Bài 1: Module 0 Chuẩn bị Nền tảng (1-2 tuần)
Module này được thiết kế để củng cố các kiến thức cơ bản về Toán học, Thống kê và Lập trình Python, những yếu tố cốt lõi không thể thiếu trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu (Data Science). Việc nắm vững các khái niệm này sẽ giúp bạn hiểu sâu hơn về lý thuyết, phân tích ví dụ hiệu quả và thực hành một cách tự tin.
1. Toán học và Thống kê Cơ bản
Mục tiêu: Hiểu các khái niệm toán học và thống kê nền tảng cần thiết để giải thích và xây dựng các mô hình Data Science.
1.1. Đại số Tuyến tính Cơ bản
Đại số tuyến tính là ngôn ngữ của nhiều thuật toán học máy. Bạn không cần phải là chuyên gia toán học, nhưng việc hiểu các khái niệm cơ bản sẽ giúp bạn đọc và hiểu các công thức, cách hoạt động của mô hình.
Lý thuyết:
Vô hướng (Scalar), Vector, Ma trận (Matrix), Tensor: Định nghĩa, ký hiệu, và ý nghĩa hình học.
Phép toán với Vector và Ma trận: Cộng, trừ, nhân (dot product, element-wise product).
Ma trận nghịch đảo (Inverse Matrix), Ma trận chuyển vị (Transpose Matrix): Khái niệm và ứng dụng.
Định thức (Determinant): Khái niệm và ý nghĩa.
Phân tích Ví dụ:
Vector: Trong Data Science, một vector có thể đại diện cho các đặc trưng (features) của một điểm dữ liệu. Ví dụ, một vector [170, 65, 30] có thể là chiều cao (cm), cân nặng (kg) và tuổi của một người.
Ma trận: Một tập hợp các điểm dữ liệu (mỗi điểm là một vector hàng hoặc cột) có thể được biểu diễn dưới dạng ma trận. Nếu bạn có 100 người, mỗi người có 3 đặc trưng như trên, bạn sẽ có một ma trận 100 \\times 3.
Phép nhân ma trận: Là nền tảng của các phép biến đổi trong mạng nơ-ron và nhiều thuật toán khác. Ví dụ, để tính toán các trọng số (weights) trong mô hình hồi quy tuyến tính, bạn sẽ sử dụng các phép toán ma trận phức tạp.
Nguồn tài liệu tham khảo:
Khan Academy: “Linear Algebra” – Các bài giảng ngắn gọn, dễ hiểu và có bài tập thực hành. Link:https://vi.khanacademy.org/math/statistics-probability
3Blue1Brown: “Essence of Linear Algebra” – Loạt video diễn giải trực quan về các khái niệm đại số tuyến tính. Link (Rất khuyến khích cho người học trực quan) https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi
1.2. Xác suất và Thống kê Cơ bản
Xác suất và thống kê là xương sống của Data Science, giúp bạn hiểu về dữ liệu, đưa ra dự đoán và đánh giá độ tin cậy của các mô hình.
Lý thuyết:
Các khái niệm cơ bản về Xác suất: Biến cố, không gian mẫu, xác suất có điều kiện, luật Bayes.
Các đại lượng thống kê mô tả: Trung bình (mean), trung vị (median), yếu vị (mode), phương sai (variance), độ lệch chuẩn (standard deviation), phân vị (percentile).
Các phân phối xác suất quan trọng: Phân phối chuẩn (Normal Distribution), phân phối Bernoulli, phân phối nhị thức (Binomial Distribution), phân phối Poisson (giới thiệu).
Kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing): Khái niệm p-value, sai lầm loại I & II (giới thiệu).
Hồi quy tuyến tính đơn giản (Simple Linear Regression): Khái niệm cơ bản, mối quan hệ giữa các biến.
Phân tích Ví dụ:
Thống kê mô tả: Khi bạn có tập dữ liệu về chiều cao của học sinh, bạn có thể tính trung bình chiều cao để biết giá trị trung tâm, độ lệch chuẩn để biết mức độ phân tán của dữ liệu.
Phân phối chuẩn: Nhiều đặc trưng trong dữ liệu tự nhiên tuân theo phân phối chuẩn (ví dụ: chiều cao, cân nặng). Việc nhận biết phân phối này giúp bạn chọn thuật toán phù hợp và hiểu về tính chất của dữ liệu.
Hồi quy tuyến tính: Nếu bạn muốn dự đoán giá nhà dựa trên diện tích, bạn có thể xây dựng một mô hình hồi quy tuyến tính. Hồi quy đơn giản sẽ giúp bạn hiểu mối quan hệ này.
Nguồn tài liệu tham khảo:
Khan Academy: “Statistics and Probability” – Từ cơ bản đến nâng cao. Link: https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability
Coursera: “Probability and Statistics for Data Science” (University of Michigan) – Khóa học chi tiết về ứng dụng trong Data Science. Link: https://www.google.com/search?q=https://www.coursera.org/learn/probability-statistics-for-data-science
Sách: “OpenIntro Statistics” – Sách giáo trình miễn phí, rất đầy đủ và dễ hiểu. Link: https://www.openintro.org/book/os/
2. Lập trình Python
Mục tiêu: Nắm vững cú pháp cơ bản và các cấu trúc dữ liệu quan trọng trong Python, là nền tảng để làm việc với các thư viện Data Science.
2.1. Cú pháp Cơ bản và Cấu trúc Dữ liệu
Python là ngôn ngữ phổ biến nhất trong Data Science nhờ cú pháp dễ đọc và hệ sinh thái thư viện phong phú.
Lý thuyết:
Biến và Kiểu dữ liệu: Số (int, float), chuỗi (str), boolean.
Toán tử: Số học, so sánh, logic.
Cấu trúc điều khiển: if/else, elif.
Vòng lặp: for, while.
Hàm (Functions): Định nghĩa, tham số, giá trị trả về.
Cấu trúc dữ liệu có sẵn:
List: Danh sách có thứ tự, có thể thay đổi, chứa các phần tử thuộc nhiều kiểu.
Tuple: Giống List nhưng không thể thay đổi sau khi tạo.
Dictionary (Dict): Tập hợp các cặp khóa-giá trị (key-value), không có thứ tự.
Set: Tập hợp các phần tử duy nhất, không có thứ tự.
Xử lý lỗi (Error Handling): try/except.
Phân tích Ví dụ:
List: student_scores = [85, 92, 78, 95] – Dùng để lưu trữ danh sách điểm số của học sinh.
Dictionary: student_info = {“name”: “Alice”, “age”: 20, “major”: “Data Science”} – Dùng để lưu trữ thông tin của một sinh viên với các thuộc tính rõ ràng.
Vòng lặp: Để tính tổng các điểm số trong student_scores hoặc duyệt qua từng sinh viên trong danh sách.
Hàm: Viết một hàm calculate_average(scores) để tính điểm trung bình, giúp tái sử dụng code.
Nguồn tài liệu tham khảo:
Python for Everybody (PY4E) Specialization on Coursera: Một trong những khóa học Python cơ bản tốt nhất, dễ hiểu và có nhiều bài tập thực hành. Link Bạn có thể chọn “Audit track” để học miễn phí). https://www.coursera.org/specializations/python
SoloLearn: Python: Ứng dụng di động và website cung cấp các bài học tương tác và bài tập. Link: https://www.sololearn.com/learning/1068
Codecademy: Learn Python 3: Khóa học tương tác, trực quan với nhiều ví dụ. Link: https://www.codecademy.com/learn/learn-python-3
W3Schools Python Tutorial: Tài liệu tham khảo nhanh và dễ hiểu. Link: https://www.w3schools.com/python/
2.2. Lập trình Hướng đối tượng (OOP) cơ bản (Giới thiệu)
Mặc dù bạn sẽ không cần phải thiết kế hệ thống OOP phức tạp trong giai đoạn đầu của Data Science, việc hiểu các khái niệm cơ bản sẽ giúp bạn làm việc hiệu quả với các thư viện được xây dựng theo phong cách OOP (như scikit-learn).
Lý thuyết:
Class và Object: Khái niệm cơ bản.
Thuộc tính (Attributes) và Phương thức (Methods): Cách định nghĩa và sử dụng.
Kế thừa (Inheritance) và Đa hình (Polymorphism) (giới thiệu sơ lược): Để biết các thư viện lớn được cấu trúc như thế nào.
Phân tích Ví dụ:
Hãy nghĩ về một Class tên là Student. Mỗi Student sẽ là một Object của class đó. Student có thể có các Attributes như name, age, gpa và các Methods như enroll_course(), calculate_gpa(). Khi bạn làm việc với một mô hình trong scikit-learn, bạn sẽ tạo một Object của Class đó (ví dụ: LinearRegression()) và gọi các Methods của nó (ví dụ: fit(), predict()).
Nguồn tài liệu tham khảo:
Real Python: Object-Oriented Programming (OOP) in Python 3: Hướng dẫn chi tiết và ví dụ rõ ràng. Link: https://realpython.com/python3-object-oriented-programming/
GeeksforGeeks: Python OOPs Concepts: Tổng hợp các khái niệm OOP trong Python. Link: https://www.geeksforgeeks.org/python-oops-concepts/
Thực hành và Củng cố
Để thực sự nắm bắt các kiến thức này, việc thực hành là tối quan trọng.
Bài tập Toán & Thống kê: Giải các bài tập trong sách giáo trình hoặc trên Khan Academy. Tập trung vào việc hiểu ý nghĩa của các con số hơn là chỉ ra kết quả.
Bài tập Lập trình Python:
HackerRank, LeetCode: Giải các bài tập lập trình cơ bản (mức độ dễ) để rèn luyện tư duy logic và cú pháp.
Tự xây dựng các hàm và script nhỏ:
Viết chương trình tính toán các đại lượng thống kê mô tả cho một danh sách số.
Tạo các hàm để thực hiện phép cộng/nhân vector, ma trận đơn giản.
Viết một chương trình nhỏ để quản lý danh sách học sinh (thêm, xóa, tìm kiếm).
Ghi chú và tổng kết: Sau mỗi buổi học hoặc khi hoàn thành một chủ đề, hãy tự tổng kết lại các khái niệm chính bằng lời văn của bạn. Điều này giúp củng cố kiến thức và phát hiện ra những điểm chưa rõ.
Hoàn thành Module 0 sẽ giúp bạn có một nền tảng vững chắc để tự tin bước vào thế giới Data Science đầy thú vị.
