Bạn có thể trực tiếp xử lý dữ liệu cần thiết cho học máy.
Thực hiện các công việc dữ liệu bằng Excel.
Phân tích dữ liệu + tiền xử lý! Phát triển kỹ năng dữ liệu của bạn với Pandas.
Đây có phải là khóa học tôi cần không? 😮
Vui lòng đọc các câu dưới đây và kiểm tra chúng.
Tôi muốn chuẩn bị cho sự nghiệp dữ liệu Nếu bạn đang tìm kiếm một điểm khởi đầu
Bây giờ tôi biết một chút về SQL, nhưng nếu bạn muốn tăng cường khả năng dữ liệu của mình theo cách nghiêm túc hơn,
Phân tích dữ liệu, một hoạt động đang được thực hiện rất nhiều hiện nay, Nếu bạn đã nghe nói về nó nhưng không biết nó là gì,
Có quá nhiều dữ liệu để phân tích chỉ bằng Excel. Nếu bạn đang tìm kiếm một cách khác
👉 Nếu bất kỳ điều nào trong số này áp dụng cho bạn, đã đến lúc học Pandas ngay bây giờ!
Vậy tại sao lại là Pandas ? 🎓
Khả năng xử lý dữ liệu đang ngày càng trở nên quan trọng, và cốt lõi của điều này chính là xử lý dữ liệu. Xử lý dữ liệu đề cập đến khả năng thao tác dữ liệu theo ý muốn. Pandas, cùng với SQL, được cho là kỹ năng xử lý dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất trong giới chuyên gia dữ liệu hiện nay .
Nếu bạn học Pandas
Từ dữ liệu Excel và CSV đơn giản Bạn có thể tự do xử lý dữ liệu trong DB. Phân tích dịch vụ CNTT, tạo dữ liệu đầu vào cho máy học, v.v. Nó có thể được sử dụng theo nhiều cách.
Bài giảng này là bài thứ ba trong chuỗi bài giảng "Học và Sử dụng Dữ liệu". Dù bạn là người mới bắt đầu với SQL hay mới làm quen với việc xử lý dữ liệu, bài giảng Pandas này đều lý tưởng cho bạn. Cùng học nào!
Học những điều cơ bản một cách dễ dàng Tôi sẽ giúp bạn!
Bất kỳ ai biết những kiến thức cơ bản về Python đều được!
Mang khả năng dữ liệu vào công việc của bạn Tôi muốn tăng cường Người hành nghề hiện tại (Lập kế hoạch tiếp thị, v.v.)
Với Pandas Xử lý dữ liệu Công việc liên quan Các nhà phát triển cần phải làm điều đó
Dữ liệu liên quan Chuẩn bị cho sự nghiệp Người tìm việc và Học sinh
Dựa trên SQL Khả năng dữ liệu Tôi muốn mở rộng Mọi người
Khóa học này dành cho bất kỳ ai từng thắc mắc phải làm gì với dữ liệu quá lớn đối với Excel hoặc những người biết một số về SQL nhưng không quen thuộc với Pandas.
Khi mới bắt đầu học và làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, tôi thường xuyên sử dụng SQL. Nhờ vậy, tôi nhanh chóng làm quen với SQL, nhưng Pandas mất khá nhiều thời gian để làm quen, và tôi gặp khó khăn trong việc học cách sử dụng nó một cách hiệu quả. Tuy nhiên, nhờ áp dụng các khái niệm SQL vào Pandas, tôi đã có thể nắm bắt đượcngôn ngữ Pandas còn khá khó hiểu này.
Khóa học này kết hợp các phương pháp và bí quyết mà cá nhân tôi đã áp dụng vào các dự án của mình, giúp bạn dễ dàng học Pandas từ những điều cơ bản . Nếu bạn quan tâm đến khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu hoặc kỹ thuật, xử lý dữ liệu là một trong những nền tảng quan trọng nhất. Tôi hy vọng bạn sẽ học được Pandas, cốt lõi của xử lý dữ liệu, và củng cố kỹ năng của mình. 😊
Sau khi tham dự bài giảng, bạn sẽ 🙌
Sau khi hoàn thành tất cả các bài giảng, chúng tôi đã xây dựng chương trình giảng dạy để bạn có thể thực hiện dọn dẹp dữ liệu bằng Pandas .
Bài giảng được chia thành 3 bước .
'Đọc', là nội dung tổng thể của dữ liệu đọc
'Tham gia' để xem dữ liệu chia nhỏ cùng nhau
'Đột biến', thay đổi dữ liệu hiện có
Đầu tiên, chúng tôi giải thích các khái niệm cho từng giai đoạn để giúp bạn nắm bắt được bức tranh tổng thể, sau đó chúng tôi tạo ra một chương trình giảng dạy cho phép bạn theo dõi mã một cách tự nhiên cùng với mã hóa thực tế.
Khóa học này khác biệt theo những cách sau 📖
Đảm bảo tính liên tục với các tập dữ liệu quen thuộc
Chúng tôi sẽ tiếp tục sử dụng các tập dữ liệu tương tự như những tập đã học trong các bài giảng SQL trước đây (đảm bảo tính liên tục).
Giải thích dễ hiểu mà bất kỳ ai cũng có thể hiểu
Chúng tôi giải thích các thuật ngữ kỹ thuật không quen thuộc một cách rõ ràng nhất có thể để giúp ngay cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được mà không gặp khó khăn.
Dựa trên tài liệu chính thức, chứa đầy những điểm chính
Các khái niệm này là cốt lõi! Dựa trên tài liệu chính thức của Pandas và CheatSheet, hướng dẫn này đáng tin cậy và chỉ chứa những nội dung thiết yếu.
Tôi đã nghĩ về nó trong thực tế
Khóa học này tập trung vào việc phát triển các kỹ năng thực tế cho phép bạn thực sự viết mã.
Hãy xem phần Hỏi & Đáp 💬
H. Tôi có cần kiến thức tiên quyết nào trước khi tham gia khóa học không?
Khóa học Pandas này yêu cầu bạn phải có hiểu biết cơ bản về cú pháp Python . Việc hiểu biết cơ bản về cú pháp Python là điều cần thiết để theo học khóa học, vì vậy chúng tôi khuyên bạn nên làm quen với Python trước khi tham gia khóa học này.
Tuy nhiên, ngay cả khi bạn chưa từng sử dụng Python trước đây, bạn vẫn có thể theo dõi mã được trình bày trong khóa học này. Làm việc với Pandas cung cấp một ngữ pháp khác biệt so với Python chuẩn. Chúng tôi cung cấp một cuốn sách giáo khoa Python miễn phí có tên "Byte of Python" và các bài giảng mẫu, vì vậy hãy tham khảo chúng trước khi quyết định.
H. Đây có phải là khóa học mà sinh viên không chuyên ngành cũng có thể tham gia không?
Bất kỳ ai có kiến thức về Python và quan tâm đến phân tích dữ liệu đều có thể đăng ký. Do khóa học trực tuyến, bạn có thể không có nơi phù hợp để đặt câu hỏi nếu gặp bất kỳ khó khăn nào. Chúng tôi khuyến khích bạn tích cực sử dụng [Cộng đồng] Inflearn. Chúng tôi sẽ hỗ trợ bạn nhanh nhất có thể.
H. Tôi có thể tham gia khóa học ngay cả khi tôi không biết SQL không?
Khóa học này được thiết kế để những người biết SQL có thể tham gia trong khi so sánh các khái niệm của SQL với Pandas, nhưng ngay cả những người không biết SQL cũng có thể tham gia mà không gặp bất kỳ vấn đề gì .
Bạn có tò mò về các bài giảng khác của Joe không?
Khuyến nghị cho những người này
Khóa học này dành cho ai?
Người cần kỹ năng tinh chỉnh dữ liệu để phân tích dữ liệu
Người cần Kỹ năng tinh chỉnh để tạo mô hình Học máy
Hello.
I am listening to the lecture well.
It is very helpful for my understanding because you explained it in connection with SQL.
How can I access the Slack Q&A room?
This is a great course for beginners! The explanations are simple and clear, so anyone who knows at least the basics of Python grammar can follow along. I think that even people who have experience with Python data analysis like me will be able to review this course once more and solidify their fundamentals. Thank you for the great course!
I didn't know anything about Pandas or Python, but the last SQL query was also explained so kindly and in detail, which was a great help for data processing work. Thank you for always making great lectures~^^
Thank you for your comment that I was able to increase my understanding through kind and detailed explanations :) I will continue to strive to repay you with more advanced lectures in the future. Thank you!
Thank you for leaving a review saying that it will help you obtain AI-related certifications. We will work hard to make it easier for many people to learn and utilize data analysis :) Thank you!