Vào năm 2019, Python là ngôn ngữ lập trình phát triển nhanh nhất và trở thành ngôn ngữ dẫn đầu xu hướng công nghệ hiện nay. Sự đi lên nhanh chóng của nó chủ yếu là do những ưu điểm vượt trội như: là ngôn ngữ linh hoạt dễ học và sử dụng, có các thư viện và framework phong phú, sở hữu cộng đồng hỗ trợ mạnh mẽ …
Lập trình Python không chỉ có ưu thế vượt trội khi có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực mà còn là “ưu tiên hàng đầu” được nhiều thương hiệu lựa chọn để phát triển và đầu tư như Facebook, Amazon Web Services và đặc biệt là Google. Có thể nói tương lai của Python thật sự rộng mở và tươi sáng. Đồng thời tiềm năng của ngôn ngữ này là vô cùng lớn đối với các bạn trẻ định hướng phát triển nghề lập trình viên.
Học Lập trình Python không những giúp bạn trang bị kiến thức cần thiết mà còn có cơ hội tỏa sáng trên con đường trở thành một lập trình viên chuyên nghiệp được các nhà tuyển dụng “săn đón”, hoặc phát triển nhiều lựa chọn nghề nghiệp khác nhau với mức thu nhập hấp dẫn.
NHỮNG NGÀNH NGHỀ LIÊN QUAN ĐẾN LẬP TRÌNH PYTHON:
➤ Kỹ sư phần mềm (Software Engineer).
➤ Lập trình viên Python (Python Developer).
➤ Chuyên viên nghiên cứu (Research Analyst).
➤ Chuyên viên nghiên cứu cơ sở dữ liệu (Data Analyst).
➤ Nhà phát triển phần mềm (Software Developer).
➤ Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence).
BẠN SẼ HỌC GÌ VỚI PYTHON DEVELOPMENT?
PYTHON CĂN BẢN |
Topic 1: Giới thiệu, tiềm năng phát triển của lập trình Python |
Topic 2: Các khái niệm cơ bản |
Topic 3: Các biểu thức điều kiện |
Topic 4: Các vòng lặp |
Topic 5: Xử lý List, Tuple, Chuỗi |
Topic 6: Dictionary, Date, Time |
Topic 7: Cách xây dựng hàm và các hàm thông dụng trong Python |
Topic 8: Cách xây dựng Class (Lớp), các thuộc tính, hàm trong Class. Giới thiệu về @classmethod và @staticmethod |
Topic 9: Lập trình hướng đối tượng (Object Oriented Programing). Các tính chất quan trọng của lập trình hướng đối tượng |
Topic 10: Nạp chồng toán tử trong Python |
Topic 11: Xử lý File (tập tin) và Directory (Thư mục) |
Topic 12: Giới thiệu về Cơ Sở Dữ Liệu |
Topic 13: Lập trình Cơ Sở Dữ Liệu với Python |
Topic 14: Project tổng hợp. |
1 | Hiểu các kiểu dữ liệu trong Python |
2 | Khái niệm cơ bản về Mảng NumPy |
3 | Tính toán trên mảng NumPy: Các hàm phổ quát |
4 | Tổng hợp: Tối thiểu, Tối đa và Mọi thứ trong khoảng |
5 | Giới thiệu Broadcasting |
6 | So sánh, Mặt nạ và Logic Boolean |
7 | Lập chỉ mục ưa thích (Fancy Indexing) |
8 | Sắp xếp Mảng |
9 | Dữ liệu có cấu trúc: Mảng có cấu trúc của NumPy |
1 | Cài đặt và sử dụng Pandas |
2 | Giới thiệu đối tượng Pandas |
3 | Lập chỉ mục dữ liệu |
4 | Hoạt động dựa trên dữ liệu ở Pandas |
5 | Xử lý dữ liệu bị thiếu (Handling missing data) |
6 | Lập chỉ mục phân cấp |
7 | Kết hợp các tập dữ liệu: Concat và Append |
8 | Kết hợp các tập dữ liệu: Merge and Join |
9 | Tổng hợp và phân nhóm |
10 | Bảng tổng hợp (Pivot Tables) |
11 | Hoạt động chuỗi được vector hóa (Vectorized String Operations) |
12 | Làm việc với Chuỗi thời gian (Working with time series) |
13 | Hiệu suất cao với Pandas: eval() và query() |
1 | Giới thiệu chung về Matplotlib |
2 | Hai giao diện với giá của một (Two Interfaces for the Price of One) |
3 | Điều chỉnh lô: Màu và kiểu đường kẻ Điều chỉnh lô: Giới hạn trục |
4 | Simple Scatter Plots |
5 | Hình dung các lỗi |
6 | Mật độ và đồ thị đường viền |
7 | Histograms, Binnings, and Density |
8 | Customizing Plot Legends |
9 | Tùy chỉnh thanh màu |
10 | Multiple Subplots |
11 | Text and Annotation |
12 | Customizing Ticks |
13 | Tùy chỉnh Matplotlib: Cấu hình và Biểu định kiểu |
14 | Vẽ sơ đồ ba chiều trong Matplotlib |
15 | Dữ liệu địa lý với Bản đồ cơ sở |
16 | Hình ảnh hóa với Seaborn |
1 | Ôn tập kiến thức Python |
2 | Thư viện sklearn |
1 | Thư viện Bokeh |
2 | Thư viện Plotly |
1 | Hồi quy tuyến tính |
2 | Thực hành |
1 | Hồi quy Ridge |
2 | Thực hành |
1 | Hồi quy Lasso |
2 | Thực hành |
1 | Hồi quy cây quyết định |
2 | Thực hành |
3 | Tổng kết |
1 | Hồi quy mạng neural |
2 | Thực hành |
1 | Rừng ngẫu nhiên |
2 | Máy vector hỗ trợ |
3 | Thực hành |
4 | Tổng kết |
5 | Assignment#1 |
1 | Mô hình logistic |
2 | Thực hành phân lớp hành vi con người |
1 | Dữ liệu cảm biến gia tốc theo thời gian |
2 | Nhận biết hành vi qua dữ liệu gia tốc |
3 | Thực hành nhận biết hành vi từ dữ liệu gia tốc |
4 | Tổng kết |
1 | Phát hiện điểm bất thường |
2 | Thực hành |
1 | Phát hiện điểm thay đổi trong dữ liệu |
2 | Phân biệt điểm bất thường và điểm thay đổi |
3 | Thực hành trên dữ liệu giá vàng, chứng khoán |
4 | Đồ án cuối khóa |
1 | Giới thiệu crawling |
2 | Thu thập qua API |
3 | Thu thập qua phân tích cấu trúc web |
1 | Xây dựng chương trình thu thập dữ liệu giá vàng |
2 | Xây dựng chương trình thu thập dữ liệu chứng khoán |
3 | Xây dựng chương trình thu thập dữ liệu bất động sản |
1 | Giới thiệu django |
2 | Giới thiệu dash |
3 | Kết hợp django+dash+plotly |
**Lưu ý: Học viên học trên máy tính cá nhân.
ĐỐI TƯỢNG HỌC
- Học sinh trong các trường phổ thông mong muốn xây dựng sự nghiệp của mình với lĩnh vực Công Nghệ Thông Tin.
- Sinh viên các khối ngành liên quan (Điện tử, Kinh tế, toán, …) đang học tại các trường Trung cấp /Cao đẳng, Đại học.
- Đặc biệt, sinh viên CNTT năm 1 – 4 tại các trường trung cấp / cao đẳng/ đại học mong muốn bổ sung kiến thức của mình để đảm bảo 100% có việc làm sau khi kết thúc khóa học (làm bài test để được miễn giảm học phí của các môn lập trình đã học).
- Các kỹ thuật viên và nhân viên của các công ty, văn phòng muốn chuẩn hóa hoặc nâng cao kỹ năng chuyên nghiệp.
- Các chuyên gia muốn cập nhật và nâng cao kiến thức, kỹ năng về công nghệ mới.
- Người đã đi làm muốn bổ sung kiến thức hoặc thay đổi nghề nghiệp, …hoặc bất cứ ai yêu thích lập trình và muốn trở thành Lập trình viên (DEV) sau này.
LỊCH KHAI GIẢNG
- Thời gian biểu khóa học:
- Python cơ bản & sơ cấp: 4 tháng.
- Python trung cấp: 3 tháng.
- 1 tuần 3 buổi: thứ 2,4,6 hoặc 3,5,7 – sáng, tối.
HÌNH THỨC TRẢ HỌC PHÍ
- Vui lòng liên hệ.
LIÊN HỆ ĐỂ ĐƯỢC TƯ VẤN
HỆ THỐNG ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH VIÊN KASE
102 Nguyễn Đình Chính, Phường 15, Quận Phú Nhuận, TP Hồ Chí Minh
0906.801.479 - (028) 399.55.47
tuvan_fdp@kase.edu.vn