Python để phân tích dữ liệu: Từ giới thiệu đến mẹo

Không dành cho phát triển web hoặc máy chủ
Hoàn hảo cho mục đích phân tích dữ liệu
Có khóa học tùy chỉnh nào về kiến thức cơ bản của Python không?

Thay vì quá trình cài đặt Python rườm rà,
Chỉ cốt lõi của cú pháp Python
Chúng ta không thể học nhanh hơn được sao?

Tôi đã học bằng cách đọc một cuốn sách Python cơ bản
Tôi hiểu ngữ pháp một cách đại khái...
Bây giờ khi thực sự muốn viết nó, tôi không biết phải làm thế nào.

Sau khi học lý thuyết
Giải quyết các bài tập thực hành ngay lập tức
Tôi muốn nhanh chóng tiếp thu những gì tôi đã học.

H. Tôi mới học lập trình. Tôi có thể tham gia khóa học này không?

Có chứ! Chúng tôi đã thiết kế khóa học này sao cho ngay cả những người không chuyên ngành và người mới bắt đầu học lập trình cũng có thể tham gia. Bạn sẽ thích nó đấy :) Bạn có thể thấy các khóa học của Datalian thân thiện với người mới bắt đầu như thế nào khi đọc các bài đánh giá của những học viên khác.

H. Tại sao tôi cần Python để phân tích dữ liệu?

Tôi tin rằng chỉ cần thành thạo SQL và Excel là đủ cho công việc phân tích tổng quát. Hồi còn học cao học và đại học, tôi đã khao khát một thứ gì đó tinh vi hơn Excel. Nhưng giờ thì tôi đã hiểu. Tài năng thực sự của một nhà phân tích không đến từ các công cụ họ sử dụng, mà đến từ sự thấu hiểu sâu sắc đến từ việc lặp lại chu trình phân tích, thử nghiệm dựa trên phân tích đó, phát triển, rồi lại phân tích. Cho dù kiến thức của bạn về các công cụ phân tích như SQL và Excel có hào nhoáng đến đâu, nếu không có nội dung thực chất, thì cũng chỉ là lãng phí thời gian.

Tuy nhiên, tùy thuộc vào lĩnh vực phân tích và ngôn ngữ chung của nhóm, các ngôn ngữ khác ngoài SQL thường trở nên cần thiết. Một ví dụ phổ biến và thường được săn đón khi tuyển dụng là Python.

1. Cần phải xử lý lượng dữ liệu lớn hơn nhanh hơn Excel.
2. Phân tích đòi hỏi xử lý dữ liệu phức tạp hơn.
3. Cần phải có hình ảnh trực quan đặc biệt.

Như đã đề cập ở trên, Python là một công cụ rất hữu ích cho những lĩnh vực mà việc phân tích bằng SQL, Excel hoặc các chương trình trực quan hóa dựa trên GUI như Tableau gặp khó khăn. Đối với những ai muốn mở rộng sự nghiệp sang lĩnh vực lập kế hoạch hệ thống đề xuất và lập kế hoạch hệ thống học máy, Python thực sự là công cụ thiết yếu.

H. Có rất nhiều khóa học Python trên thị trường. Tại sao tôi nên tham gia khóa học này?

Python là một ngôn ngữ lập trình có phạm vi ứng dụng rộng rãi. Nó có thể được sử dụng để phát triển web, phát triển máy chủ, phân tích dữ liệu, v.v. Khả năng của nó là vô tận.

Khi học tiếng Anh, chúng ta thường có những mục tiêu cụ thể. Ví dụ, nếu bạn học tiếng Anh để giao tiếp trong kinh doanh, bạn cần học một loại tiếng Anh khác với người chỉ học tiếng Anh giao tiếp hàng ngày. Tôi tin rằng điều tương tự cũng đúng với ngôn ngữ lập trình. Đó là lý do tại sao chúng tôi thiết kế khóa học này cho những ai muốn học Python để phân tích dữ liệu.

Datarian của
Bạn có quan tâm đến các bài giảng khác không?

Xem thêm bài giảng và bài đánh giá 🖱️

🎉 Thông tin sự kiện 🎉

Viết bài đánh giá khóa học
Giảm giá 30% cho khóa học [Pandas for Data Analysis].

Nếu bạn đã hoàn thành khóa học Python Cơ bản, đã đến lúc tìm hiểu sâu hơn về phân tích dữ liệu. Tôi khuyên bạn nên bắt đầu với Pandas, thư viện phân tích dữ liệu hàng đầu của Python. Những ai tham gia khóa học này và để lại đánh giá sẽ nhận được phiếu giảm giá 30% cho khóa học "Pandas for Data Analysis: From Basics to Blog GA Data Analysis ." (Giá gốc: ₩77.000 👉 Giảm giá 30%: ₩53.900)

• Phiếu giảm giá được gửi vào mỗi Thứ Ba dựa trên các bài đánh giá khóa học được gửi vào Chủ Nhật trước đó. (Ví dụ: nếu bạn gửi bài đánh giá vào Thứ Hai, bạn sẽ nhận được phiếu giảm giá vào Thứ Ba tuần sau.)
• Sự kiện này sẽ diễn ra đến hết ngày 31 tháng 12 năm 2021.

✅ Cách tham gia sự kiện
1. Hoàn thành khóa học [Python để phân tích dữ liệu] .
2. Viết bài đánh giá khóa học
3. Hoàn tất việc tham gia bằng cách để lại địa chỉ email của bạn trong phần đánh giá khóa học!