Phân tích dữ liệu bắt đầu bằng Python (từ ngữ pháp Python để phân tích dữ liệu đến thu thập, tiền xử lý và khám phá dữ liệu)

Phân tích dữ liệu không còn là mốt nhất thời nữa; đó là kiến thức thiết yếu .

Những ai đã nhấp vào bài giảng này có thể đã từng gặp phải những tình huống cần tự phân tích dữ liệu, hoặc có lẽ cảm thấy bị áp lực (hoặc thậm chí bị ép buộc?) bởi người khác để học phân tích dữ liệu. Và tôi tin chắc rằng ai cũng sẽ trải nghiệm điều này trong tương lai, mặc dù thời điểm có thể khác nhau. Phân tích dữ liệu cung cấp thông tin thiết yếu để hiểu thế giới và đưa ra những quyết định quan trọng.

Phân tích dữ liệu, vốn từng được coi là lĩnh vực của một số ít chuyên gia chỉ vài năm trước, giờ đây đã trở thành một kỹ năng được công nhận rộng rãi, có thể áp dụng phổ biến, gần như là một môn học bắt buộc trong các chương trình giáo dục khai phóng. Chúng ta đang sống trong thời đại mà bất kỳ ai cũng có thể thực hiện phân tích dữ liệu.

Các tính năng của khóa học này

📌 Đây là khóa học lập trình Python cơ bản để phân tích dữ liệu khám phá .

📌 Chúng tôi tập trung vào các chức năng cốt lõi thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu .

📌 Khóa học Python thực tế này sẽ dạy bạn những kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu khám phá thông qua nhiều ví dụ thực tế .

📌 Dữ liệu có thể sử dụng trong thực tế, chẳng hạn như dữ liệu giá cổ phiếu của Samsung Electronics và dữ liệu thông tin kiểm tra sức khỏe của Tổng công ty Bảo hiểm Y tế Quốc gia Tôi đã xây dựng một ví dụ bằng cách sử dụng dữ liệu .

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

Sau giờ học

• Có thể thực hiện tính toán số trên lượng dữ liệu lớn.

• Bây giờ bạn có thể biểu đồ biến động giá cổ phiếu của Công ty A trong năm năm qua.

• Bạn có thể thấy trong biểu đồ liệu có mối tương quan giữa nhiệt độ và doanh số bán hàng hay không.

• Bạn có thể thu thập thông tin giá từ nhiều trung tâm mua sắm và lưu vào Excel.

• Bạn có thể tạo một chương trình tự động tải xuống ảnh của thần tượng mà bạn yêu thích.

Tìm hiểu về những điều này.

Tại sao lại là Python?

Mặc dù Python và R được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu, nhưng việc hiểu rõ sự khác biệt giữa chúng không phải lúc nào cũng dễ dàng. Do đó, nhiều người gặp khó khăn trong việc quyết định chọn ngôn ngữ nào trước khi bắt đầu phân tích dữ liệu. Mặc dù không có câu trả lời đúng, vì cả Python và R đều là những ngôn ngữ lập trình tuyệt vời cho phân tích dữ liệu, nhưng nếu mục tiêu phân tích dữ liệu của bạn như sau, tôi khuyên bạn nên chọn Python.

1. Tôi muốn làm việc như một kỹ sư CNTT
   Các chương trình viết bằng Python có lợi thế là dễ dàng chuyển đổi sang các hệ thống CNTT hiện có. Có rất nhiều hệ thống CNTT trên thế giới, bao gồm các trang web cổng thông tin, trung tâm mua sắm và hệ thống giao dịch tài chính. Các chương trình viết bằng Python rất lý tưởng để bổ sung vào các hệ thống CNTT hiện có.
   
   

2. Tôi muốn tìm hiểu về học sâu dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo.
   Hầu hết các thuật toán học sâu phổ biến gần đây đều được viết bằng Python. Do đó, nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về học máy và các thuật toán học sâu, cũng như phân tích dữ liệu thống kê, tôi khuyên bạn nên bắt đầu phân tích dữ liệu bằng Python.
   
   

3. Tôi muốn học một ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi.

   
   Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi thứ ba trên toàn thế giới, sau C và Java. Hơn nữa, số lượng người dùng Python đang tăng đều đặn, và lợi thế của một ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi là nó cung cấp một lượng thông tin phong phú. Các thuật toán tôi cần thường đã có sẵn dưới dạng gói, và với dòng chảy liên tục các thuật toán hiệu suất cao đang được phát triển và chia sẻ, tôi có thể tránh được rắc rối khi phải tự mình triển khai từng phần của chương trình.

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học