Tin mới nhất

Menu

Browsing "Older Posts"

Chia Sẻ Khóa Học Phân Tích Dữ Liệu Với Các Thư Viện Python Pandas, Numpy & Matplotlib [Khóa 9473 V]

09 tháng 11 2022 / No Comments

Khóa học dạy bạn cách thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu bằng các thư viện Python như numpy, pandas và matplotlib.

Bạn sẽ học được gì:

  • ✓ Sử dụng được các numpy array và numpy matrix để hỗ trợ phân tích dữ liệu.
  • ✓ Thực hiện được việc đọc và ghi dữ liệu từ Excel và csv.
  • ✓ Thực hiện được các tác vụ phân tích dữ liệu như làm sạch, thống kê, tương quan và hồi quy.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ sử dụng các Python package để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu. Cụ thể, khóa học bao gồm các phần chính như sau:

Căn bản về numpy. NumPy là một thư viện Python là viết tắt của Numerical Python. Đây là thư viện cốt lõi cho scientific computing, nó chứa một đối tượng mảng n chiều mạnh mẽ. Trong phần này chúng ta sẽ học cách sử dụng numpy để tạo ta các mảng mạnh mẽ. Trong đó, chúng ta sẽ bắt đầu với cách sử dụng jupyter notebook. Sau đó, khóa học đề cập đến cách tạp và sử dụng numpy array và numpy matrix.

Thao tác và phân tích dữ liệu với pandas.Pandas là một thư viện Python cung cấp các cấu trúc dữ liệu nhanh, mạnh mẽ và linh hoạt. Trong phần này, bạn sẽ được học về cấu trúc dữ liệu DataFrame, cách đọc dữ liệu từ file excel và file csv. Chúng ta cũng cùng nhau thực hiện một số tác vụ phân tích dữ liệu như Làm sạch dữ liệu, Thống kê cơ bản, Hệ số tương quan và hồi quy.

Trực quan hóa dữ liệu với matplotlib: Cách vẽ các đồ thị trong python bằng gói matplotlib. Ví dụ như: đồ thị cột, đồ thị đường, đồ thị phân tán, ... Ngoài ra, bạn còn được học cách thức thực hiện các chú thích trên đồ thị và điều chỉnh sao cho đồ thị dễ nhìn, dễ quan sát hơn.

Qua khóa học, bạn sẽ có cái nhìn tổng quát về phân tích dữ liệu cũng như nắm vững các công cụ mạnh mẽ được nhiều người sử dụng hiện nay trên thế giới để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu.


NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU




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.