh giá

Sau khi gửi, chúng tôi sẽ yêu cầu đăng nhập — bản nháp được lưu.

Học viên cũng học

Câu hỏi thường gặp

Tôi cần gì để học khóa này? +

Chỉ cần điện thoại hoặc máy tính có kết nối internet. Không cần cài đặt hay thiết bị đặc biệt.

Tôi thanh toán bằng cách nào? +

Bằng thẻ qua Stripe. Chúng tôi không lưu thông tin thẻ — Stripe xử lý an toàn.

Tôi có thể được hoàn tiền không? +

Có — hoàn tiền đầy đủ trong 14 ngày, không cần lý do.

Tôi sẽ có quyền truy cập trong bao lâu? +

Mãi mãi. Sau khi mua, khóa học là của bạn để xem lại bất cứ lúc nào.

Tôi có nhận được chứng chỉ không? +

Có. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được chứng chỉ và có thể thêm vào hồ sơ LinkedIn.

Dành cho người học trong
Công nghệ Thiết kế Tài chính Marketing Y tế Giáo dục Khách sạn-Dịch vụ Sản xuất