･
Đánh giá 8
･
Đánh giá trung bình 5.0
Tôi nghĩ đây là khóa học tốt nhất về phân tích dữ liệu (tải, tiền xử lý, EDA, trực quan hóa). Khi tôi nghiên cứu các phương pháp phân tích dữ liệu Python và các ví dụ về mã, tôi tự hỏi mình có thể làm gì với nó. Đó là những gì tôi nghĩ. Tôi nghĩ bài giảng này cung cấp câu trả lời và manh mối cho câu hỏi đó. Ngoài ra, có nhiều phương pháp được sử dụng trong các phần rất hữu ích. Ngoài ra, thật tuyệt khi nó đã được đổi mới bằng cách bổ sung các dữ liệu và giải thích gần đây. Kết luận: Nếu bạn muốn gấu trúc, seaborn, matplotlib + @, hãy lắng nghe. Nếu bạn là người mới bắt đầu, bạn sẽ không bao giờ hối tiếc.
Cảm ơn bạn đã đánh giá chân thành của bạn! Cảm ơn bạn đã giúp ích rất nhiều trong việc cập nhật tất cả các khóa học đến Chương 5. Đặc biệt, Chương 5 bao gồm phân tích và trực quan hóa như trích xuất tần số thông qua dữ liệu văn bản trong phân tích theo định hướng dữ liệu có cấu trúc hiện có và che giấu thông tin để bảo vệ thông tin cá nhân bằng cách sử dụng biểu thức thông thường thông qua email, số điện thoại và số đăng ký xe. Chúng tôi sẽ tiếp tục cập nhật nội dung dựa trên phản hồi :)
