1. Link tải xuống trực tiếp
LINK TẢI GG DRIVE: LINK TẢI 1 
LINK TẢI GG DRIVE: LINK TẢI 2
LINK TẢI GG DRIVE: LINK DỰ PHÒNG
Data Analysis with Python – Full Course for Beginners (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
Tìm hiểu cách phân tích dữ liệu với Python trong hướng dẫn toàn diện này dành cho người mới bắt đầu, bao gồm cả các bài tập! LƯU Ý: Kiểm tra mô tả cho các liên kết sổ ghi chép được cập nhật. Phân tích dữ liệu đã có từ lâu, nhưng chỉ một vài năm trước đây, nó mới được thực hành bằng cách sử dụng các công cụ khép kín, đắt tiền và hạn chế như Excel hoặc Tableau. Python, SQL và các thư viện mở khác đã thay đổi phân tích dữ liệu mãi mãi. Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu: đọc dữ liệu từ nhiều nguồn (CSV, SQL, Excel, v.v.), xử lý nó với NumPy và Pandas, trực quan hóa nó bằng Matplotlib và Seaborn, làm sạch và xử lý nó để báo cáo . . Ngoài ra, chúng tôi đã bao gồm một hướng dẫn Jupyter Notebook kỹ lưỡng và một liên kết nhanh đến Python để làm mới kỹ năng lập trình của bạn. 💻 Khóa học được tạo bởi Santiago Basulto từ RMOTR 🔗 Xem tất cả các khóa học Khoa học dữ liệu từ RMOTR: ⚠️ Lưu ý: Thay vì tải máy tính xách tay trên notebook. Bạn nên sử dụng Google Colab để thay thế. Đây là hướng dẫn tải sổ tay trực tiếp từ GitHub vào Google Colab: kurzu Nội dung khóa học ⭐️ ⌨️ Phần 1: Giới thiệu Phân tích dữ liệu là gì, tại sao sử dụng Python ?, Có những tùy chọn nào khác? chu kỳ dự án phân tích dữ liệu là gì? Sự khác biệt giữa phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu là gì? 🔗 Ảnh chụp màn hình cho phần này: ⌨️ Phần 2: Ví dụ thực tế về dự án phân tích dữ liệu Python / Pandas (00:11:11) Ví dụ về dự án phân tích dữ liệu trong đời thực sử dụng Python, Pandas, SQL và Seaborn. Đừng lo lắng, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào các phần sau 🔗 Máy tính xách tay: ⌨️ Phần 3: Hướng dẫn sử dụng máy tính xách tay Jupyter (00:30:50) Hướng dẫn từng bước về cách học sử dụng máy tính xách tay Juptyer 🔗 Twitter Cheat Sheet: 🔗 Máy tính xách tay: ⌨️ Phần 4: Giới thiệu về NumPy (01:04:58) Tìm hiểu lý do tại sao NumPy lại là một thư viện quan trọng đối với thế giới xử lý dữ liệu bằng Python. Tìm hiểu về chi tiết của các phép tính cấp thấp và bộ nhớ lưu trữ và lý do tại sao các công cụ như Excel sẽ luôn bị giới hạn khi xử lý lượng lớn dữ liệu. 🔗 Notebooks: ⌨️ Phần 5: Giới thiệu về Panda (01:57:08) Pandas có lẽ là thư viện xử lý dữ liệu quan trọng nhất trong thế giới Python. Tìm hiểu cách nó hoạt động và cách cấu trúc dữ liệu chính của nó, khung dữ liệu, được so sánh với các công cụ khác như bảng tính hoặc DF được sử dụng cho dữ liệu lớn 🔗 Notebooks: ⌨️ Phần 6: Dọn dẹp dữ liệu (02:47:18) Tìm hiểu các loại khác nhau của các vấn đề mà chúng tôi sẽ đối mặt với dữ liệu của mình: giá trị 0, giá trị không hợp lệ, ngoại lệ thống kê, v.v. và cách xóa chúng. 🔗 Notebooks: ⌨️ Part 7: Đọc dữ liệu từ các nguồn khác (03:25:15) 🔗 Notebooks: ⌨️ Part 8: Recapping Python (03:55:19) Nếu Python hoặc kỹ năng viết mã của bạn chưa thành thạo, hãy xem phần này. tóm tắt nhanh về các chức năng Python chính và cấu trúc điều khiển luồng. 🔗 Máy tính xách tay: – Học viết mã miễn phí và có được công việc của một nhà phát triển: Đọc hàng trăm bài viết về lập trình: Và đăng ký các video mới về công nghệ mỗi ngày:
” Data Analysis with Python – Full Course for Beginners (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn) “, được lấy từ nguồn: https://www.youtube.com/watch?v=r-uOLxNrNk8
Tags: #Data #Analysis #Python #Full #Beginners #Numpy #Pandas #Matplotlib #Seaborn
Từ khóa: download tài liệu,[vid_tags]