Check with seller Hải Phòng => Tuyển giảng viên Khoa CNTT dạy về lập trình Pandas cho dữ liệu

Tuyển dụng giáo viên ngành giáo dục Hải Phòng => Tuyển giảng viên Khoa CNTT dạy về lập trình Pandas cho dữ liệu, cần có về nội dung giảng dạy? Thông tin tuyển dụng, một đề xuất chi tiết về nội dung và cấu trúc khóa học Pandas, được thiết kế để phù hợp với đối tượng học viên là sinh viên CNTT và những người mới bắt đầu làm việc với dữ liệu.

Tên khóa học:

Lập trình Pandas cho Phân tích và Xử lý Dữ liệu

Đối tượng:

Sinh viên CNTT
Người mới bắt đầu làm việc với dữ liệu
Người muốn học cách sử dụng Pandas để phân tích và xử lý dữ liệu

Mục tiêu:

Hiểu rõ về thư viện Pandas và vai trò của nó trong phân tích dữ liệu.
Nắm vững các cấu trúc dữ liệu chính của Pandas: Series và DataFrame.
Biết cách đọc và ghi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (CSV, Excel, SQL...).
Thực hiện các thao tác cơ bản để làm sạch và tiền xử lý dữ liệu.
Phân tích dữ liệu bằng các hàm thống kê, lọc, nhóm, và tổng hợp dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng Pandas kết hợp với Matplotlib/Seaborn.
Xây dựng các ứng dụng phân tích dữ liệu thực tế.

Thời lượng:

(Đề xuất) 30-45 giờ, chia thành các buổi học lý thuyết và thực hành.

Yêu cầu kiến thức:

Kiến thức cơ bản về Python (biến, kiểu dữ liệu, vòng lặp, hàm).
(Ưu tiên) Kiến thức cơ bản về thống kê mô tả.

Cấu trúc khóa học chi tiết:

Phần 1: Giới thiệu về Pandas và Cài đặt (3 giờ)

Bài 1: Tổng quan về Pandas (1 giờ)

Giới thiệu về Pandas: Lịch sử, mục đích, ưu điểm.
Pandas trong hệ sinh thái khoa học dữ liệu Python.
Cài đặt Pandas và các thư viện liên quan (NumPy, Matplotlib).
Môi trường phát triển (Jupyter Notebook, VS Code).

Thực hành:

Cài đặt Pandas và kiểm tra phiên bản.

Bài 2: Series trong Pandas (2 giờ)

Giới thiệu về Series: Cấu trúc, đặc điểm.
Tạo Series từ list, NumPy array, dictionary.
Truy cập và thay đổi dữ liệu trong Series (indexing, slicing).
Các thuộc tính của Series (index, values, dtype, name).

Thực hành:

Tạo và thao tác với Series.

Phần 2: DataFrame trong Pandas (9 giờ)

Bài 3: DataFrame: Khái niệm và Tạo DataFrame (3 giờ)

Giới thiệu về DataFrame: Cấu trúc bảng, hàng, cột.
Tạo DataFrame từ dictionary, list of lists, NumPy array.
Tạo DataFrame từ Series.
Chỉ định index và tên cột.

Thực hành:

Tạo các DataFrame khác nhau từ nhiều nguồn dữ liệu.

Bài 4: Đọc và Ghi Dữ liệu (3 giờ)

Đọc dữ liệu từ file CSV, Excel.
Đọc dữ liệu từ SQL database (sử dụng SQLAlchemy).
Ghi DataFrame vào file CSV, Excel.
Các tham số quan trọng khi đọc/ghi dữ liệu (delimiter, header, index).

Thực hành:

Đọc dữ liệu từ các file mẫu và ghi ra file mới.

Bài 5: Truy cập và Thay đổi Dữ liệu trong DataFrame (3 giờ)

Truy cập dữ liệu bằng `loc`, `iloc`.
Chọn cột, chọn hàng theo điều kiện.
Thêm cột mới, xóa cột.
Sửa đổi giá trị trong DataFrame.

Thực hành:

Thực hiện các thao tác truy cập và thay đổi dữ liệu trên DataFrame.

Phần 3: Tiền Xử Lý Dữ Liệu (9 giờ)

Bài 6: Làm Sạch Dữ Liệu (3 giờ)

Xử lý dữ liệu bị thiếu (missing values): `dropna`, `fillna`.
Xử lý dữ liệu trùng lặp: `duplicated`, `drop_duplicates`.
Chuẩn hóa dữ liệu (data normalization): Scaling, standardization.

Thực hành:

Làm sạch dữ liệu trong một dataset thực tế.

Bài 7: Chuyển Đổi Dữ Liệu (3 giờ)

Thay đổi kiểu dữ liệu của cột: `astype`.
Chuyển đổi dữ liệu dạng category: `Categorical` type.
Chuyển đổi dữ liệu dạng datetime.
Áp dụng hàm tùy chỉnh lên cột: `apply`, `map`.

Thực hành:

Thực hiện các chuyển đổi dữ liệu cần thiết cho phân tích.

Bài 8: Kết Hợp Dữ Liệu (3 giờ)

Nối DataFrame: `concat`.
Gộp DataFrame: `merge`, `join`.
Các loại join: inner, outer, left, right.

Thực hành:

Kết hợp các DataFrame khác nhau thành một DataFrame lớn.

Phần 4: Phân Tích Dữ Liệu với Pandas (9 giờ)

Bài 9: Thống Kê Mô Tả (3 giờ)

Các hàm thống kê cơ bản: `mean`, `median`, `std`, `min`, `max`, `count`.
Tính toán thống kê theo nhóm: `groupby`.
Sử dụng `agg` để tính nhiều thống kê cùng lúc.

Thực hành:

Phân tích thống kê trên một dataset cụ thể.

Bài 10: Lọc và Sắp Xếp Dữ Liệu (3 giờ)

Lọc dữ liệu theo điều kiện.
Sắp xếp DataFrame theo cột: `sort_values`.
Sắp xếp theo nhiều cột.

Thực hành:

Lọc và sắp xếp dữ liệu để tìm thông tin quan trọng.

Bài 11: Pivot Table và Reshape Dữ Liệu (3 giờ)

Tạo pivot table: `pivot_table`.
Stacking và unstacking DataFrame: `stack`, `unstack`.

Thực hành:

Tạo pivot table để tóm tắt dữ liệu và reshape dữ liệu cho mục đích phân tích.

Phần 5: Trực Quan Hóa Dữ Liệu với Pandas (6 giờ)

Bài 12: Vẽ Đồ Thị Cơ Bản với Pandas (3 giờ)

Sử dụng Pandas plotting API.
Vẽ biểu đồ đường (line plot), biểu đồ cột (bar plot), biểu đồ tròn (pie chart), biểu đồ phân tán (scatter plot), histogram, box plot.
Tùy chỉnh đồ thị: tiêu đề, nhãn trục, màu sắc.

Thực hành:

Vẽ các loại biểu đồ khác nhau để trực quan hóa dữ liệu.

Bài 13: Kết Hợp Pandas với Matplotlib/Seaborn (3 giờ)

Sử dụng Matplotlib và Seaborn để tạo đồ thị phức tạp hơn.
Tùy chỉnh đồ thị nâng cao.

Thực hành:

Tạo các đồ thị đẹp mắt và trực quan bằng Matplotlib/Seaborn.

Đánh giá:

Bài tập thực hành sau mỗi buổi học.
Bài kiểm tra giữa kỳ và cuối kỳ (trắc nghiệm và thực hành).
Dự án cuối khóa: Phân tích một dataset thực tế và trình bày kết quả.

Tài liệu:

Giáo trình (tự biên soạn hoặc sử dụng tài liệu tham khảo).
Bài tập thực hành.
Datasets mẫu.
Link đến các tài liệu trực tuyến và tutorials.

Gợi ý cho Giảng viên:

Tập trung vào thực hành:

Dành nhiều thời gian cho học viên thực hành các bài tập và dự án.

Sử dụng datasets thực tế:

Sử dụng các datasets thực tế để học viên có thể áp dụng kiến thức vào các bài toán thực tế.

Khuyến khích học viên tự học:

Khuyến khích học viên tự tìm hiểu thêm về Pandas và các thư viện liên quan.

Tạo môi trường học tập tích cực:

Tạo môi trường học tập thoải mái và khuyến khích học viên đặt câu hỏi và chia sẻ kinh nghiệm.

Cập nhật kiến thức:

Pandas là một thư viện đang phát triển, vì vậy giảng viên cần cập nhật kiến thức thường xuyên.

Ví dụ về dự án cuối khóa:

Phân tích dữ liệu bán hàng: Tìm hiểu xu hướng bán hàng, xác định sản phẩm bán chạy, phân tích khách hàng.
Phân tích dữ liệu mạng xã hội: Tìm hiểu xu hướng thảo luận, phân tích sentiment, xác định người ảnh hưởng.
Phân tích dữ liệu thời tiết: Dự đoán thời tiết, phân tích biến đổi khí hậu.

Lưu ý:

Đây chỉ là một đề xuất. Giảng viên có thể điều chỉnh nội dung và cấu trúc khóa học cho phù hợp với đối tượng học viên và thời gian. Chúc bạn thành công!

Contact seller Share

Comments