Tuần 1 - Phương pháp nghiên cứu và lập trình cơ bản cho Python và SQL

🎉 Chào mừng đến với blog Tuần 1 của team Time Series!

Tuần học đầu tiên đã chính thức bắt đầu với nhiều kiến thức nền tảng cực kỳ quan trọng cho lập trình và khoa học dữ liệu. Bên cạnh tóm tắt kiến thức chính của tuần 1, các bạn có thể tìm thấy tại blog của team Time Series đơn giản hóa kiến thức, minh họa bằng những ví dụ thực tế được áp dụng, không những thế chúng mình còn mở rộng và chứng minh lại kiến thức toán bằng phép toán siêu cơ bản. Hãy dành thời gian đọc hết post từ Buổi 1 đến Buổi số 5 nhé!

📅 Nội dung chính và điểm nổi bật

✅ Buổi học số 1 - Buổi Warm-up: Skills for Programmers

• Instructor: Dr. Nguyễn Đình Vinh
• Nội dung:
  • Kỹ năng tìm kiếm tài liệu hiệu quả cho lập trình viên
  • Hướng dẫn sử dụng Google Colab và ChatGPT trong lập trình
  • Giới thiệu nhanh về LaTeX trong viết kỹ thuật
  • Ôn tập Python cơ bản: biến, hàm, kiểu dữ liệu

✅ Buổi học số 2 - Basic Python (1)

• Instructor: Dr. Đinh Quang Vinh
• Nội dung:
  • Biểu diễn dữ liệu: int, float, str, list, dict, tuple, set
  • Cấu trúc điều kiện: if, elif, else
  • Hàm có sẵn và định nghĩa hàm mới
  • 🧠 Ứng dụng cụ thể trong AI và kinh doanh: phân tích dữ liệu người dùng, đánh giá hành vi tiêu dùng

✅ Buổi học số 3 - SQL - Buổi 1

• Instructor: Dr. Nguyễn Đình Vinh
• Nội dung:
  • Tổng quan về SQL và ứng dụng trong phân tích dữ liệu
  • Viết câu truy vấn dữ liệu cơ bản
  • 📌 Điểm nổi bật:
    • Ứng dụng SQL vào business use-cases
    • Nguyên tắc ACID trong cơ sở dữ liệu
    • Chuẩn hóa CSDL: 1NF, 2NF, 3NF
    • 💡 Ví dụ trực quan: Cơ sở dữ liệu quản lý khách hàng đạt chuẩn 3NF

✅ Buổi học số 4 - Basic Python (2)

• Instructor: Dr. Đinh Quang Vinh
• Nội dung:
  • Vòng lặp for, while trong Python
  • Xử lý file (.txt, .csv) với Python
  • 🧮 Ứng dụng trong Toán học mở rộng:
    • Gregory-Leibniz Series (Tính π)
    • Nilakantha Series
    • Phương pháp Newton-Raphson (Tìm căn bậc 2, nghiệm phương trình)

✅ Buổi học số 5 - Coding Methodology

• Instructor: Dr. Thái Hà
• Nội dung:
  • Lộ trình học chuyên sâu Data Science
  • Clean Code: nguyên tắc đặt tên, tổ chức hàm, chia module
  • Phong cách lập trình Python hiện đại và dễ bảo trì

📌 Tổng kết nổi bật

• 🔍 Tích hợp kỹ năng lập trình Python và SQL từ cơ bản đến ứng dụng thực tế
• 🧠 Làm rõ các khái niệm chuẩn hóa dữ liệu, vòng lặp, hàm và đọc ghi file
• 💼 Gắn lý thuyết với ví dụ business cụ thể
• 🔬 Kết hợp công cụ hiện đại như Colab và ChatGPT để tăng hiệu suất học tập

📂 Tài liệu đi kèm:

🧠 Repository managed by Time Series Team Hub