Chia Sẻ Khóa Học Full Stack Data Science Với Python, Numpy Và Lập Trình R [Update Tháng 7-2022] [Khóa 7939 A]

By Nhà Sách Tin Học - 20 tháng 7 2022 - No Comments

Học Data Science với lập trình R và Python. Sử dụng NumPy, Pandas để thao tác dữ liệu và tạo ra kết quả | R.

Bạn sẽ học được gì:

✓ Học lập trình R mà không cần bất kỳ kinh nghiệm lập trình hoặc data science nào. Lập trình R, Full stack data science, Full stack data science với Python, Numpy và R.
✓ Nếu bạn có nền tảng về khoa học máy tính hoặc phát triển phần mềm, bạn có thể cảm thấy thoải mái hơn khi sử dụng Python cho khoa học dữ liệu. Lập trình R, full stack.
✓ Trong khóa học này, bạn sẽ học lập trình R, Python và Numpy ngay từ đầu.
✓ Tìm hiểu các nền tảng của Python để sử dụng Data Science một cách hiệu quả.
✓ Các nền tảng về Thư viện Numpy và hơn thế nữa.
✓ Data Manipulation với python, python data science, python machine learning, python pandas, data analysis, machine learning a-z.
✓ Tìm hiểu cách xử lý với dữ liệu lớn.
✓ Tìm hiểu cách thao tác dữ liệu, khoa học dữ liệu.
✓ Tìm hiểu cách tạo ra kết quả có ý nghĩa.
✓ Tìm hiểu các nền tảng của Python để sử dụng hiệu quả Thư viện Numpy.
✓ Numpy array với Python.
✓ Numpy function.
✓ Linear Algebra.
✓ Kết hợp Dataframe, Data Munging và cách đối phó với Missing Data.
✓ Cách sử dụng thư viện Matplotlib và bắt đầu hành trình trong Data Visualization.
✓ Ngoài ra, tại sao bạn nên học Python và Thư viện Pandas.
✓ Tìm hiểu Khoa học Dữ liệu với Python.
✓ Examine và manage data structures.
✓ Xử lý nhiều thách thức về khoa học dữ liệu.
✓ Create, subset, convert hoặc change bất kỳ phần tử nào trong một vector hoặc data frame.
✓ Quan trọng nhất là bạn sẽ học Toán học vượt ra ngoài Neural Network.
✓ Bạn sẽ học cách sử dụng Python trong Đại số tuyến tính, khái niệm Neural Network và sử dụng các thuật toán học máy mạnh mẽ.
✓ Khía cạnh quan trọng nhất của Numpy arrays là chúng được tối ưu hóa về tốc độ. Chúng tôi sẽ thực hiện một bản demo để chứng minh cho bạn thấy điều đó bằng cách sử dụng Numpy.
✓ Sử dụng “tidyverse” package, bao gồm "dplyr" và data analysis package cần thiết khác.

Trong suốt phần đầu tiên của khóa học, bạn sẽ học các công cụ quan trọng nhất trong R cho phép bạn thực hiện khoa học dữ liệu. Bằng cách sử dụng các công cụ, bạn sẽ dễ dàng xử lý dữ liệu lớn, thao tác với nó và tạo ra các kết quả có ý nghĩa .

Trong phần thứ hai, chúng tôi sẽ dạy bạn cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu, tạo trực quan hóa đẹp mắt và sử dụng các thuật toán học máy mạnh mẽ và bạn cũng sẽ làm nhiều bài tập khác nhau để củng cố những gì bạn đã học được trong khóa học này.

Trong khóa học này, bạn cũng sẽ học Numpy, một trong những thư viện khoa học hữu ích nhất trong lập trình Python.

Trong suốt khóa học, chúng tôi sẽ dạy bạn cách sử dụng Python trong Đại số tuyến tính và khái niệm Neural Network, đồng thời sử dụng các thuật toán machine learning mạnh mẽ và bạn cũng sẽ thực hiện nhiều bài tập khác nhau để củng cố những gì chúng ta đã học được.

Vào cuối khóa học, bạn sẽ có thể select columns, filter rows, sắp xếp thứ tự, tạo biến mới, nhóm theo và tóm tắt dữ liệu của bạn đồng thời.

Trong khóa học này, bạn sẽ học:

✓ Cách sử dụng Anaconda và Jupyter notebook.
✓ Fundamentals of Python chẳng hạn như:
✓ Kiểu dữ liệu trong Python.
✓ Rất nhiều toán tử kiểu dữ liệu, phương thức và cách sử dụng chúng.
✓ Khái niệm điều kiện, câu lệnh if.
✓ Logic của các vòng lặp và câu lệnh điều khiển.
✓ Function và cách sử dụng chúng.
✓ Cách sử dụng module và tạo module của riêng bạn.
✓ Data science và các khái niệm về Data literacy.
✓ Fundamentals of Numpy về thao tác dữ liệu, chẳng hạn như:
✓ Numpy arrays và các tính năng của chúng.
✓ Numpy function.
✓ Numexpr module.
✓ Cách indexing và slicing trên Arrays.
✓ Linear Algebra.
✓ Sử dụng NumPy trong Neural Network.
✓ Rất nhiều nội dung về Pandas để thao tác dữ liệu, chẳng hạn như:
✓ Pandas series và các tính năng của chúng.
✓ Dataframes và các tính năng của chúng.
✓ Khái niệm và lý thuyết Hierarchical indexing.
✓ Groupby operations.
✓ Logic của Data Munging.
✓ Làm thế nào để đối phó hiệu quả với missing data một cách hiệu quả.
✓ Kết hợp các Data Frames.
✓ Cách làm việc với các tệp Dataset.
✓ Và bạn cũng sẽ học được những nền tảng về thư viện Matplotlib chẳng hạn như:
✓ Các khái niệm Pyplot, Pylab và Matplotlb.
✓ Figure, Subplot và Axes là gì.
✓ Cách thực hiện figure và plot customization.
✓ Kiểm tra và quản lý cấu trúc dữ liệu trong R.
✓ Atomic vectors.
✓ Lists.
✓ Arrays.
✓ Data frames.
✓ Tibbles.
✓ Factors.
✓ Data Transformation trong R.
✓ Transform và manipulate một deal data.
✓ Tidyverse và hơn thế nữa.
✓ Machine learning.
✓ Deep learning.

Và chúng ta sẽ làm một số bài tập. Cuối cùng, chúng tôi cũng sẽ có các dự án thực hành bao gồm tất cả các chủ đề Python.

Mục lục:

✓ 01 - Data Science: Python Setup.
✓ 02 - Nếu có biến thì có Python 3.
✓ 03 - Toán học không quá khó hiểu với Python.
✓ 04 - Strings trong Lập trình Python.
✓ 05 - Conditionals trong Python.
✓ 06 - Loops trong Python.
✓ 07 - Functions trong Python Bootcamp.
✓ 08 - Modules trong Python 3.
✓ 09 - Lists trong Python.
✓ 10 - Tuples trong Python.
✓ 11 - Dictionaries trong Python.
✓ 12 - Exceptions trong Numpy Python.
✓ 13 - Files trong Python.
✓ 14 - Sets trong Python.
✓ 15 - Object Oriented Programming OOP.
✓ 16 - Project Python.
✓ 17 - In Foreign Lands: Data Science.
✓ 18 - Sử dụng Numpy for Data Manipulation
✓ 19 - Sử dụng Pandas for Data Manipulation
✓ 20 - Data Frame với Pandas.
✓ 21 - Python For Data Science: Data Visualization.
✓ 22 - Data Science: Dự án thực hành.
✓ 23 - Tại sao bạn nên học ngôn ngữ lập trình R.
✓ 24 - Cài đặt môi trường cho R.
✓ 25 - Cú pháp cơ bản trong R.
✓ 26 - Các kiểu dữ liệu trong R.
✓ 27 - Các toán tử và hàm trong lập trình R.
✓ 28 - R Packages trong R Programming.
✓ 29 - Data Management trong R.
✓ 30 - Computation and Statistics trong R.
✓ 31 - Experiential Learning trong Python.
✓ 32 - Examining và Managing Data Structures trong R.
✓ 33 - Matrices trong Python R Programming.
✓ 34 - Data Frames trong Python R Programming.
✓ 35 - Factors trong Python R Programming.
✓ 36 - Data Transformation trong R.
✓ 37 - DATA SCIENCE BONUS.

NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU

XEM HƯỚNG DẪN TRUY CẬP VÀ DOWNLOAD EBOOK TẠI ĐÂY

LIKE FAN PAGE ĐỂ NHẬN KHÓA HỌC MỚI NHẤT TẠI ĐÂY

MỜI BẠN THAM GIA GROUP CÙNG TRAO ĐỔI TẠI ĐÂY

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Chia sẽ bài viết lên:

Thẻ bài viết:

Data Science fullstack Khóa Học Khoa Học Dữ Liệu Lập Trình R Machine Learning Numpy PYTHON UDEMY

Nhà Sách Tin Học

Chào mừng các bạn đến với Blog Nhà Sách Tin Học. Thông qua Blog này mình muốn chia sẻ đến các bạn những kiến thức về tin học, các tài liệu hay giáo trình mà mình có hoặc siêu tầm được... Mình rất mong được sự ủng hộ nhiệt tình của các bạn bằng cách comment bài viết, chia sẻ bài viết hoặc liên hệ với mình qua blog này! Mình xin cảm ơn!

Tin mới nhất