Tự học Python miễn phí
Tại sao bạn nên học ngôn ngữ Python

Python là một ngôn ngữ lập trình bậc cao rất dễ học, dễ tiếp cận, dễ hiểu và dễ tiếp thu. So với các ngôn ngữ lập trình khác như C/C++ hay Java, Python Programming thể hiện được ưu điểm vượt trội của mình với sự đơn giản, ngắn gọn thuận tiện cho những người mới học, tập trung nhiều vào giải quyết các vấn đề thay vì mất nhiều thời gian với các cú pháp câu lệnh.

Theo trang thống kê Pierre Carbonnelle, ngôn ngữ lập trình Python là ngôn ngữ phổ biến nhất trên thế giới dựa trên tần suất tìm kiếm các thông tin liên quan trên Google.

Python trong thực tế được ứng dụng trong rất nhiều ngành nghề cũng như các vị trí công việc khác nhau. Chính vì vậy, trước khi tìm kiếm “Học python ở đâu hiệu quả?” thì bạn nên tự xác định trước mục tiêu / kết quả mong muốn sau khi học python là gì?

Sau khi đã xác định được mục tiêu thì việc lựa chọn lộ trình học sẽ phù hợp hơn rất nhiều, những kiến thức bạn học cũng sẽ được tinh gọn và ứng dụng nhiều hơn thay vì học dàn trải và không hiệu quả.

Chia sẻ cách học Python miễn phí mà lại hiệu quả.

Bước 1: Học cách tư duy phân tích, xử lý vấn đề và kiến thức cơ bản với các syntax trong Python

Nếu bạn chưa từng học lập trình, hay đã học các ngôn ngữ khác, thì bạn cũng không nên bỏ qua phần này. Python khá dễ nhưng bạn cũng cần phải dành thời gian luyện tập để làm quen được với syntax ngôn ngữ lập trình này

Bước 2: Học về các ứng dụng của Python trong phân tích dữ liệu

  • Data collecting: Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau như file Excel, Database, crawl website,…
  • Data manipulation: Phần lớn các dữ liệu trong thực tế đều cần xử lý, biến đổi qua nhiều giai đoạn ( Data Profiling, Data Cleaning,…) trước khi đưa vào phân tích, nên đây sẽ là kỹ năng bạn cần phải dành thời gian luyện tập nhiều.
  • Data visualization: Đây sẽ là thử thách cả về lập trình lẫn trình bày, thiết kế (tuy nhiên bạn cũng có thể sử dụng các tool khác chuyên về Visualization để hỗ trợ).
  • Machine Learning & Deep Learning: Cần có các kiến thức về thống kê cũng như kinh nghiệm trong lĩnh vực cụ thể để ứng dụng.  Các thư viện bạn có thể tìm hiểu: NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn,…

Bước 3: Thực hành với các dự án thực tế

Việc tự thực hành và xây dựng các dự án phân tích dữ liệu với Python là cần thiết để bạn có thể ghi nhớ và áp dụng các kiến thức đã học trong các tình huống thực tế. Đồng thời nó cũng là một sản phẩm bạn có thể mang ra cho nhà tuyển dụng để chứng minh cho năng lực và kỹ năng của mình.

Website học Python hoàn toàn miễn phí

Như GNV đã đề cập, Python là một ngôn ngữ lập trình được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực. Trong bài viết này, GNV sẽ chỉ chia sẻ các tài liệu Python cơ bản và ứng dụng trong ngành Phân tích dữ liệu ( Data Analytics, Business Analytics, Data Science,..)

Data, hay dữ liệu, đã trở thành một tài sản quan trọng với mọi doanh nghiệp. Cùng với sự phát triển của internet, dữ liệu ngày càng gia tăng với tốc độ nhanh chóng dưới nhiều dạng thức khác nhau (dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc).

Đi cùng với đó là yêu cầu phân tích xử lý dữ liệu để đưa ra quyết định cũng phải được tăng tốc gấp nhiều lần. Chúng ta get insights from data càng sớm, cơ hội cạnh tranh với các đối thủ trong nghành càng cao. Đó là một tiêu chí cực kỳ quan trọng.

Excel đã từng là một công cụ mạnh mẽ, được sử dụng xuyên suốt trong quá trình phân tích dữ liệu. Tuy nhiên với tốc độ gia tăng của dữ liệu và yêu cầu xử lý nguồn dữ liệu lớn, SQL và Python hoàn toàn chiếm được ưu thế và có thể hoàn thành tốt hơn những công việc Excel có thể làm hiện tại. Nói vậy không có nghĩa là Excel đang dần trở nên ít được sử dụng, đối với những tập dữ liệu nhỏ, Excel vẫn có thể hoàn thành tốt vai trò của hình so với SQL và Python.

Nếu mục tiêu của bạn là tham gia vào ngành Business Analyst, Data Analyst, Data Science thì việc bắt đầu học với Python là một lựa chọn khá hợp lý bởi tính đơn giản và dễ học, dễ nhớ của nó (ngôn ngữ R cũng có thể áp dụng trong phân tích dữ liệu và dữ liệu lớn, tuy nhiên R lại ít được ưa chuông hơn Python). 

QUAN TRỌNG NHƯNG ÍT AI NÓI: Để có thể apply vào các vị trí này thì bạn cần có kiến thức Domain ( Statistics, Marketing, Finance, Economics…) cực kỳ vững chắc, các công cụ Python, SQL, Power BI chỉ là công cụ giúp bạn phân tích. Còn tư duy phân tích mới là quan trọng đối với một DA, BA, DS…

Ngoài ra, các kỹ năng thường được yêu cầu đối với các vị trí Business Analyst, Data Analyst, Data Science thì các kỹ năng quan trọng không kém như tương tác với cơ sở dữ liệu SQL, kỹ năng về trực quan hoá dữ liệu Data Visualization (Power BI, Tableau, Pandas…) cũng là một kỹ năng bắt buộc khi apply vào các vị trí trên.

Khoá học Python miễn phí của Microsoft Learn

  • Hình thức: Documents – Thực hành qua máy ảo do Microsoft cung cấp
  • Thời lượng: không giới hạn
  • Tổng quan khoá học: các kiến thức cơ bản để làm quen với ngôn ngữ lập trình python

Nhìn chung đây là khoá học tổng quan để làm quen với cách làm việc trong python cho người mới và không đi quá sâu vào các ứng dụng của Python trong một lĩnh vực cụ thể nào.

Khoá học Python tại Google’s Python Class 

  • Hình thức: Online qua video – miễn phí
  • Thời lượng: người học chủ động
  • Tổng quan khoá học: Các bài luyện tập đầu tiên ở Google’s Python Class tập trung vào những lý thuyết Python cơ bản. Các lý thuyết gồm có chuỗi (string) và danh sách (lists). Danh sách bài tập với độ khó tăng dần. Kết thúc lớp học, bạn sẽ làm việc được ở những cấp độ cao hơn như những file dạng text, các process (tiến trình), và các kết nối http. 

Khoá học Introduction to Python: Absolute Beginner của Microsoft

  • Hình thức: Online qua video – miễn phí
  • Thời lượng: 05 tuần, 3-4 tiếng mỗi tuần
  • Tổng quan khoá học: Các bài luyện tập đầu tiên ở Google’s Python Class tập trung vào những lý thuyết Python cơ bản. Các lý thuyết gồm có chuỗi (string) và danh sách (lists). Danh sách bài tập với độ khó tăng dần. Kết thúc lớp học, bạn sẽ làm việc được ở những cấp độ cao hơn như những file dạng text, các process (tiến trình), và các kết nối http. 

Khoá học Python For Data Analytics  tại GNV Academy

  • Hình thức: Học offline tại lớp và học online qua zoom có tương tác với giảng viên
  • Thời lượng: 10 buổi, thời gian mỗi buổi 2h – 2h30
  • Tổng quan khoá học: Các nội dung được sử dụng trong công việc phân tích của một DA, BA, DS…thông qua các Case Study của giảng viên. Học viên sẽ sử dụng các Case Studies, Project cuối khóa để làm đẹp Portfolio và có thể có thêm kinh nghiệm chia sẻ phỏng vấn từ giảng viên khi tham gia lớp học.

Tổng quan khoá học:

Làm quen với Python và cách cấu trúc lập trình cơ bản

    • Cài đặt và thiết lập môi trường – Anaconda
    • Làm quen với Jupyter Notebook
    • Các kiểu dữ liệu trong python
    • Các cấu trúc dữ liệu: List, Set, Dictionary, Tuples, Strings
    • Lệnh điều kiện, rẽ nhánh
    • Thực hành giải các bài tập cơ bản

Các lệnh hàm và modules

    • Cấu trúc lặp For, While
    • Khai báo và định nghĩa hàm
    • Truyền tham số cho hàm, sử dụng module, package có sẵn

Thư viện toán học Numpy

    • Giới thiệu về Numpy
    • Các câu lệnh cơ bản với Numpy

Thư viện mã nguồn mở Pandas

    • Giới thiệu về Pandas
    • Tạo DataFrame và các câu lệnh xử lý trên DataFrame căn bản

Xử lý và trực quan hóa dữ liệu trên Python

    • Nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (Web, CSV, Excel, Sqlite)
    • Làm sạch dữ liệu
    • Giới thiệu về trực quan hóa dữ liệu

Khoá học phù hợp với tất cả mọi người, kể cả người chưa từng học lập trình hay những lập trình viên mới bắt đầu tìm hiểu về Python.

Trên đây, GNV đã giới thiệu đến bạn một số chia sẻ tổng quan về Python, cách tự học Python miễn phí từ các Website uy tín trên thế giới và khóa học Python for Data analytics của GNV. Nếu bạn cần thêm thông tin về khóa học Python, khóa học thực chiến cho Data Analytics thì bạn có thể liên lạc qua hotline hoặc fanpage GNV để được tư vấn rõ hơn nhé.

Nội dung