Chia Sẻ Khóa Học Đào Tạo Data Analyst Hoàn Chỉnh 2020 [Khóa 8866 A]
Khóa đào tạo nhà phân tích dữ liệu hoàn chỉnh: Python, NumPy, Pandas, Thu thập dữ liệu, Tiền xử lý, Kiểu dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Khóa học cung cấp sự chuẩn bị đầy đủ mà bạn cần để trở thành một nhà phân tích dữ liệu.
- ✓ Điền vào hồ sơ của bạn với các kỹ năng dữ liệu theo yêu cầu: lập trình Python, NumPy, pandas, chuẩn bị dữ liệu - thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu; data analysis, data analytics.
- ✓ Có được sự hiểu biết toàn cảnh về vai trò của nhà phân tích dữ liệu.
- ✓ Học Python cho người mới bắt đầu và nâng cao.
- ✓ Nghiên cứu toán học cho Python.
- ✓ Học NumPy và pandas, cơ bản và nâng cao.
- ✓ Có thể làm việc với các file text.
- ✓ Hiểu các loại dữ liệu khác nhau và cách sử dụng bộ nhớ của chúng.
- ✓ Tìm hiểu cách lấy thông tin thú vị, theo thời gian thực từ một API bằng một script đơn giản.
- ✓ Làm sạch dữ liệu với Pandas Series và DataFrames.
- ✓ Hoàn thành một bài tập làm sạch dữ liệu về tỷ lệ vắng mặt.
- ✓ Mở rộng kiến thức của bạn về NumPy - thống kê và tiền xử lý.
- ✓ Xem qua nghiên cứu điển hình về loan data hoàn chỉnh và áp dụng các kỹ năng NumPy của bạn.
- ✓ Thành thạo trực quan hóa dữ liệu.
- ✓ Tìm hiểu cách tạo các biểu đồ: pie, bar, line, area, histogram, scatter, regression, và combo.
- ✓ Tham gia vào các bài tập viết code để chuẩn bị cho công việc.
- ✓ Thực hành với dữ liệu trong thế giới thực.
- ✓ Giải quyết một final capstone project.
Hầu hết các khóa học về phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu và coding đều bỏ lỡ một bước thực hành quan trọng. Họ không dạy bạn cách làm việc với dữ liệu thô, cách làm sạch và tiền xử lý nó. Điều này tạo ra một khoảng cách khá lớn giữa kỹ năng bạn cần trong công việc và khả năng bạn có được trong quá trình đào tạo. Sự thật mà nói, dữ liệu trong thế giới thực rất lộn xộn, vì vậy bạn cần biết cách vượt qua trở ngại này để trở thành một chuyên gia dữ liệu độc lập.
Mục tiêu của khóa học này là cung cấp cho bạn sự chuẩn bị đầy đủ. Và khóa học này sẽ biến bạn thành một nhà phân tích dữ liệu sẵn sàng cho công việc. Để đưa bạn đến đó, bạn sẽ được đào tạo sâu rộng đến các chủ đề cơ bản sau đây:
- ✓ 1. Lý thuyết về lĩnh vực phân tích dữ liệu.
- ✓ 2. Python cơ bản.
- ✓ 3. Python nâng cao.
- ✓ 4. NumPy.
- ✓ 5. Pandas.
- ✓ 6. Làm việc với các tệp văn bản.
- ✓ 7. Thu thập dữ liệu.
- ✓ 8. Làm sạch dữ liệu.
- ✓ 9. Tiền xử lý dữ liệu.
- ✓ 10. Trực quan hóa dữ liệu
- ✓ 11. Ví dụ thực tế tổng kết.
Đây là một chương trình đào tạo khá độc đáo vì nó dạy những nguyên tắc cơ bản mà bạn cần trong công việc. Một khía cạnh thường bị bỏ quên của tầm quan trọng sống còn.
Mục lục khóa học:
- ✓ 01 Giới thiệu về Khóa học.
- ✓ 02 Giới thiệu về Phân tích dữ liệu.
- ✓ 03 Thiết lập môi trường.
- ✓ 04 Python cơ bản.
- ✓ 05 Python nâng cao.
- ✓ 06 Toán học cho Python.
- ✓ 07 NumPy cơ bản.
- ✓ 08 Pandas cơ bản.
- ✓ 09 Làm việc với Text File.
- ✓ 10 Làm việc với Text Data.
- ✓ 11 Các công cụ Python bạn phải biết.
- ✓ 12 Data Gathering - Data Collection.
- ✓ 13 API.
- ✓ 14 Làm sạch dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu.
- ✓ 15 pandas Series.
- ✓ 16 pandas DataFrames.
- ✓ 17 NumPy Fundamentals.
- ✓ 18 NumPy DataTypes.
- ✓ 19 Làm việc với Mảng.
- ✓ 20 Tạo dữ liệu với NumPy.
- ✓ 21 Thống kê với NumPy.
- ✓ 22 NumPy - Tiền xử lý.
- ✓ 23 Một ví dụ về Loan Data với NumPy.
- ✓ 24 Bài tập Absenteeism - Giới thiệu.
- ✓ 25 Giải pháp cho Bài tập Absenteeism.
- ✓ 26 Trực quan hóa dữ liệu.
- ✓ 27 Kết luận.
