강의

멘토링

커뮤니티

Data Science

/

Data Analysis

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)

Từ những điều cơ bản về Numpy và Pandas đến tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa và thu thập dữ liệu, tất cả đều ở cùng một nơi! Đây là khóa học Python giới thiệu về phân tích dữ liệu.

(4.6) 8 đánh giá

53 học viên

  • ilifo
파이썬입문
이론 실습 모두
Python
Numpy
Pandas
Seaborn
Matplotlib

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Các khái niệm cơ bản như biến và kiểu dữ liệu Python, câu lệnh điều kiện, câu lệnh vòng lặp, hàm, mô-đun và gói

  • Cách xử lý nhanh chóng và hiệu quả lượng lớn dữ liệu dựa trên sự hiểu biết của bạn về Numpy và Pandas

  • Trực quan hóa dữ liệu bằng Seaborn và Matplotlib

  • Cách tạo chương trình nhận tài liệu HTML từ máy chủ và chỉ trích xuất kết quả mong muốn

  • Viết chương trình vận hành động trình duyệt

Phân tích dữ liệu, giờ đây không còn là xu hướng mà là kiến thức cơ bản cần thiếtrồi

Những bạn đang click vào khóa học này có lẽ đã từng gặp phải tình huống cần phải phân tích dữ liệu, hoặc đã từng bị người khác "ép buộc" (?) rằng 'nên học phân tích dữ liệu'. Và tôi tin chắc rằng kinh nghiệm như vậy, dù có khác nhau về thời điểm, thì ai cũng sẽ trải qua trong tương lai. Bởi vì phân tích dữ liệu cung cấp thông tin cần thiết để hiểu thế giới này và đưa ra những quyết định quan trọng.

Chỉ vài năm trước, kỹ thuật phân tích dữ liệu còn được coi là lĩnh vực của một số ít chuyên gia, nhưng giờ đây nó đã trở thành một kỹ thuật đại chúng hóa hữu ích ở khắp mọi nơi, giống như một môn học bắt buộc cần biết. Chúng ta đang sống trong thời đại mà bất kỳ ai cũng phải có thể thực hiện phân tích dữ liệu.

Đặc điểm của khóa học này

📌[[SPAN_1]][[/SPAN_1]][[SPAN_2]][[STRONG_3]]탐색적 데이터 분석[[/STRONG_3]][[/SPAN_2]][[SPAN_4]]을 위한 파이썬 프로그래밍 기초 강의입니다.[[/SPAN_4]]

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

📌 Thông qua các ví dụ thực hành đa dạng, bạn có thể xây dựng nền tảng cơ bản cho phân tích dữ liệu khám phá trong khóa học Python hướng thực tiễn này.

📌 Dữ liệu giá cổ phiếu Samsung Electronics, dữ liệu thông tin khám sức khỏe của Dịch vụ Bảo hiểm Y tế Quốc gia, v.v. có thể sử dụng trong đời sống thực tế dữ liệuđược sử dụng để cấu thành các ví dụ.

Tôi khuyên dùng cho những người như thế này

Nhập môn Python xong rồi, tiếp theo là gì?
Đã hoàn thành khóa nhập môn rồi
nhưng muốn ứng dụng vào thực tế
lại không biết bắt đầu từ đâu, như thế nào
gặp nhiều khó khăn này nọ

Tôi quan tâm đến phân tích dữ liệu.
Từ cú pháp cơ bản của Python
học từng bước một cách trực tiếp
kỹ thuật phân tích dữ liệu
dành cho những ai muốn nắm vững

Tôi muốn tự thu thập dữ liệu.
Crawl HTML trên web
tự thu thập dữ liệu mong muốn
muốn ứng dụng vào phân tích

Sau khi hoàn thành khóa học

  • Có thể thực hiện các phép tính số học trên dữ liệu lớn.

  • Bạn có thể vẽ biểu đồ chuyển động giá cổ phiếu của công ty A trong 5 năm gần đây.

  • Bạn có thể xem xét mối tương quan giữa nhiệt độ và doanh thu thông qua biểu đồ.

  • Bạn có thể thu thập thông tin giá từ nhiều trang thương mại điện tử và lưu vào Excel.

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

Bạn sẽ học những nội dung như thế này.

Các khái niệm cơ bản của Python

Học các khái niệm cơ bản của Python như biến và kiểu dữ liệu, câu lệnh điều kiện, vòng lặp, hàm, module, package.

Numpy, Pandas

Tìm hiểu cách xử lý lượng dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Trực quan hóa dữ liệu sử dụng Seaborn, Matplotlib

Học cách trực quan hóa dữ liệu bằng phương pháp phù hợp với đặc điểm của dữ liệu.

Web Crawling

Học cách nhận tài liệu HTML từ máy chủ và trích xuất chỉ những kết quả mong muốn từ HTML.

[Phân tích dữ liệu bắt đầu với Python]nếu đã xây dựng nền tảng cơ bản cho phân tích

[Bắt đầu Machine Learning + Deep Learning với Python] đến ứng dụng AI!

Tại sao lại là Python?

Mặc dù biết rằng Python và R được sử dụng nhiều trong phân tích dữ liệu, nhưng việc hiểu chính xác sự khác biệt giữa hai ngôn ngữ này không hề dễ dàng. Vì vậy, nhiều người thường băn khoăn không biết nên chọn ngôn ngữ nào trước khi bắt đầu phân tích dữ liệu một cách nghiêm túc. Mặc dù không có câu trả lời đúng tuyệt đối vì cả Python và R đều là những ngôn ngữ lập trình tốt cho phân tích dữ liệu, nhưng nếu mục đích bắt đầu phân tích dữ liệu của bạn thuộc các trường hợp sau đây thì tôi khuyên bạn nên chọn Python.

  1. Muốn làm việc như một kỹ sư IT
    Các chương trình được viết bằng Python có ưu điểm là dễ dàng tích hợp vào các hệ thống IT hiện có. Trên thế giới tồn tại nhiều hệ thống IT đa dạng như trang web portal, trung tâm mua sắm, hệ thống giao dịch tài chính, v.v. Các chương trình được viết bằng Python rất phù hợp để bổ sung vào các hệ thống IT đã được tạo ra sẵn.

  2. Muốn học deep learning dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo
    Các thuật toán deep learning đang được chú ý gần đây hầu hết đều được viết bằng Python. Vì vậy, nếu bạn muốn học không chỉ phân tích dữ liệu thống kê mà còn cả thuật toán machine learning và deep learning một cách toàn diện, tôi khuyên bạn nên bắt đầu phân tích dữ liệu bằng Python.

  3. Tôi muốn học một ngôn ngữ lập trình mà nhiều người sử dụng


    Trên toàn thế giới, Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều thứ ba sau C và Java. Ngoài ra, số lượng người dùng Python đang có xu hướng tăng đều đặn, và ngôn ngữ được nhiều người sử dụng có ưu điểm là có thể thu thập được nhiều thông tin. Hầu hết các thuật toán tôi cần đều đã được cung cấp dưới dạng package, và vì liên tục có những thuật toán hiệu suất tốt được phát triển và chia sẻ, nên có thể giảm bớt công sức phải tự triển khai tất cả các phần của chương trình.

Những lưu ý trước khi học

Môi trường thực hành

  • Thực hành sẽ được tiến hành dựa trên Jupyter Notebook của Anaconda.

  • Đối với việc thu thập dữ liệu và crawling, kết quả của bài thực hành có thể thay đổi tùy thuộc vào việc trang web được thực hành có thay đổi hay không.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Bất cứ ai mới làm quen với Python để phân tích dữ liệu

  • Những người mơ ước trở thành nhà phân tích dữ liệu

Xin chào
Đây là

270

Học viên

15

Đánh giá

2

Trả lời

4.4

Xếp hạng

3

Các khóa học

빅데이터, 인공지능 분야의 교육 콘텐츠를 개발하고 운영하는 데이터 교육 전문기업입니다.

 

인스타그램: https://www.instagram.com/ilifo0182/

유튜브: https://www.youtube.com/channel/UCYqYscK7l_1Z5AT1Of0KUkQ

Chương trình giảng dạy

Tất cả

29 bài giảng ∙ (6giờ 40phút)

Tài liệu khóa học:

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

Đánh giá

Tất cả

8 đánh giá

4.6

8 đánh giá

  • yuhh01209921님의 프로필 이미지
    yuhh01209921

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    31% đã tham gia

    • teacher0748284님의 프로필 이미지
      teacher0748284

      Đánh giá 2

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      31% đã tham gia

      • chl9rkd5233님의 프로필 이미지
        chl9rkd5233

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        62% đã tham gia

        • tyoh7562님의 프로필 이미지
          tyoh7562

          Đánh giá 1

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          100% đã tham gia

          • juwonno3849님의 프로필 이미지
            juwonno3849

            Đánh giá 26

            Đánh giá trung bình 4.6

            5

            31% đã tham gia

            715.965 ₫

            Khóa học khác của ilifo

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!