GIẢNG VIÊN KHÓA HỌC DATA ANALYTICS WITH PYTHON

Hướng dẫn học viên làm dự án thực tế theo cá nhân hoặc nhóm.
Nghiên cứu và cập nhật kiến thức mới về phân tích dữ liệu và Python để đảm bảo chất lượng giảng dạy.
Chuẩn bị giáo án, bài giảng và tài liệu học tập về các chủ đề: lập trình Python, thư viện NumPy, Pandas, Web crawling, trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn, thống kê, phân tích dữ liệu khám phá (EDA) và học máy.
Giảng dạy lý thuyết và hướng dẫn thực hành cho học viên.
Đánh giá kết quả học tập và đưa ra phản hồi cho học viên.

Trình độ & Chứng chỉ:

Có bằng Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ là một lợi thế.
Có chứng chỉ quốc tế về Python (ví dụ: PCAP) là một lợi thế.
Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Công nghệ thông tin hoặc các ngành liên quan.

Kinh nghiệm:

Kinh nghiệm làm việc trong các dự án phân tích dữ liệu thực tế.
Có kinh nghiệm giảng dạy hoặc đào tạo là một lợi thế.
Ít nhất 2 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu hoặc các lĩnh vực liên quan.

Kỹ năng:

Khả năng truyền đạt kiến thức một cách rõ ràng, dễ hiểu và truyền cảm hứng.
Chuyên sâu về Pandas, bao gồm việc đọc/ghi dữ liệu từ nhiều định dạng (CSV, Excel), lọc, sắp xếp, truy vấn và làm sạch dữ liệu.
Khả năng làm việc độc lập và quản lý thời gian hiệu quả.
Hiểu rõ các khái niệm thống kê cơ bản như trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn và có khả năng áp dụng Python để tính toán các chỉ số này.
Có kiến thức về Học máy, bao gồm cả học có giám sát và không giám sát, cùng với kinh nghiệm sử dụng thư viện Scikit- learn.
Có kinh nghiệm thực tiễn về phân tích dữ liệu, từ các bước cơ bản như khai phá, làm sạch, biến đổi dữ liệu đến phân tích thống kê và trực quan hóa.
Có kiến thức về Web crawling, sử dụng các thư viện như Request và Beautifulsoup4 để bóc tách dữ liệu từ HTML5.
Sử dụng thành thạo các thư viện chuyên dụng như NumPy để thao tác với mảng và ma trận.
Kỹ năng giao tiếp, thuyết trình và làm việc nhóm tốt.
Nắm vững kiến thức về lập trình Python, bao gồm các kiến thức nền tảng và lập trình hướng đối tượng.
Thành thạo việc trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và Seaborn, có khả năng tạo các loại biểu đồ phổ biến.
Có kinh nghiệm về Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) và khả năng phát hiện các outlier trên tập dữ liệu thực tế.

QUYỀN LỢI

Lương thưởng: Cạnh tranh, xứng đáng với năng lực và kinh nghiệm.
Phúc lợi: Được hưởng đầy đủ các chế độ theo quy định của công ty.
Môi trường làm việc: Năng động, chuyên nghiệp, với cơ hội phát triển sự nghiệp rõ ràng.

Chế độ bảo hiểm, Du Lịch, Phụ cấp, Du lịch nước ngoài, Chế độ thưởng, Chăm sóc sức khỏe, Đào tạo, Tăng lương, Phụ cấp thâm niên, Nghỉ phép năm

Cập nhật gần nhất lúc: 2025-09-06 15:45:03