Lộ trình Data 16 tuần

Mỗi tuần học lý thuyết và thực hành Python cùng một chủ đề. Code chạy ngay trên trình duyệt, không cần cài đặt. Tiến độ lưu trên máy của bạn.

Khởi động · Đo mức xuất phát

Kiểm tra đầu vào

Làm toàn bộ phần C của 5 phase, chỉ ghi log

Phase 1: Nền tảng dữ liệu · —

Dữ liệu là gì

Cấu trúc dữ liệu, data-generating process, kiểu biến và thang đo

Grain và cách tổ chức dữ liệu

Grain, measure/dimension, fact/dimension, PK/FK, star schema, normalization

Tuần 3Checkpoint

Fermi, % và pp, base effect; cross-sectional và time series

Phase 2: Mô tả · Descriptive

Tóm tắt một biến

Trung tâm, phân tán, percentile, phân phối, outlier, chọn chart

Bẫy tổng hợp

Data quality, fan-out, weighted average, average of averages, Simpson

Tuần 6Checkpoint

Metric, Goodhart, tương quan, funnel, cohort, Pareto

Phase 3: Xác suất · Nền tảng cho các phase sau

Long tail, normal, expected value, binomial

Tuần 8Checkpoint

Xác suất có điều kiện

Xác suất có điều kiện, base rate, LLN, CLT

Phase 4: Suy luận & Chẩn đoán · Diagnostic

Tương quan và nhân quả

Sampling, bias, confounder, randomization, regression to the mean

Kiểm định và A/B test

CI, p-value, ý nghĩa thống kê và thực tế, A/B test, sample size

Tuần 11Checkpoint

Phân rã driver

Driver tree, PVM, leading/lagging, trend và seasonality

Phase 5: Dự báo · Predictive

Train/test, overfitting, baseline, leakage

Phân loại và hồi quy

Confusion matrix, precision/recall, linear regression, MAE

Tuần 14Checkpoint

Chuỗi thời gian

Naive, seasonal naive, moving average, dự báo kèm khoảng

Phase 6: Đề xuất & tổng hợp · Prescriptive

Từ phân tích tới đề xuất

Câu hỏi → giả thuyết → so-what, what-if, storytelling

Tuần 16Checkpoint

Capstone, làm lại phần C và so với Tuần 0