I.             Tổng quan

Với sự phát triển mạnh mẽ của các ứng dụng về khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo gần đây, Python - ngôn ngữ lập trình linh hoạt, dễ học, dễ sử dụng, thư viện phong phú - đã trở nên phổ biến. 

Khóa học  “Python for Machine Learning” cung cấp cho các bạn những kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình Python như: cài đặt và sử dụng Python, khai báo và sử dụng biến, kiểu dữ liệu, biểu thức, hàm/thủ tục, quản lý file, debug, sử dụng thư viện và các kỹ thuật giúp các bạn xây dựng ứng dụng dùng ngôn ngữ Python. Khoá học không yêu cầu các bạn phải có kiến thức về lập trình. Kết thúc khoá học, các bạn có thể viết được những ứng dụng vừa phải trong thực tế.

II.         Thời lượng: 32h

III.      Mục tiêu:

Sử dụng thành thạo ngôn ngữ lập trình Python (cài đặt và sử dụng Python, khai báo và sử dụng biến, kiểu dữ liệu, biểu thức, hàm/thủ tục, quản lý file, debug, sử dụng thư viện và các kỹ thuật giúp các bạn xây dựng ứng dụng)

Có thể viết được những ứng dụng vừa phải trong thực tế: xử lý, phân tích dữ liệu, đọc file (excel, csv), trực quan hóa dữ liệu

Có nền tảng cơ bản giúp bạn theo đuổi các lĩnh vực chuyên sâu hơn: khoa học dữ liệu, học máy, phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, internet vạn vật.

IV.      Đối tượng tham gia:

-       Sinh viên từ các chuyên ngành khác nhau như công nghệ thông tin, toán tin, khoa học tự nhiên, kinh tế, tài chính, ngân hàng, ngoại thương v.v...

-       Người đi làm ở các ngành nghề khác nhau và có mong muốn chuyển sang ngành khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu, học máy.

V.          Nội dung khóa học:

1.      Introduction to Python Programming

• Introduction to Programming
• Setting up Python & working environments (Python, Jupyter, PyCharm)
• Running a few programming in Python
• Variable, block & syntax in Python
• Gitlab account.

2.      Python Data Structures

• String
• List
• Tuple
• Set
• Dict

3.      Python Programming Fundamentals

• Conditions & branching
• Loops
• List comprehensions

4.      Working with Data in Python

• Define functions
• Lambda expression
• Recursion
• Iterator
• Generator

5.      Working with Data in Python

• Working with file and folder
• json and pickle library
• os library
• Exception handling

6.      Working with Numpy Arrays

• Initialize array
• Copy, slice
• Read array from file
• Numpy function on array       

7.      Working with Pandas

• Series & Dataframes
• Load data from files
• Add, remove columns
• Statistics function
• Group by function

8.      Data Visualization

• Matplotlib
• Seaborn
• Other visualization tools

9.      Object-oriented programming (OOP)

• Objects and Classes