Ebook Python Data Analysis - Làm Chủ Python Analytics Với Machine Learning, Deep Learning, GenAI, LLM & Data Engineering [Ấn Bản Lần 4, 6/2026] [PDF, EPUB] [8974E]
Nắm vững các data analysis pipeline sử dụng Python Data Analysis, machine learning, pandas, scikit-learn và các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu. Xây dựng các workflow có khả năng mở rộng cho time series, NLP, image analytics và big data processing.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Chuẩn bị, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu với Python, pandas và các kỹ thuật exploratory data analysis.
- ✓ Ứng dụng machine learning với Python bằng cách sử dụng regression, classification, clustering, PCA và các Bayesian method.
- ✓ Scale các analytics workflow bằng cách sử dụng Dask, Ray, Modin và PySpark.
2. Mô tả sách:
Phân tích dữ liệu hiện đại không chỉ dừng lại ở việc làm sạch và trực quan hóa dữ liệu. Ngày nay, các chuyên gia cần xây dựng các data pipeline có khả năng mở rộng, áp dụng machine learning, làm việc với text & image data, và hiểu các kỹ thuật AI mới nổi như Generative AI và Large Language Model (LLM). Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách giải quyết những thách thức này bằng cách sử dụng hệ sinh thái dữ liệu hiện đại của Python.
Khác với những cuốn sách chỉ tập trung vào một thư viện hoặc kỹ thuật duy nhất, cuốn sách này cung cấp phương pháp tiếp cận toàn diện từ đầu đến cuối về Python data analysis. Bạn sẽ học cách chuyển từ data preparation & exploratory analysis sang machine learning, NLP, image analytics, scalable processing và các AI-powered workflow.
Bắt đầu với những kiến thức nền tảng về thống kê, bạn sẽ học cách làm sạch, chuyển đổi, xử lý và trực quan hóa dữ liệu. Sau đó, bạn sẽ khám phá time series analysis, signal processing, forecasting và predictive analytics trước khi áp dụng các kỹ thuật machine learning như regression, classification, clustering, PCA, các probabilistic method và Bayesian approache.
Cuốn sách cũng đề cập đến graph analytics, sentiment analysis, NLP, image analytics, Generative AI và LLM. Cuối cùng, bạn sẽ học cách scale các analytics workflow bằng cách sử dụng Dask, Modin, Ray và PySpark.
Sau khi đọc xong cuốn sách này, bạn sẽ có khả năng xây dựng các data analysis pipeline từ đầu đến cuối và áp dụng các kỹ thuật data science và AI hiện đại để giải quyết các thách thức thực tế.
3. Những điều bạn sẽ học được:
- ✓ Chuẩn bị, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu cho exploratory data analysis & data wrangling.
- ✓ Phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng Python và pandas.
- ✓ Thực hiện time series analysis, forecasting & signal processing.
- ✓ Ứng dụng machine learning với Python sử dụng các kỹ thuật scikit-learn.
- ✓ Sử dụng regression, classification, clustering, PCA & Bayesian method.
- ✓ Thực hiện sentiment analysis, NLP, graph analytics & image analytics.
- ✓ Tăng tốc các workflow bằng cách sử dụng Dask, Modin và Ray.
- ✓ Xây dựng các big data analytics pipeline có khả năng mở rộng với PySpark.
4. Cuốn sách này dành cho ai?
Cuốn sách này dành cho các data analyst, data scientist, business analyst, statistician, sinh viên và các chuyên gia học thuật muốn nâng cao kỹ năng Python Data Analysis của họ. Sách lý tưởng cho những độc giả muốn áp dụng khoa học dữ liệu với Python vào các vấn đề thực tế liên quan đến data preparation, visualization, machine learning, NLP, image analytics và big data processing. Kiến thức cơ bản về toán học và hiểu biết về Python sẽ giúp bạn khai thác tối đa nội dung cuốn sách này.
5. Mục lục:
- ✓ Phần 1: Nền tảng cho Data Analysis:
- ✓ Chương 01. Bắt đầu với các thư viện Python.
- ✓ Chương 02. NumPy & Pandas
- ✓ Chương 03. Statistics for Data Insights.
- ✓ Chương 04. Linear Algebra.
- ✓ Phần 2: Exploratory Data Analysis & Data Cleaning:
- ✓ Chương 05. Data Visualization.
- ✓ Chương 06. Retrieving, Processing & Storing Data.
- ✓ Chương 07. Cleaning Messy Data.
- ✓ Chương 08. Time-Series Analysis.
- ✓ Phần 3: Khám phá chuyên sâu về Machine Learning:
- ✓ Chương 09. Supervised Learning: Regression & Classification.
- ✓ Chương 10. Unsupervised Learning: Dimensionality Reduction, Clustering, Anomaly Detection.
- ✓ Chương 11. Ensemble Method: Bagging & Boosting Method.
- ✓ Chương 12. Artificial Neural Network & Deep Learning.
- ✓ Phần 4: NLP, Image Analytics & Parallel Computing:
- ✓ Chương 13. Phân tích dữ liệu văn bản.
- ✓ Chương 14. Phân tích dữ liệu hình ảnh.
- ✓ Chương 15. LLM & Gen AI.
- ✓ Chương 16. Parallel Computing sử dụng Dask, Modin và Ray.
- ✓ Chương 17. Big Data Analytics sử dụng PySpark.