Giai đoạn 1: Giới thiệu và chuẩn bị (5 Buổi)

Buổi 1: Giới thiệu về phân tích dữ liệu

• Tổng quan về phân tích dữ liệu
• Các ứng dụng của phân tích dữ liệu trong thực tế
• Quy trình phân tích dữ liệu

Buổi 2: Cơ bản về Python và môi trường làm việc

• Cài đặt và cấu hình Python
• Giới thiệu về Jupyter Notebook
• Các thư viện cơ bản: NumPy, Pandas, Matplotlib

Buổi 3: Làm quen với NumPy

• Khởi đầu với NumPy
• Các thao tác cơ bản với mảng (array)
• Các phép toán trên mảng

Buổi 4: Làm quen với Pandas

• Giới thiệu về Pandas
• Series và DataFrame
• Đọc và ghi dữ liệu với Pandas

Buổi 5: Khám phá Matplotlib và Seaborn

• Giới thiệu về Matplotlib và Seaborn
• Vẽ biểu đồ cơ bản với Matplotlib
• Tạo biểu đồ nâng cao với Seaborn

Giai đoạn 2: Thu thập và làm sạch dữ liệu (7 Buổi)

Buổi 6: Thu thập dữ liệu

• Các nguồn dữ liệu phổ biến
• Web scraping cơ bản với BeautifulSoup
• Làm việc với API để lấy dữ liệu

Buổi 7: Xử lý dữ liệu thiếu

• Các phương pháp xử lý dữ liệu thiếu
• Thay thế và loại bỏ giá trị thiếu
• Phân tích tác động của dữ liệu thiếu

Buổi 8: Xử lý dữ liệu không đúng định dạng

• Xử lý dữ liệu bị trùng lặp
• Chuẩn hóa định dạng dữ liệu
• Chuyển đổi kiểu dữ liệu

Buổi 9: Xử lý dữ liệu ngoại lai

• Phát hiện dữ liệu ngoại lai
• Các phương pháp xử lý dữ liệu ngoại lai
• Ảnh hưởng của dữ liệu ngoại lai đến kết quả phân tích

Buổi 10: Biến đổi dữ liệu

• Chuẩn hóa dữ liệu
• Phân loại dữ liệu
• Biến đổi dữ liệu dạng thời gian

Buổi 11: Tổng quan về EDA (Exploratory Data Analysis)

• Mục tiêu và quy trình EDA
• Phân tích thống kê mô tả
• Visualizing dữ liệu để khám phá

Buổi 12: Thực hành EDA với Pandas và Seaborn

• Thực hành EDA trên bộ dữ liệu mẫu
• Sử dụng Pandas và Seaborn để phân tích và trực quan hóa dữ liệu

Giai đoạn 3: Phân tích dữ liệu nâng cao (8 Buổi)

Buổi 13: Phân tích dữ liệu với Pandas

• Các thao tác phân tích dữ liệu nâng cao với Pandas
• Grouping, merging, và pivot tables

Buổi 14: Phân tích dữ liệu dạng thời gian

• Xử lý và phân tích dữ liệu dạng thời gian
• Các phương pháp phân tích chuỗi thời gian

Buổi 15: Phân tích tương quan và hồi quy

• Phân tích tương quan giữa các biến
• Hồi quy tuyến tính cơ bản

Buổi 16: Phân tích dữ liệu định tính

• Các phương pháp phân tích dữ liệu định tính
• Mã hóa và phân tích văn bản

Buổi 17: Phân tích dữ liệu địa lý

• Giới thiệu về phân tích dữ liệu địa lý
• Sử dụng thư viện Geopandas