Phần 1: Kiến thức nền về Khoa học dữ liệu (10 Buổi)

Buổi 1-2: Giới thiệu về Khoa học dữ liệu và Python

• Tổng quan về Data Science: Giới thiệu về các lĩnh vực DA, DS, DE, AI và sự khác biệt giữa chúng.
• Python: Biến, kiểu dữ liệu, cấu trúc điều khiển, các cấu trúc dữ liệu, OOP, design pattern (có thể kéo dài thêm 1-2 buổi)
• Áp dụng: DA, DS, DE, AI
• Thực hành: Viết các chương trình Python.

Buổi 3-4: Thao tác dữ liệu với Pandas

• Pandas cơ bản: Đọc, ghi, xử lý dữ liệu.
• Áp dụng: DA, DS, DE
• Thực hành: Làm việc với DataFrames, xử lý dữ liệu thiếu.

Buổi 5-6: Visualize dữ liệu với Matplotlib và Seaborn

• Matplotlib & Seaborn: Tạo biểu đồ, đồ thị, trực quan hóa dữ liệu.
• Áp dụng: DA, DS
• Thực hành: Tạo các biểu đồ, trực quan hóa dữ liệu cơ bản.

Buổi 7-8: Xử lý dữ liệu nâng cao với Pandas

• Kỹ thuật xử lý dữ liệu: Merging, grouping, pivoting.
• Áp dụng: DA, DS, DE
• Thực hành: Xử lý và tổng hợp dữ liệu phức tạp.

Buổi 9-10: Nhập môn về SQL

• SQL cơ bản: SELECT, JOIN, GROUP BY.
• Áp dụng: DA, DS, DE
• Thực hành: Truy vấn dữ liệu từ các bảng SQL.

Phần 2: Data Analysis (10 Buổi)

Buổi 11-12: Thống kê cơ bản cho phân tích dữ liệu

• Thống kê cơ bản: Trung bình, trung vị, mode, phân phối chuẩn.
• Áp dụng: DA, DS
• Thực hành: Tính toán các thống kê cơ bản trên tập dữ liệu.

Buổi 13-14: Phân tích dữ liệu khám phá (Exploratory Data Analysis)

• EDA: Các kỹ thuật phân tích, tìm hiểu dữ liệu.
• Áp dụng: DA, DS
• Thực hành: EDA trên tập dữ liệu thực tế.

Buổi 15-16: Phân tích dữ liệu với SQL nâng cao

• SQL nâng cao: Subqueries, CTE, Window Functions.
• Áp dụng: DA, DS, DE
• Thực hành: Viết các truy vấn SQL nâng cao.

Buổi 17-18: Dashboard và Báo cáo

• Dashboarding: Giới thiệu các công cụ như Tableau, Power BI.
• Áp dụng: DA
• Thực hành: Tạo các dashboard cơ bản.

Buổi 19-20: Trực quan hóa dữ liệu nâng cao

• Visualization nâng cao: Các biểu đồ phức tạp, interactive visualization.
• Áp dụng: DA, DS
• Thực hành: Tạo các biểu đồ phức tạp và tương tác.

Phần 3: Data Engineering (10 Buổi)

Buổi 21-22: Cơ sở dữ liệu và Quản lý dữ liệu

• Database Management Systems: MySQL, PostgreSQL.
• Áp dụng: DE
• Thực hành: Thiết kế và quản lý cơ sở dữ liệu.

Buổi 23-24: Hệ thống phân tán và Big Data

• Big Data: Hadoop, Spark.
• Áp dụng: DE
• Thực hành: Xử lý dữ liệu lớn với Hadoop hoặc Spark.

Buổi 25-26: ETL (Extract, Transform, Load)

• ETL Processes: Các công cụ và kỹ thuật ETL.
• Áp dụng: DE
• Thực hành: Xây dựng quy trình ETL cơ bản.

Buổi 27-28: Data Warehousing

• Data Warehousing: Kiến trúc kho dữ liệu, các công cụ.
• Áp dụng: DE
• Thực hành: Tạo một kho dữ liệu đơn giản.