### Một số cấu trúc dữ liệu và giải thuật cần thiết để lập trình tốt
----

Python là ngôn ngữ được dùng nhiều nhất để làm Machine Learning vì tính đơn giản gọn nhẹ của nó.

- **1. Cài đặt Python và các thư viện cần thiết**:   
    - [Windows](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/essential-installs/vn-windows-python-and-libraries-installations.MD)  
        - Python
        - Pip
        - Jupyter Notebook
        - TensorFlow
        - Annaconda
    - [Mac](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/essential-installs/vn-mac-python-and-libraries-installations.MD)
        - Python
        - Pip
        - Jupyter Notebook
- **2. Tính chất đặc điểm**

    Python là ngôn ngữ thông dịch có:
    - Điểm mạnh: 
        - Dễ viết/ Dễ đọc
        - Quy trình phát triển phần mềm nhanh vì dòng lệnh được thông dịch thành mã máy và thực thi ngay lập tức
        - Có nhiều thư viện mạnh để tính toán cũng như làm Machine Learning như Numpy, Sympy, Scipy, Matplotlib, Pandas, TensorFlow, Keras, vv.
    - Điểm yếu:
        - Mang đầy đủ điểm yếu của các ngôn ngữ thông dịch như tốc độ chậm, tiềm tàng lỗi trong quá trình thông dịch, source code dễ dàng bị dịch ngược.
        - Ngôn ngữ có tính linh hoạt cao nên thiếu tính chặt chẽ.
- **3. Các hàm dựng sẵn và kiểu dữ liệu trên Python**
    - Các hàm dựng sẵn trong Python
        - [Sort](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/sort.ipynb)
            - Buble Sort
            - Insertion Sort
            - Merge Sort
        - [Replace](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/replace.ipynb)
    - Các kiểu dữ liệu trong Python
    
        Phần này được thiết kế dựa trên khóa [Data Structures & Algorithms in Python - Udacity](https://classroom.udacity.com/courses/ud513) nhưng tôi sẽ đi sâu hơn vào các ví dụ thực tế hơn là chỉ dừng lại ở lý thuyết. Bên cạnh đó tôi sẽ giúp các bạn nắm rõ một số Data Structure quan trọng trong Machine Learning như **Graph** và **Tree**.
        - [Integer, Float và Boolean](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/integer-float-boolean.ipynb)
        - [String](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/string.ipynb)
        - List-Based Collection
            - [List](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/list.ipynb)
            - [Linked List](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/linked-list.ipynb)
            - [Stack](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/stack.ipynb)
            - [Queue](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/queue.ipynb)
            - [Tuple](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/tuple.ipynb)
        - [Dictionary](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/dictionary.ipynb)
        - [Set](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/set.ipynb)
        - [Graph](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/graph.ipynb)
        - [Binary Tree](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/binaryTree.ipynb)

    - Cấu trúc dữ liệu nâng cao
        - [Heap (Đống)](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/heap.ipynb)
- **4. Vòng lặp**
    - [Hàm While và For In](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/loop.ipynb)
- **5. Hàm**
    - [Hàm và các vấn đề liên quan](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/function.ipynb)
- **6. Thuật toán**
    - [Dijkstra](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/dijkstra.ipynb): thuật toán tìm đường đi ngắn nhất từ một điểm bất kỳ đến các điểm còn lại
    - [Linear + Binary Search](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/python-tutorials/BinarySearch.ipynb)
    - [Backtracking](https://github.com/bangoc123/learn-machine-learning-in-two-months/blob/master/algorithms/graph/backtracking/backtracking.MD)
