Công việc hàng ngày liên quan đến xử lý, phân tích dữ liệu lớn (nhất là với ecommerce và app marketing), đến từ nhiều nguồn khác nhau mà các công cụ phân tích thông thường như Excel, Data Studio, vv trở nên kém hữu dụng, chậm chạp hoặc không phản hồi. Bạn đã bao giờ mở file excel nặng vài trăm MB thậm chí vài GB và ngồi chờ mòn mỏi để Excel load được những dòng dữ liệu đầu tiên chưa? Bạn cần kết nối nhiều nguồn/định dạng dữ liệu (database, facebook ads, google ads, tiktok, cốc cốc, appsflyer, file csv, vv ) và phải làm công việc tay chân đi download chúng quá mất thời gian để xử lý? Bạn muốn xây dựng report/dashboard để theo dõi hiệu quả chiến dịch của mình 1 cách tiện lợi, ít công sức nhất?
Người mới bắt đầu học python, mơ hồ với cách bắt đầu hoặc muốn bỏ cuộc vì chán nản. Sự thực là ai cũng từng nghe về Python và tính ứng dụng của nó trong hàng tỉ tỉ thứ fancy, thậm chí liên quan đến công việc của mình nhưng để làm chủ Python không hề đơn giản với những “tấm chiếu mới” như bạn. Nhiều bạn tham gia các khoá học tại trung tâm uy tín nhưng học xong vẫn trả hết chữ cho thầy mà không ứng dụng được do việc dạy học đại trà, thiếu tính ứng dụng và mục đích cụ thể cho công việc. Có nhiều bạn tự học và choáng ngợp với vô số khoá học online, tài liệu trên internet kể cả miễn phí lẫn trả phí nhưng vẫn quá chán nản và muốn bỏ cuộc. Đôi khi, việc học được thông suốt chỉ với người hướng dẫn giúp bạn gỡ rối những khúc mắc trong quá trình học, khơi dậy đam mê học tập trong bạn và chỉ cho bạn những công cụ được tạo ra nên được ứng dụng như thế nào.
Mac users: Người dùng máy tính Mac không có nhiều lựa chọn về công cụ phân tích dữ liệu, ngay cả phiên bản Excel trên Mac cũng khó sử dụng, thiếu add-in so với phiên bản Windows. Phần lớn người làm digital marketing, data sử dụng máy tính Windows vì các ứng dụng được hỗ trợ cho phân tích dữ liệu rất đa dạng trong đó phải kể đến Microsoft Power BI. Sử dụng python giúp Mac users vừa có thể sử dụng Macbook yêu thích vừa có trong tay công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ, giải quyết được bất cập của hệ điều hành này trong yêu cầu công việc của bạn.
1.2. Bạn có được gì sau khoá học?
Làm quen với Python, hiểu cách xây dựng “con đường học tập” cho riêng bạn
Làm quen với bộ công cụ học tập & sử dụng hàng ngày với Python
Phương pháp tự học & khám phá thêm thế giới Python sau khoá học
Các nguồn tài liệu & cách sử dụng
Giới thiệu những ứng dụng cụ thể của python trong công việc
Xử lý dữ liệu cơ bản với Python:
Sử dụng cơ bản Pandas để xử lý các dạng dữ liệu
Khai phá dữ liệu với Dataprep, Sweetviz
Biểu diễn dữ liệu cơ bản với: Plotly, Altair, Seaborn, Matplotlib
Xây dựng report/dashboard cơ bản
Task schedule, kết nối dữ liệu tự động
Tương tác với báo cáo ít công sức nhất
Gửi báo cáo tự động
Viết một số ứng dụng/bot quản lý công việc của bạn
