index.qmd

---
title: "Quick read for Data Sciences"
---

>Bao gồm các chủ đề quan trọng để phát triển kỹ năng và kiến thức trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu.

## 01-Introduction
- Giới thiệu về khoa học dữ liệu và vai trò của nó trong thế giới hiện đại.
- Lý do tại sao khoa học dữ liệu là một lĩnh vực quan trọng.
- Các nguyên tắc cơ bản và các khái niệm quan trọng trong khoa học dữ liệu.
- Ngôn ngữ python
- Ngôn ngữ R
  
## 02-Data Manipulation
- Hướng dẫn cách trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
- Xử lý, biến đổi và làm sạch dữ liệu.
- Sử dụng các thư viện như Pandas trong Python để thao tác dữ liệu.

## 03-Data Visualization
- Phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng các biểu đồ và biểu đồ khác nhau.
- Sử dụng các công cụ như Matplotlib và Seaborn để tạo đồ thị.
- Làm thế nào để trình bày thông tin dữ liệu một cách rõ ràng và hấp dẫn.

## 04-Basic Statistics
- Các khái niệm cơ bản về thống kê, như trung bình, phương sai và độ lệch chuẩn.
- Phân tích phân phối dữ liệu.
- Ứng dụng các phương pháp thống kê trong khoa học dữ liệu.

## 05-Regression
- Hướng dẫn về mô hình hồi quy và các loại hồi quy khác nhau.
- Sử dụng mô hình hồi quy để dự đoán giá trị.
- Đánh giá hiệu suất của mô hình hồi quy.

## 06-Timeseries
- Làm thế nào để xử lý dữ liệu chuỗi thời gian.
- Mô hình hóa và dự đoán xu hướng và mùa vụ trong dữ liệu chuỗi thời gian.
- Sử dụng các thư viện như Time Series Analysis trong Python.

## 07-Panel Data Models
- Giới thiệu về mô hình dữ liệu bảng và ứng dụng của chúng trong khoa học dữ liệu.
- Làm thế nào để xử lý dữ liệu bảng có cấu trúc phức tạp.
- Sử dụng mô hình dữ liệu bảng cho các vấn đề phức tạp.

## 08-Machine Learning
- Tổng quan về học máy và các thuật toán học máy phổ biến.
- Tiếp cận và giải quyết các vấn đề thực tế bằng học máy.
- Đánh giá hiệu suất của các mô hình học máy.

## 09-Model Deployment
- Cách triển khai các mô hình học máy vào sản phẩm hoặc ứng dụng thực tế.
- Giới thiệu về các nền tảng triển khai mô hình như AWS, Azure, và Google Cloud.
- Quản lý và duy trì mô hình đã triển khai.

## 10-Publication
- Cách viết bài báo khoa học và báo cáo dự án trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
- Làm thế nào để trình bày kết quả của dự án khoa học dữ liệu một cách chuyên nghiệp.

## 11-Git
- Hướng dẫn về Git và quản lý phiên bản dự án.
- Làm thế nào để làm việc với kho lưu trữ Git và GitHub.
- Quy trình làm việc cộng tác trong nhóm sử dụng Git.

## 12-Docker
- Giới thiệu về Docker và containerization.
- Tạo và quản lý các container Docker cho các ứng dụng khoa học dữ liệu.
- Triển khai ứng dụng trong các môi trường container Docker.

## 13-Database
- Cơ sở dữ liệu và các loại cơ sở dữ liệu khác nhau (SQL, NoSQL, ...)
- Làm thế nào để truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu.
- Sử dụng SQL và các thao tác cơ sở dữ liệu trong khoa học dữ liệu.

## 14-Web Scraping
- Cách trích xuất dữ liệu từ các trang web bằng web scraping.
- Sử dụng các thư viện như BeautifulSoup và Scrapy trong Python.
- Xử lý dữ liệu trích xuất từ web để sử dụng trong khoa học dữ liệu.

## 15-Crypto