강의

멘토링

로드맵

BEST
Data Science

/

Data Analysis

Bắt đầu phân tích dữ liệu Python với dữ liệu công khai

Có tin đồn rằng Ediya sẽ mở một cửa hàng gần Starbucks. Vị trí cửa hàng của Ediya và Starbucks khác nhau như thế nào? Liệu xu hướng biến động giá bất động sản từ năm 2013 – 2019 có được phản ánh vào giá bán căn hộ? Có những công viên nào trong khu phố của chúng tôi? Làm cách nào chúng tôi có thể sử dụng dữ liệu trong cổng dữ liệu công cộng? Mục tiêu là xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau thông qua dữ liệu công cộng và làm quen với Python cũng như các thư viện phân tích dữ liệu khác nhau.

(4.9) 332 đánh giá

6,259 học viên

  • todaycode
Python
Pandas
Numpy

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng Python

  • Thực hành sử dụng dữ liệu công cộng

  • Tiền xử lý dữ liệu và phân tích thống kê

  • Trực quan hóa bản đồ và xử lý dữ liệu văn bản



Tôi đã thu thập được những phản hồi có giá trị sau một năm triển khai khóa học.
Vào năm 2020, "Bắt đầu với Phân tích dữ liệu Python với Dữ liệu công khai" đã được cải tiến hoàn toàn!

✍🏻 Tôi đã viết lại cả mã và video .

• Nhiều loại biểu đồ đa dạng hơn (bản đồ nhiệt, biểu đồ hình chữ nhật, phân phối, biểu đồ phân tán, biểu đồ hồi quy, v.v.) so với trước đây đã được đề cập và nội dung đã được thêm vào để giúp vẽ các biểu đồ phụ dễ dàng hơn.

📝 Chúng tôi cung cấp cả mã thực hành và mã kết quả .

Vui lòng sử dụng tệp thực hành ( 01-apt-price-input.ipynb ) cung cấp hướng dẫn đơn giản để bạn có thể làm theo mã trong khi xem video và tệp (01-apt-price-output.ipynb) hiển thị kết quả .


Lộ trình liên quan

Phân tích dữ liệu thực tế bằng Python cho khoa học xương
Lộ trình khoa học dữ liệu bạn có thể sử dụng trong công việc thực tế của mình!
Bao gồm bài giảng này

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người mới bắt đầu muốn học Python

  • Bất cứ ai quan tâm đến phân tích dữ liệu

  • Các nhà nghiên cứu muốn sử dụng dữ liệu công cộng

  • Sinh viên muốn thực hành xử lý dữ liệu thực

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Cú pháp cơ bản của Python

Xin chào
Đây là

18,858

Học viên

790

Đánh giá

1,334

Trả lời

4.9

Xếp hạng

6

Các khóa học

  • Microsoft MVP(Python Developer Technologies)

  • 오늘코드 YouTube 📺 https://youtube.com/todaycode

  • “모두가 데이터에 친숙해지는 날이 오길”– 마이크로소프트웨어 (링크)

  • 네이버 커넥트 재단 부스트코스 데이터사이언스 강의 설계 및 교수자

  • 서울대 빅데이터혁신공유대학, 서울대 평생교육원, 연세대 DX Academy, 한신대 ABC Camp, 한양대 대학원, 전남대,

    한국능률협회, 삼성SDS 멀티캠퍼스, 멋쟁이사자처럼, 패스트캠퍼스, 모두의연구소 등 다수의 교육기관 및 기업 강의

  • 다양한 도메인(제약, 통신, 자동차, 커머스, 교육, 정부기관 등)의 기업 데이터 분석

  • 20년이상 게임, 광고, 교육 등 다양한 도메인에서 웹 백엔드 개발자 및 데이터 분석가 현업 경험

Chương trình giảng dạy

Tất cả

84 bài giảng ∙ (14giờ 10phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

332 đánh giá

4.9

332 đánh giá

  • mudcook1083님의 프로필 이미지
    mudcook1083

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    20% đã tham gia

    I am a student who is taking on a new challenge at a fairly young age. I used to do similar data analysis at my previous company, but if there were such convenient and good tools, I would have been able to increase productivity at my company. Through the instructor's lecture, I was able to learn that data analysis can be done easily, broadly, and deeply through Python notebooks. I am so grateful that it gave me a new perspective on approaching data. The lecture is so easy to understand and informative that I would like to recommend it to others.

    • hsw4000847님의 프로필 이미지
      hsw4000847

      Đánh giá 5

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      36% đã tham gia

      I am studying in the US. It is more informative than the lectures by famous professors at school.

      • daehynk3548님의 프로필 이미지
        daehynk3548

        Đánh giá 8

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        24% đã tham gia

        I think this is the best lecture in terms of data analysis (loading, preprocessing, EDA, visualization). While studying Python data analysis methods and coding examples, I think, "What can I do with this?" I think this lecture provides answers and clues to that. Also, many of the methods used in parts are very useful. In addition, it was very good that it was renewed by supplementing recent data and explanations. Conclusion: If you want pandas, seaborn, matplotlib + @, just listen. If you are a beginner, you will never regret it.

        • todaycode
          Giảng viên

          Thank you for your thoughtful review! Thanks to you, it has been a great help in updating all the courses up to Chapter 5. In particular, Chapter 5 has added content on analyzing and visualizing text data, such as extracting frequency from existing structured data, and implementing information masking for personal information protection using regular expressions using email, phone number, and car registration number. We will continue to update the content through feedback in the future :)

      • wonseok님의 프로필 이미지
        wonseok

        Đánh giá 15

        Đánh giá trung bình 4.7

        5

        100% đã tham gia

        Hello? This is Sebastian Junior 3rd. I have been looking for various lectures, but when it comes to learning Python preprocessing and visualization, Professor Park Jo-eun's lecture seems to be the best. I sincerely thank you for making such a great lecture! My personal wish is that you make lectures by grouping Kaggle practice by topic so that it can be applied in practice..! ㅎㅎㅎ Thank you again!

        • chadeng842490님의 프로필 이미지
          chadeng842490

          Đánh giá 6

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          98% đã tham gia

          Hello This lecture is a really good lecture that gave me a rough idea of Python. This lecture may not cover 100%, but it taught me the basics so that I could search and find things through this lecture. Thank you so much. It's the best.

          1.407.264 ₫

          Khóa học khác của todaycode

          Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

          Khóa học tương tự

          Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!