Chia Sẻ Khóa Học Thạc Sĩ Python Data Analysis & Visualization 2022 [Khóa 8257 A]
Pandas, Matplotlib, Seaborn, v.v.! Phân tích hàng chục tập dữ liệu & tạo hình ảnh trực quan tuyệt đẹp.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Master Pandas Dataframes và Series.
- ✓ Tạo trực quan đẹp với Seaborn.
- ✓ Phân tích hàng chục bộ dữ liệu trong thế giới thực.
- ✓ Thực hành với rất nhiều bài tập và thử thách.
- ✓ Tìm hiểu thông tin chi tiết về Matplotlib.
- ✓ Tổ chức, lọc, làm sạch, tổng hợp và phân tích DataFrames.
- ✓ Master Hierarchical Indexing.
- ✓ Hợp nhất các tập dữ liệu với nhau trong Pandas.
- ✓ Tạo line, bar, box, scatter, pie, violin, rug, swarm, strip và các kịch bản khác!
Chào mừng bạn đến với khóa học tốt nhất trên web về Pandas, Matplotlib, Seaborn và hơn thế nữa! Khóa học này sẽ nâng cao kỹ năng dữ liệu của bạn để giúp bạn phát triển sự nghiệp của mình trong Khoa học Dữ liệu, Học máy, Tài chính, Phát triển Web hoặc bất kỳ lĩnh vực công nghệ nào liền kề.
Đây là một khóa học có cấu trúc chặt chẽ bao gồm hàng tấn, nhưng tất cả đều được chia nhỏ thành các phần có kích thước nhỏ chứ không phải là một hướng dẫn tham khảo choáng ngợp để ném mọi thứ vào bạn cùng một lúc. Sau mỗi chủ đề mới, bạn sẽ có cơ hội thực hành những gì bạn đang học và thử thách bản thân với các bài tập và dự án. Chúng tôi làm việc với hàng tá bộ dữ liệu thú vị và trong thế giới thực bao gồm các cuốn sách bán chạy nhất của Amazon, giá cổ phiếu Rivian, Tweet của Tổng thống, dữ liệu lịch sử Bitcoin và các lần nhìn thấy UFO.
Nếu bạn vẫn đang đọc, hãy để tôi cho bạn biết một chút về chương trình học .. Trong khóa học, bạn sẽ học cách:
- ✓ Làm việc với Jupyter Notebooks.
- ✓ Sử dụng Pandas để đọc và thao tác các tập dữ liệu.
- ✓ Làm việc với các đối tượng DataFrames và Series.
- ✓ Sắp xếp, lọc, dọn dẹp, tổng hợp và phân tích DataFrames.
- ✓ Trích xuất và xử lý thông tin ngày, giờ và văn bản từ dữ liệu.
- ✓ Master Hierarchical Indexing.
- ✓ Hợp nhất các tập dữ liệu với nhau trong Pandas.
- ✓ Tạo hình ảnh trực quan phức tạp với Matplotlib.
- ✓ Sử dụng Seaborn để tạo ra những hình ảnh tuyệt đẹp và có ý nghĩa.
- ✓ Tạo line, bar, box, scatter, pie, violin, rug, swarm, strip...!
Điều gì làm cho khóa học này khác với các khóa học khác về cùng chủ đề? Đầu tiên và quan trọng nhất, khóa học này tích hợp các hình ảnh trực quan càng sớm càng tốt thay vì tập trung vào cuối như nhiều khóa học khác. Bạn sẽ tạo ra các plot đầu tiên của mình trong một vài phần đầu tiên! Ngoài ra, chúng tôi bắt đầu sử dụng tập dữ liệu thực ngay từ đầu, không giống như hầu hết các khóa học khác dành hàng giờ làm việc với dữ liệu giả, buồn tẻ (màu sắc, động vật, v.v.) trước khi bạn nhìn thấy tập dữ liệu thực đầu tiên của mình.
Các chủ đề trong các khóa học này cực kỳ trực quan và tức thì, điều này khiến họ trở thành niềm vui khi giảng dạy (và hy vọng bạn sẽ học được). Nếu bạn thậm chí có hứng thú với những chủ đề này, bạn có thể sẽ thích khóa học và vượt qua nó một cách nhanh chóng. Công cụ này có vẻ đáng sợ, nhưng nó thực sự dễ tiếp cận và thú vị! Tôi không đùa khi nói rằng đây là khóa học yêu thích của tôi mà tôi từng thực hiện. Tôi hy vọng bạn cũng thích nó.
Mục lục:
- ✓ 01 - Giới thiệu.
- ✓ 02 - Thiết lập & Cài đặt.
- ✓ 03 - Làm việc với Jupyter Notebook.
- ✓ 04 - Dataframes & Datasets.
- ✓ 05 - Các Method & Computation DataFrame cơ bản.
- ✓ 06 - Series & Columns.
- ✓ 07 - Indexing & Sorting.
- ✓ 08 - Filtering DataFrames.
- ✓ 09 - Adding & Removing Columns.
- ✓ 10 - Updating Values.
- ✓ 11 - Làm việc với Types và NA Values.
- ✓ 12 - Làm việc với Dates & Times.
- ✓ 13 - Matplotlib.
- ✓ 14 - Revisiting Pandas Plotting.
- ✓ 15 - Grouping & Aggregating.
- ✓ 16 - Hierarchical Indexing.
- ✓ 17 - Làm việc với Text.
- ✓ 18 - Apply, Map, & Applymap.
- ✓ 19 - Combining Series & DataFrames.
- ✓ 20 - Seaborn.
- ✓ 21 - Seaborn Categorical Plots.
- ✓ 22 - Controlling Seaborn Aesthetics.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
