Những khóa học tốt nhất để học pandas, NumPy và scikit-learn dành cho người dùng Excel năm 2026

4. Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science - Udemy

Khóa học Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science của Alexander Hagmann trên Udemy là lựa chọn dành cho các nhà phân tích muốn dùng Python ngay trong sổ làm việc.

• Cấp độ: Yêu cầu kỹ năng cơ bản về Excel và lập trình Python
• Thời lượng: Tổng thời gian 7 giờ 34 phút
• Chi phí: $19,99
• Phù hợp nhất cho: Chạy pandas và scikit-learn ngay trong ô Excel

Khóa học sử dụng tính năng Python in Excel của Microsoft để viết mã pandas, seaborn và scikit-learn trực tiếp trong các ô, qua các dự án về doanh thu phim, giá cổ phiếu Dow Jones và bảng huy chương Olympic. Trang Udemy của khóa học hiển thị đánh giá 4,2/5 từ 261 lượt đánh giá, và Udemy niêm yết giá $19,99 tại Mỹ khi chúng tôi kiểm tra vào ngày 12 tháng 11 năm 2026.

Điểm cần lưu ý nằm ở yêu cầu: máy tính để bàn Windows với gói thuê bao Microsoft 365 (không hỗ trợ Mac hoặc Linux), cùng với kỹ năng Python cơ bản trước khi bắt đầu. Người dùng Excel xuất phát từ con số 0 nên học Introduction to Python trước.

Gợi ý của chúng tôi: Bắt đầu với Introduction to Python của DataCamp, khóa học đầu tiên trong lộ trình Associate Data Scientist in Python. Thêm Pandas Joins for Spreadsheet Users nếu tra cứu dữ liệu chiếm phần lớn công việc của bạn.

Các khóa học pandas, NumPy và scikit-learn tốt nhất

Cách tốt nhất để học pandas, NumPy và scikit-learn là theo đúng thứ tự bạn sẽ dùng: pandas để làm sạch và chuyển dạng dữ liệu, NumPy cho các mảng bên dưới, rồi đến scikit-learn để mô hình hóa. Một lộ trình bao quát phần lớn nội dung, và 3 khóa đơn lẻ sẽ lần lượt bao quát từng thư viện.

1. Associate Data Scientist in Python - DataCamp

Lộ trình Associate Data Scientist in Python của DataCamp là con đường đơn lẻ tốt nhất từ DataFrame đầu tiên đến những mô hình học máy đầu tiên của bạn.

• Cấp độ: 23 khóa học
• Thời lượng: 90 giờ
• Chi phí: Bao gồm trong gói Premium
• Phù hợp nhất cho: Học pandas và scikit-learn theo một kế hoạch

Lộ trình xâu chuỗi Data Manipulation with pandas, Joining Data with pandas, thống kê, Matplotlib và seaborn, rồi đến Supervised Learning with scikit-learn và Unsupervised Learning in Python. Nó cũng chuẩn bị cho cấp Associate của Chứng chỉ Data Scientist của DataCamp.

2. Data Manipulation with pandas - DataCamp

Data Manipulation with pandas của DataCamp là khóa học pandas đơn lẻ tốt nhất cho các nhà phân tích đã biết đôi chút về Python.

• Cấp độ: Mới bắt đầu
• Thời lượng: 4 giờ
• Chi phí: Bài học đầu tiên miễn phí, sau đó bao gồm trong gói Premium
• Phù hợp nhất cho: Kỹ năng pandas thay thế lọc, sắp xếp và pivot table

Bạn sẽ nhập và làm sạch dữ liệu, tính thống kê tóm tắt và vẽ biểu đồ nhanh — bao phủ phần lớn những gì một nhà phân tích làm trong Excel mỗi tuần. Data Manipulation with pandas cũng có thể học kèm với gia sư AI của DataCamp, người xây dựng bài học riêng dựa trên vai trò, trình độ và mục tiêu của từng người học.

3. Introduction to NumPy - DataCamp

Introduction to NumPy của DataCamp là khóa học tốt nhất để hiểu các mảng mà pandas và scikit-learn vận hành trên đó.

• Cấp độ: Mới bắt đầu
• Thời lượng: 4 giờ
• Chi phí: Bài học đầu tiên miễn phí, sau đó bao gồm trong gói Premium
• Phù hợp nhất cho: Mảng và tính toán vector hóa

Bạn sẽ tạo, sắp xếp, lọc và cập nhật mảng bằng dữ liệu kiểm kê cây xanh Thành phố New York, cảm giác tương tự làm việc với một cột bảng tính lớn theo từng cột. Hầu hết nhà phân tích Excel học khóa này sau khóa pandas đầu tiên, khi mảng bắt đầu xuất hiện trong mã pandas của họ.

4. Supervised Learning with scikit-learn - DataCamp

Supervised Learning with scikit-learn của DataCamp là khóa học scikit-learn nhập môn tốt nhất cho nhà phân tích muốn dự đoán chứ không chỉ báo cáo.

• Cấp độ: Trung cấp
• Thời lượng: 4 giờ
• Chi phí: Bài học đầu tiên miễn phí, sau đó bao gồm trong gói Premium
• Phù hợp nhất cho: Các mô hình phân loại và hồi quy đầu tiên của bạn

Khóa học làm việc với bộ dữ liệu thực tế và do George Boorman, một nhà phân tích dữ liệu cấp cao tại Wayflyer, giảng dạy nên ví dụ nghiêng về các câu hỏi kinh doanh hơn là vấn đề nghiên cứu. Học khi bạn đã thấy pandas trở nên quen tay.

Để nhóm khách hàng hoặc sản phẩm khi không có cột mục tiêu, Unsupervised Learning in Python bao quát phân cụm và giảm chiều bằng scikit-learn và SciPy.

Gợi ý của chúng tôi: Học Associate Data Scientist in Python của DataCamp nếu bạn muốn một kế hoạch duy nhất để theo. Nếu thích chọn lẻ, Data Manipulation with pandas, rồi Supervised Learning with scikit-learn là lộ trình ngắn nhất để có mô hình hoạt động.

Các khóa học Khoa học dữ liệu Python có chứng chỉ tốt nhất

Khóa học khoa học dữ liệu Python có chứng chỉ tốt nhất phụ thuộc vào việc bạn muốn bài thi theo vai trò của DataCamp hay chứng chỉ mang thương hiệu nhà cung cấp. Các lộ trình của DataCamp chuẩn bị cho bài thi giới hạn thời gian và thực hành, trong khi IBM và Google cấp chứng chỉ chuyên nghiệp qua Coursera.

1. Data Analyst in Python - DataCamp

Lộ trình Data Analyst in Python của DataCamp là con đường chứng chỉ tốt nhất cho các nhà phân tích Excel muốn giữ vai trò phân tích, chỉ khác là dùng Python.

• Cấp độ: 9 khóa học
• Thời lượng: 36 giờ
• Chi phí: Bao gồm trong gói Premium
• Phù hợp nhất cho: Nhà phân tích muốn có chứng chỉ Python

Lộ trình chuẩn bị cho Chứng chỉ Data Analyst của DataCamp: bài thi giới hạn thời gian DA101 (2 giờ) và DA201 (1 giờ) cộng bài thi thực hành DA601P, hoàn thành trong vòng 30 ngày. Chứng chỉ bao gồm trong gói Premium và có hiệu lực 2 năm.

Để lấy chứng chỉ nhỏ hơn trước, Python Data Fundamentals chuẩn bị cho chứng chỉ Python Data Associate, gồm một bài thi giới hạn thời gian (PY101) và một bài thi thực hành (PY501P).

2. Data Scientist in Python - DataCamp

Lộ trình Data Scientist in Python của DataCamp là con đường chứng chỉ tốt nhất khi pandas và scikit-learn không còn mới với bạn.

• Cấp độ: 9 khóa học
• Thời lượng: 26 giờ
• Chi phí: Bao gồm trong gói Premium
• Phù hợp nhất cho: Nhà phân tích hướng đến vai trò data scientist

Lộ trình này chuẩn bị cho cấp Data Scientist trong Chứng chỉ Data Scientist của DataCamp (DS101, DS201 và bài thi thực hành DS601P) và bổ sung những thứ công việc phân tích hiếm khi yêu cầu: SQL, Git, đóng gói Python và tiền xử lý cho học máy. Hãy học lộ trình Associate Data Scientist in Python trước nếu bạn vẫn còn mới với các thư viện.

3. IBM Data Science Professional Certificate - IBM

Chứng chỉ chuyên nghiệp Data Science của IBM trên Coursera là chứng chỉ nhập môn nổi tiếng bao quát cả 3 thư viện.

• Cấp độ: Mức cơ bản, không yêu cầu kinh nghiệm trước
• Thời lượng: 4 tháng, mỗi tuần 10 giờ
• Chi phí: Bao gồm trong Coursera Plus
• Phù hợp nhất cho: Chứng chỉ mang thương hiệu từ chuỗi 12 khóa học

Trang Coursera của khóa học liệt kê pandas, NumPy, Matplotlib, seaborn, scikit-learn và SciPy trong 12 khóa, không yêu cầu kinh nghiệm trước. Cam kết lớn hơn một lộ trình đơn, và trang ghi 4 tháng với 10 giờ mỗi tuần.

4. Google Advanced Data Analytics Professional Certificate - Google

Chứng chỉ chuyên nghiệp Advanced Data Analytics của Google trên Coursera có thể là chứng chỉ phù hợp cho nhà phân tích nếu họ đã có chứng chỉ nhập môn của Google.

• Cấp độ: Nâng cao, khuyến nghị có kinh nghiệm
• Thời lượng: 6 tháng, mỗi tuần 10 giờ
• Chi phí: Bao gồm trong Coursera Plus
• Phù hợp nhất cho: Nhà phân tích chuyển sang hồi quy và học máy

Trang Coursera mô tả đây là chương trình dành cho người đã tốt nghiệp Chứng chỉ Google Data Analytics, bao quát phân tích thống kê, Python, mô hình hồi quy và học máy trong 7 khóa. Người dùng Excel không có nền tảng đó sẽ thấy khởi đầu khá dốc, và các khóa học ít tương tác hơn so với DataCamp.

Gợi ý của chúng tôi: Data Analyst in Python của DataCamp là chứng chỉ trực diện nhất cho nhà phân tích Excel chuyển sang Python. Chọn IBM Data Science Professional Certificate nếu chứng chỉ thương hiệu lớn quan trọng hơn bằng chứng kỹ năng qua bài thi.

Các khóa học pandas, NumPy và scikit-learn miễn phí tốt nhất

Khóa pandas miễn phí tốt nhất là Pandas của Kaggle Learn, và Intro to Machine Learning của Kaggle là bước tiếp theo miễn phí tốt nhất. Các khóa Python nhập môn của DataCamp mở miễn phí bài học đầu tiên, đủ để bạn xem định dạng có phù hợp hay không.

1. Pandas - Kaggle Learn

Khóa Pandas của Kaggle Learn là cách miễn phí tốt nhất để thực hành pandas trên trình duyệt.

• Cấp độ: Giả định biết Python cơ bản
• Thời lượng: 4 giờ
• Chi phí: Miễn phí, như tất cả các khóa Kaggle Learn
• Phù hợp nhất cho: Luyện tập pandas miễn phí kèm chứng nhận hoàn thành

6 bài học của khóa ghép cặp hướng dẫn ngắn với sổ tay bài tập, từ đọc và ghi dữ liệu đến nhóm, sắp xếp và kết hợp bảng. Khóa học giả định bạn đã học khóa Python của chính Kaggle trước, và nó không dịch các thói quen Excel sang cho bạn.

2. Intro to Machine Learning - Kaggle Learn

Intro to Machine Learning của Kaggle Learn là cái nhìn đầu tiên miễn phí tốt nhất về việc xây dựng và kiểm định một mô hình.

• Cấp độ: Trung cấp
• Thời lượng: 3 giờ
• Chi phí: Miễn phí, như tất cả các khóa Kaggle Learn
• Phù hợp nhất cho: Mô hình đầu tiên miễn phí sau khi học pandas

7 bài học của khóa đi từ cách mô hình hoạt động, qua kiểm định mô hình, underfitting và overfitting đến rừng ngẫu nhiên. Khóa học ngắn, nên kỳ vọng một mô hình đầu tiên hơn là nền tảng đầy đủ về scikit-learn.

3. Introduction to Python và Python for Spreadsheet Users, bài 1 - DataCamp

Bài học đầu tiên của Introduction to Python và Python for Spreadsheet Users trên DataCamp là miễn phí, không cần đăng ký thuê bao.

• Cấp độ: Mới bắt đầu
• Thời lượng: Khoảng 1 giờ cho mỗi bài học miễn phí
• Chi phí: Miễn phí
• Phù hợp nhất cho: Thử xem hình thức học tương tác có phù hợp với bạn không

Một bài học đầu tiên miễn phí không phải toàn bộ khóa học, nhưng đủ để bạn viết những dòng Python đầu tiên và xem định dạng tương tác có hợp với bạn không. Các hướng dẫn miễn phí của DataCamp bù phần còn lại, từ hướng dẫn Python in Excel đến hướng dẫn pandas được liên kết ở trên.

Gợi ý của chúng tôi: Khóa Pandas miễn phí của Kaggle Learn là lựa chọn miễn phí tốt nhất, kế đến là Intro to Machine Learning. Dùng bài học đầu tiên miễn phí của Introduction to Python và Python for Spreadsheet Users để thử khóa học xây dựng quanh thói quen bảng tính.

Chúng tôi đã chọn các khóa học Khoa học dữ liệu Python này như thế nào

Chúng tôi xây dựng danh sách này cho các nhà phân tích chuyển từ Excel sang Python, không phải cho lập trình viên bổ sung một thư viện.

• Chúng tôi xác minh trực tiếp mọi điểm đánh giá, số lượng nhận xét và số người học vào ngày hiển thị phía trên.
• Chúng tôi không hiển thị điểm cho bất kỳ khóa học nào có dưới 200 nhận xét; những khóa đó được đánh dấu "Mới".
• Điểm lộ trình được tính là trung bình có trọng số theo số nhận xét trên các khóa trong lộ trình, không dùng điểm trên trang lộ trình.
• Chúng tôi ưu tiên các khóa học có nội dung được cập nhật trong 18 tháng gần đây.
• Chúng tôi xếp hạng mục theo mức độ liên quan đến từng mục tiêu trước, rồi đến độ mới, không theo điểm hay độ phổ biến.
• Chúng tôi đưa vào khóa học từ các nhà cung cấp khác ở bất cứ đâu chúng là lựa chọn tốt hơn, và nói rõ điều đó.
• Chúng tôi ưu ái các khóa bắt đầu từ tác vụ bảng tính (pivot table, tra cứu, tệp Excel) hơn là các khóa lập trình tổng quát.

Kết luận

Nếu bạn đến từ Excel và chưa từng viết mã, hãy bắt đầu với Introduction to Python của DataCamp và tiếp tục qua lộ trình Associate Data Scientist in Python. Lộ trình bắt đầu bằng khóa học đó, nên cùng nhau chúng bao trọn câu hỏi lớn: nền tảng Python, rồi pandas và các mô hình scikit-learn trong một kế hoạch, kèm Introduction to NumPy song hành. Nếu so sánh với bảng tính giúp bạn học, hãy học Python for Spreadsheet Users trước hoặc song song.

Nhà phân tích cần chứng chỉ nên học Data Analyst in Python, và ai ngân sách bằng 0 thì bắt đầu với khóa Pandas miễn phí của Kaggle Learn. Dù bạn bắt đầu ở đâu, hãy chọn một sổ làm việc thực từ công việc của bạn và dựng lại nó bằng pandas khi học. Cách đó dạy bạn nhiều hơn bất kỳ khóa học đơn lẻ nào.