Phân tích dữ liệu với PythonƯu đãi khóa học
Sở hữu trọn đời, cập nhật miễn phí, học phí bảo toàn khi bạn học tiếp.
899.000đ
Học phí khóa này
7
Chương
~29 giờ
Video bài giảng
Phân tích dữ liệu với Python
Nhận một file dữ liệu thô và trả lại một báo cáo có kết luận đứng vững được.
- 39 bài · ~29 giờ video
- Project 2: báo cáo EDA end-to-end, nộp GitHub
- Thu thập dữ liệu từ file, API, web scraping và SQL
Cấp độ: Nhập môn
7 chương
39 bài
~29 giờ video
Sở hữu trọn đời
Ai nên học khóa này, và học xong làm được gì
Đây là khóa đầu tiên của lộ trình có yêu cầu đầu vào: bạn cần biết viết hàm và đọc file bằng Python trước khi vào, phần còn lại khóa lo. Phần chuẩn đầu ra lấy từ đề cương, mỗi điều đều có chương dạy và một phần của Project 2 để đối chiếu.
Dành cho ai
Đang làm số liệu bằng Excel
Kế toán, marketing, vận hành, kinh doanh: những người đã sống với bảng tính mỗi ngày.
Định hướng Data Analyst
Cần pandas, trực quan hóa, SQL và thống kê suy diễn trong một lộ trình liền mạch.
Vừa học xong Khóa 1
Muốn viết lại những vòng lặp cũ theo lối vectorization của NumPy và pandas.
Yêu cầu đầu vào
Hoàn thành Khóa 1 hoặc nắm tương đương: hàm, list và dict, đọc ghi file, bắt lỗi bằng try/except; bài 6.1 viết lại chính các vòng lặp đó.
Bài kiểm tra đầu vào 15 câu tự đánh giá, chấm xong chỉ ra đúng phần bạn còn hổng kèm hướng dẫn ôn nhanh trước khi vào chương 6.
Một máy tính Windows hoặc macOS thông thường. Khóa này không train mô hình nên không cần GPU; bộ dữ liệu xuyên suốt khoảng 50.000 dòng.
Không cần nền toán đại học. Thống kê ở khối 2 dạy bằng mô phỏng trước, công thức sau: khoảng tin cậy dựng bằng bootstrap.
Bạn sẽ làm được gì
Đọc được dữ liệu từ CSV, Excel, JSON, API và SQL vào pandas, kể cả những file lỗi header hay dính cột như bốn file của bài 7.2.
Làm sạch dataset thật: ô thiếu, dòng trùng, sai kiểu, chuỗi lộn xộn, outlier, ngày tháng kiểu Việt Nam, bằng pipeline có log từng bước.
Trả lời câu hỏi kinh doanh bằng lọc, groupby, pivot và merge để ghép nhiều bảng, thay vì dò tay từng dòng trên bộ dữ liệu ba bảng.
Chọn đúng loại biểu đồ cho từng câu hỏi và vẽ bằng Matplotlib, Seaborn hoặc Plotly, có tiêu đề là kết luận, xuất được dashboard ra HTML.
Kết luận kèm kiểm định: khoảng tin cậy dựng bằng bootstrap, t-test, A/B test, và biết khi nào tương quan không phải nhân quả.
Kỹ năng bạn sẽ có sau khóa
Mỗi kỹ năng dưới đây đều có bài tập tương ứng trong đề cương 7 chương.
- NumPy & vectorization
- Series & DataFrame
- loc, iloc & mask
- GroupBy & pivot
- merge, join, concat
- Làm sạch dữ liệu
- Time series
- Matplotlib & Seaborn
- Plotly tương tác
- Data storytelling
- API & requests
- Web scraping
- SQL
- Kiểm định & A/B test
Bảy chương, 39 bài, chia làm hai khối
Khối 1 (chương 6–10) là Python cho dữ liệu: NumPy, pandas, làm sạch, trực quan hóa, thu thập. Khối 2 (chương 11–12) là thống kê ứng dụng, dạy bằng mô phỏng thay cho bảng tra. Mở từng chương để xem đủ danh sách bài.
- NumPy5 bài · 3h
- Pandas cơ bản7 bài · 5h
- Làm sạch dữ liệu6 bài · 4h30'
- Trực quan hóa5 bài · 3h30'
- Thu thập dữ liệu6 bài · 4h
- Thống kê mô tả5 bài · 3h30'
- Thống kê suy diễn5 bài · 3h30'
6NumPy
5 bài · 11 video · 3h
- Bài 6.1: Array & tư duy vectorization3 video · 38 phút · thực hành: viết lại các bài vòng lặp của Khóa 1 bằng NumPy
- Bài 6.2: Indexing, slicing & boolean mask2 video · 34 phút · thực hành: lọc bảng điểm, thay giá trị âm bằng 0
- Bài 6.3: Broadcasting & phép toán giữa các mảng2 video · 34 phút · thực hành: chuẩn hóa min-max một bảng dữ liệu hai chiều
- Bài 6.4: Thống kê trên mảng & khái niệm axis2 video · 36 phút · thực hành: phân tích ma trận điểm thi theo cả hai trục
- Bài 6.5: Đại số tuyến tính tối thiểu & số ngẫu nhiên2 video · 38 phút · quiz 12 câu và notebook xử lý ma trận doanh thu
7Pandas cơ bản
7 bài · 19 video · 5h
- Bài 7.1: Series & DataFrame3 video · 42 phút · thực hành: dựng DataFrame từ dữ liệu điểm thi rồi khám phá nhanh
- Bài 7.2: Đọc & ghi dữ liệu3 video · 44 phút · thực hành: đọc bốn file lỗi khác nhau thành DataFrame sạch
- Bài 7.3: Chọn cột, chọn hàng: loc & iloc3 video · 45 phút · thực hành 12 câu chọn đúng dữ liệu trên dataset thương mại điện tử
- Bài 7.4: Lọc dữ liệu theo điều kiện2 video · 40 phút · thực hành 15 câu lọc, từ dễ đến lắt léo
- Bài 7.5: Sắp xếp & thống kê nhanh2 video · 40 phút · thực hành: bảng xếp hạng chi nhánh, phân bố đơn hàng theo tỉnh thành
- Bài 7.6: GroupBy & aggregation3 video · 45 phút · thực hành 10 câu hỏi kinh doanh chỉ groupby mới trả lời được
- Bài 7.7: apply, map & luyện tập tổng hợp3 video · 44 phút · quiz 15 câu và notebook 20 bài tự luyện
8Pandas nâng cao: làm sạch dữ liệu
6 bài · 15 video · 4h30'
- Bài 8.1: Dữ liệu thiếu2 video · 42 phút · thực hành: xử lý 5 cột thiếu và viết đoạn giải thích lựa chọn
- Bài 8.2: Trùng lặp & outlier2 video · 44 phút · thực hành: làm sạch trùng và outlier, báo cáo số dòng trước sau mỗi bước
- Bài 8.3: Kiểu dữ liệu & chuẩn hóa chuỗi3 video · 46 phút · thực hành: chuẩn hóa cột địa chỉ và cột giá tiền
- Bài 8.4: Ghép bảng: merge, join, concat3 video · 46 phút · thực hành: ghép ba bảng để trả lời một câu hỏi kinh doanh
- Bài 8.5: Pivot & reshape2 video · 44 phút · thực hành: dựng ba bảng báo cáo chéo
- Bài 8.6: Time series & datetime3 video · 48 phút · quiz 15 câu và notebook pipeline làm sạch trọn vẹn, có log từng bước
9Trực quan hóa dữ liệu
5 bài · 13 video · 3h30'
- Bài 9.1: Matplotlib nền tảng3 video · 44 phút · thực hành: tái tạo bốn biểu đồ mẫu, có định dạng trục tiền VND
- Bài 9.2: Chọn đúng biểu đồ cho đúng câu hỏi3 video · 44 phút · thực hành: chọn và vẽ biểu đồ cho sáu câu hỏi kinh doanh cho sẵn
- Bài 9.3: Seaborn3 video · 42 phút · thực hành: bộ sáu biểu đồ EDA chuẩn cho một dataset mới
- Bài 9.4: Plotly: biểu đồ tương tác2 video · 38 phút · thực hành: dashboard mini ba biểu đồ tương tác, xuất ra HTML
- Bài 9.5: Data storytelling2 video · 42 phút · quiz 10 câu và bài sửa năm biểu đồ tệ thành năm biểu đồ tốt
10Thu thập dữ liệu
6 bài · 14 video · 4h
- Bài 10.1: API & requests3 video · 42 phút · thực hành: thu thập dữ liệu từ một API công khai thành CSV sạch
- Bài 10.2: Web scraping với BeautifulSoup3 video · 44 phút · đạo đức và pháp lý scraping, Nghị định 13/2023 · thực hành trên trang tĩnh của khóa
- Bài 10.3: Selenium cho trang động2 video · 38 phút · thực hành: scrape trang demo động của khóa học
- Bài 10.4: SQL cơ bản cho người làm dữ liệu2 video · 40 phút · thực hành 12 câu SQL trên bản SQLite của dataset xuyên suốt
- Bài 10.5: SQL + pandas: cặp bài trùng2 video · 38 phút · thực hành: pipeline từ SQLite sang pandas rồi ra báo cáo tuần
- Bài 10.6: Pipeline thu thập dữ liệu hoàn chỉnh2 video · 38 phút · quiz 12 câu · nguồn dataset công khai cho người học Việt Nam
11Thống kê mô tả & xác suất
5 bài · 10 video · 3h30'
- Bài 11.1: Thống kê mô tả đúng cách2 video · 40 phút · thực hành: viết một đoạn mô tả thống kê trung thực cho dataset
- Bài 11.2: Phân phối dữ liệu2 video · 40 phút · thực hành: chẩn đoán sáu histogram bất thường và giải thích nguyên nhân
- Bài 11.3: Xác suất cơ bản qua mô phỏng2 video · 42 phút · thực hành: mô phỏng bài toán sinh nhật trùng bằng NumPy
- Bài 11.4: Phân phối chuẩn & z-score2 video · 42 phút · thực hành: so sánh học sinh giữa các môn bằng z-score
- Bài 11.5: Định lý Bayes & tư duy cập nhật niềm tin2 video · 46 phút · quiz 12 câu và notebook mô phỏng tự luyện
12Thống kê suy diễn
5 bài · 11 video · 3h30'
- Bài 12.1: Lấy mẫu & định lý giới hạn trung tâm2 video · 42 phút · thực hành: tự mô phỏng CLT với ba phân phối gốc khác nhau
- Bài 12.2: Khoảng tin cậy2 video · 40 phút · thực hành: ước lượng chi tiêu trung bình khách hàng kèm khoảng tin cậy
- Bài 12.3: Kiểm định giả thuyết & p-value3 video · 46 phút · thực hành: kiểm định xem chi nhánh A có thật sự bán tốt hơn chi nhánh B
- Bài 12.4: A/B testing thực chiến2 video · 42 phút · thực hành: phân tích trọn bộ dữ liệu một A/B test và ra khuyến nghị
- Bài 12.5: Tương quan vs nhân quả & tổng kết khóa2 video · 40 phút · quiz 12 câu và bài tự luyện tổng hợp khối thống kê
Tổng: 39 bài · 101 video · ~29 giờ
Một báo cáo EDA end-to-end trên dữ liệu Việt Nam
Ba bài hướng dẫn đi từ đề bài đến lúc nộp. Bạn tự làm là chính, video chỉ là khung và bài mẫu để đối chiếu.
Project 2: Báo cáo EDA end-to-end trên dataset Việt Nam
Một notebook báo cáo hoàn chỉnh trên dataset bạn tự chọn: giá nhà, điểm thi THPT, dữ liệu thương mại điện tử hay thời tiết. Đi từ thu thập, làm sạch có ghi log, phân tích trả lời năm câu hỏi, đến phần khuyến nghị. Chấm theo rubric 25 điểm và phải chạy được từ đầu đến cuối sau Restart & Run All.
Đề bài & khung báo cáo
Đọc rubric 25 điểm, xem hai bài mẫu 15 điểm và 24 điểm để thấy khác nhau ở đâu, chọn dataset rồi đặt năm câu hỏi phân tích tốt và phác mục lục notebook.
Thực hiện từng giai đoạn
Thu thập và khám phá ban đầu kèm nhật ký chất lượng dữ liệu, làm sạch có log trước sau bằng pipeline chương 8, phân tích từng câu hỏi bằng groupby hoặc pivot cộng một biểu đồ, rồi viết phát hiện.
Hoàn thiện & nộp bài
Tự review theo rubric, tránh những lỗi trừ điểm quen thuộc, trình bày năm phút trong cộng đồng và đưa notebook lên GitHub.
Đây là sản phẩm đầu tiên trong hồ sơ mà nhà tuyển dụng Data Analyst đọc được từ đầu đến cuối. Nộp project là điều kiện nhận chứng nhận Khóa 2, và ở chương 12 bạn nâng cấp chính nó bằng kiểm định thống kê.
Phân tích dữ liệu với Python: pandas, SQL, thống kê | AIDev
Khóa phân tích dữ liệu tiếng Việt: 7 chương, 39 bài, ~101 video, ~29 giờ về pandas, làm sạch, trực quan hóa, thu thập từ API và SQL, thống kê suy diễn.
Bạn có trong tay
Một notebook báo cáo EDA end-to-end trên dataset bạn tự chọn, chấm theo rubric 25 điểm và chạy lại được từ đầu.
Pipeline làm sạch có log số dòng trước và sau mỗi bước, dựng ở chương 8 và dùng lại cho dataset mới.
Bộ biểu đồ EDA chuẩn cho một dataset lạ, mỗi biểu đồ có tiêu đề là một kết luận.
Thói quen kết luận kèm kiểm định: khoảng tin cậy, t-test và A/B test thay cho cảm giác.
Khóa tiếp theo
Machine Learning thực chiến
Chương 13–17 · 23 bài · ~18,5 giờ video
899.000đ
Lối ra nghề gần nhất
Điểm dừng 1 · sau Khóa 2 hoặc 3 · Nghề dữ liệu
- Data Analyst
- BI Analyst
- Data Scientist
- Product Analyst
Vị trí lấy theo mô tả tuyển dụng công khai, không phải cam kết việc làm. Kết quả phụ thuộc vào năng lực, nỗ lực và bối cảnh của từng học viên.
Ba điều bạn sẽ thấy trong mọi bài của khóa
Bốn nguyên tắc quay và dạy áp dụng chung cho cả lộ trình, viết đầy đủ ở trang lộ trình. Ba điều này là phần bạn gặp ngay ở Khóa 2.
Live-coding quay một lần
Gõ code trực tiếp, sai đâu sửa đó ngay trong video, không cắt phần gỡ lỗi đi.
Vẽ AIDev Draw trước khi code
Khái niệm khó được vẽ tay cho thấy bản chất trước khi có dòng code đầu tiên.
Một dataset đi suốt khóa
Bộ dữ liệu bán hàng thương mại điện tử Việt Nam cố tình để bẩn, bạn làm sạch dần qua từng chương.
Ai quay và dạy khóa này
Khóa này, như cả lộ trình, do một người biên soạn, quay và đứng lớp. Hồ sơ dưới đây công khai để bạn tự đối chiếu.
Nguyễn Việt Chung
Founder AIDev & VietPlatform · Thạc sĩ AI MSE
Thạc sĩ AI MSE, tốt nghiệp thủ khoa xuất sắc 9,4/10, nền nghiên cứu đứng sau lộ trình này.
Đồng sáng lập, CTO E-University và SVOnline: chuyển đổi số 10+ trường đại học, super app 40.000+ sinh viên.
Sáng lập AIDev, đơn vị xây hệ thống AI cho doanh nghiệp và trực tiếp sản xuất toàn bộ lộ trình này.
Mua riêng khóa này, hoặc đi trọn lộ trình
Học phí trả một lần. Nếu sau này bạn muốn học tiếp, khoản đã đóng cho khóa này được trừ trọn vào gói cao hơn.
Giá bán: 899.000đ
Sở hữu trọn đời
Năm khóa của lộ trình, mua một lần
Khóa này là chặng thứ hai. Trọn lộ trình gồm năm khóa và một capstone bảo vệ để lấy chứng nhận, đi từ Python đến một sản phẩm AI chạy thật.
Khóa này
899.000đ
Trọn lộ trình
1.790.000đ
Giá Founding đợt 1
Mua lẻ đủ 5 khóa 4.586.000đ · tiết kiệm 2.096.000đ (46%)
Học phí của bạn không bao giờ mất. Mỗi đồng đã đóng đều được trừ trọn khi bạn đi tiếp lên mốc cao hơn trong lộ trình.
Khóa học là nội dung số; sau khi mở quyền truy cập, học phí không được hoàn lại. Ngoại lệ duy nhất là cam kết Founding về lịch phát hành. Xem điều khoản khóa học
Ba điều được viết ra để bạn đối chiếu
Mua một khóa đang trong quá trình sản xuất là một rủi ro có thật. Đây là phần rủi ro chúng tôi nhận về mình.
Sở hữu trọn đời
Trả một lần, không phí duy trì, không giới hạn số lần xem lại trong suốt vòng đời của khóa học. Bạn học nhanh hay chậm đều được, khóa không có hạn.
Cập nhật nội dung miễn phí
pandas, Seaborn và Plotly vẫn đổi API theo từng phiên bản. Bài nào phải quay lại hoặc bổ sung, bạn nhận bản mới mà không đóng thêm.
Học phí không bao giờ mất
Học phí của bạn không bao giờ mất. Mỗi đồng đã đóng đều được trừ trọn khi bạn đi tiếp lên mốc cao hơn trong lộ trình. Bậc thang nâng cấp: khóa lẻ, Combo, Cohort rồi Mentor.
Những câu hỏi riêng của khóa này
Tám câu về đầu vào, nội dung, dữ liệu học và vị trí của Khóa 2 trong lộ trình, cộng hai câu về hoàn tiền và sở hữu trọn đời chung cho mọi khóa. Câu hỏi về học phí, chứng nhận và lịch phát hành cả lộ trình nằm ở trang lộ trình.
Chưa học Khóa 1, vào thẳng Khóa 2 được không?
Được, nếu bạn đã viết Python ở mức hàm, list và dict, đọc ghi file và bắt lỗi. Khóa mở đầu bằng bài kiểm tra đầu vào 15 câu tự đánh giá, chấm xong sẽ chỉ đúng phần bạn còn hổng kèm hướng dẫn ôn nhanh. Người mua khóa lẻ nhận thêm starter pack: file dữ liệu điểm thi từ Khóa 1 và một notebook năm phút tóm tắt bối cảnh, để vào chương 6 không hụt.
Tôi dùng Excel khá thạo rồi, học pandas để làm gì?
Để làm được ba việc Excel đuối: chạy trên vài chục nghìn dòng mà không treo, lặp lại nguyên quy trình vào tháng sau bằng một lệnh, và ghi lại từng bước làm sạch để người khác kiểm chứng. Bài 8.5 dạy pivot_table đặt cạnh PivotTable bạn đã quen, còn bài 10.4 dạy SQL đối chiếu song song với groupby, nên phần lớn kiến thức Excel của bạn được dùng lại chứ không bỏ đi.
Khóa dạy thống kê tới đâu, có phải học công thức không?
Hai chương cuối là thống kê ứng dụng, dạy theo lối mô phỏng của Berkeley Data 8: bạn cho NumPy chạy vài nghìn lần rồi nhìn định lý hiện ra trên biểu đồ, thay vì học thuộc công thức và tra bảng. Khoảng tin cậy dựng bằng bootstrap, kiểm định giả thuyết bắt đầu từ permutation test rồi mới đối chiếu với scipy. Nội dung dừng ở mức một Data Analyst cần dùng hằng ngày.
Dữ liệu học là dữ liệu gì?
Một bộ dữ liệu bán hàng thương mại điện tử Việt Nam khoảng 50.000 dòng, ba bảng, do khóa tự dựng và cố ý cài lỗi: ô thiếu, dòng trùng, cột số lưu thành chuỗi, đơn hàng vô lý, tên tỉnh thành viết hàng chục kiểu. Chương 10 có thêm bản SQLite của chính bộ này. Các dataset phụ gồm điểm thi THPT, giá nhà, thời tiết, tỷ giá và một bộ dữ liệu A/B test.
Có dạy SQL không, hay chỉ pandas?
Có, hai bài trong chương 10. Bài 10.4 dạy SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, HAVING và JOIN trên SQLite không cần cài server, mỗi câu lệnh đặt cạnh câu pandas tương đương. Bài 10.5 nối hai bên bằng read_sql và to_sql, kèm cách chia việc quen thuộc ở nơi làm thật: SQL lọc thô, pandas tinh chỉnh.
Học scraping có hợp pháp không?
Bài 10.2 dành hẳn một phần cho việc này trước khi viết dòng code đầu tiên: đọc robots.txt, đọc điều khoản trang, giữ tần suất truy cập lịch sự, và nguyên tắc của Nghị định 13/2023 khi dữ liệu thu thập có yếu tố cá nhân như tên, số điện thoại hay địa chỉ, kể cả khi nào phải ẩn danh hóa. Bài thực hành chạy trên hai trang demo do khóa tự host, nên bạn luyện tay mà không đụng vào trang của ai.
Học xong khóa này đã xin việc Data Analyst được chưa?
Bạn có đủ bộ kỹ năng lõi mà mô tả tuyển dụng DA nào cũng liệt kê: pandas, SQL, trực quan hóa, thống kê suy diễn, cộng một báo cáo EDA hoàn chỉnh trên GitHub. Phần còn thiếu là hiểu biết ngành của nơi bạn ứng tuyển và một công cụ BI như Power BI hay Looker Studio, cả hai học nhanh khi đã có nền này. Muốn dự đoán chứ không chỉ mô tả thì đó là Khóa 3.
Khóa này nằm ở đâu trong lộ trình?
Đây là khóa 2/5 của Lộ trình AI Engineer từ số 0, gồm chương 6–12 trong tổng số chương của cả lộ trình. Khóa ngay trước là Python từ số 0 (chương 1–5), khóa ngay sau là Machine Learning thực chiến (chương 13–17). Học phí của bạn không bao giờ mất. Mỗi đồng đã đóng đều được trừ trọn khi bạn đi tiếp lên mốc cao hơn trong lộ trình.
Có được hoàn tiền không?
Không. Khóa học là nội dung số; sau khi mở quyền truy cập, học phí không được hoàn lại. Trước khi trả tiền bạn có chương 1 miễn phí, đề cương đến từng bài và một video xem thử mỗi khóa để quyết định. Ngoại lệ duy nhất là cam kết Founding về lịch phát hành: mốc nào trễ quá 30 ngày so với lịch đã công bố, người mua Founding được hoàn 100% phần chưa nhận.
Sở hữu trọn đời nghĩa là gì?
Là bạn truy cập được nội dung đã mua trong suốt vòng đời nền tảng học của AIDev, tối thiểu 5 năm kể từ ngày mua, gồm mọi bản cập nhật nội dung miễn phí. Không gồm các dịch vụ hỗ trợ kèm theo gói như buổi live, chấm tay hay mentor, vốn có thời hạn riêng của gói đó.
Còn câu hỏi nào trước khi bắt đầu?
Nhắn cho AIDev về trình độ hiện tại của bạn, chúng tôi nói thẳng khóa này có hợp với bạn chưa. Người thật trả lời, bằng tiếng Việt.
Nhận thông báo khi khóa mở bán
Để lại thông tin, chúng tôi báo bạn ngày mở bán, mức ưu đãi dành cho người đăng ký sớm và thời điểm bộ dữ liệu thực hành sẵn sàng để tải.