Ebook Các Thư Viện Python Tối Ưu Để Phân Tích Và Trực Quan Hóa Dữ Liệu - Tận Dụng Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Julius AI Và Các Công Cụ No-Code Cho Data Acquisition, Visualization & Statistical Analysis [PDF, EPUB] [9233E]
Test kỹ năng Phân tích dữ liệu của bạn một cách đầy đủ nhất bằng Python và các công cụ no-code khác.
Mô tả sách:
"Các Thư Viện Python Tối Ưu Để Phân Tích Và Trực Quan Hóa Dữ Liệu" là hướng dẫn toàn diện giúp bạn nắm vững những phức tạp của phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng Python. Cuốn sách này đóng vai trò là lộ trình để bạn khai phá toàn bộ tiềm năng của Python trong việc trích xuất insight từ dữ liệu bằng Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn và Julius AI. Bắt đầu với những kiến thức nền tảng về data acquisition, bạn sẽ học các kỹ thuật thiết yếu để thu thập và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích. Từ đó, bạn sẽ đi sâu vào exploratory data analysis, khám phá các pattern và relationship ẩn trong các tập dữ liệu của mình.
Thông qua các hướng dẫn từng bước, bạn sẽ thành thạo trong statistical analysis, time series forecasting và signal processing, trang bị cho bạn các công cụ để trích xuất những insight hữu ích từ bất kỳ tập dữ liệu nào. Điều làm nên sự khác biệt của cuốn sách này là sự nhấn mạnh vào các ứng dụng trong thế giới thực. Với một loạt các dự án thực hành, bạn sẽ áp dụng các kỹ năng mới học được của mình để phân tích các tập dữ liệu đa dạng trải dài trên các ngành như tài chính, chăm sóc sức khỏe, thương mại điện tử, v.v.
Đến cuối sách, bạn sẽ có đủ tự tin và kiến thức chuyên môn để giải quyết mọi thách thức phân tích dữ liệu với Python. Để hỗ trợ bạn, sách có kèm theo một Python cheat sheet hữu ích trong phần phụ lục, đóng vai trò như một hướng dẫn tham khảo nhanh về các hàm và cú pháp phổ biến.
Mục lục:
- ✓ 1. Giới thiệu về Data Analysis & Data Visualization bằng Python.
- ✓ 2. Data Acquisition.
- ✓ 3. Data Cleaning & Preparation.
- ✓ 4. Exploratory Data Analysis.
- ✓ 5. Statistical Analysis.
- ✓ 6. Time Series Analysis & Forecasting.
- ✓ 7. Signal Processing.
- ✓ 8. Phân tích các Tập Dữ liệu thực tế bằng Python.
- ✓ Phụ lục A. Python Cheat Sheet.