Hiện tại, công nghệ trích xuất dữ liệu mạnh nhất: Khám phá Scrapy và Selenium

Xin chào. Đây là Dave Lee (Janjaemi Coding).

Lâu lắm rồi tôi mới chia sẻ tin tức về bài giảng mới.

Phân tích dữ liệu Python lần đầu tiên [Dễ dàng học các kỹ năng cơ bản của toàn bộ quá trình từ tiền xử lý, gấu trúc và trực quan hóa]

Đây là bài giảng nơi bạn có thể tìm hiểu mọi thứ từ quá trình tiền xử lý dữ liệu bằng Python, gấu trúc và hình ảnh trực quan mới nhất (có cốt truyện).

1. Chúng tôi phân tích các ví dụ thực tế từ đầu đến cuối và giải thích các công nghệ liên quan để bạn có thể bắt đầu phân tích bất kỳ dữ liệu nào ngay sau khi tham gia lớp học.

2. Pandas có cú pháp khá phức tạp và ngay cả khi bạn có thể lập trình nó thì cũng không dễ để sử dụng nó ngay lập tức. Tuy nhiên, đây không phải là điều có thể làm được trong Excel... Phần này được thiết kế để ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể hiểu và sử dụng ngay làm ví dụ thực tế.

3. Về mặt trực quan, các công nghệ hiện có đã quá cũ nên có nhiều trường hợp hoạt động chưa tốt, không dễ diễn đạt. Vì vậy, chúng tôi giải thích để bạn có thể dễ dàng sử dụng công nghệ trực quan mới nhất, dễ vận hành, hữu ích cho việc phân tích và đẹp mắt (tôi thích nó).

4. Ở đây, chúng tôi đã đưa ra những lời khuyên cần thiết khi phân tích dữ liệu thực tế tại hiện trường.

Cuối cùng, khi số lượng bài giảng tăng lên, một số người hỏi về thứ tự nên học, vì vậy chúng tôi đang chia sẻ thứ tự và hướng đi trong tương lai của Phân tích dữ liệu/Theo dõi khoa học và Theo dõi toàn bộ như sau (Khoa học dữ liệu + Toàn bộ ngăn xếp , Hay quá phải không?) Chúng tôi đang chuẩn bị mở những bài giảng hay nhất về Infron.

Cá nhân tôi, khi tôi mở đầu bài giảng, những người cảm thấy bài giảng của tôi có ích
Một khi công nghệ là của bạn mà không cần phải lo lắng hay rắc rối nhiều,
Tôi nghĩ sẽ thật tuyệt nếu bạn cảm thấy mình có thể sử dụng nó ngay lập tức. Cảm ơn bạn.~~~

Khóa học khoa học/phân tích dữ liệu

1. Giới thiệu về Python và chương trình đào tạo thu thập dữ liệu cơ bản (Cơ bản về Python và thu thập dữ liệu)
2. Master Scrapy và Selenium (kỹ năng thu thập dữ liệu trung cấp và kiến ​​thức CNTT liên quan)
3. Khái niệm cơ bản về lưu trữ/phân tích dữ liệu và SQL (lưu trữ/phân tích dữ liệu)
4. Khái niệm cơ bản về dữ liệu lớn của NoSQL (mongodb) (lưu trữ/phân tích dữ liệu lớn)
5. Khái niệm cơ bản về phân tích dữ liệu Python (phân tích dữ liệu)
6. Kiến thức cơ bản về học máy/trí tuệ nhân tạo (dự đoán dữ liệu, chúng tôi đang nỗ lực chuẩn bị)

Khóa học đầy đủ

1. Khái niệm cơ bản về Python và thu thập dữ liệu (thu thập dữ liệu) (Cơ bản về Python, web và hiểu dữ liệu)
2. Khái niệm cơ bản về SQL và lưu trữ/phân tích dữ liệu (Cơ bản về cơ sở dữ liệu SQL)
3. Khái niệm cơ bản về dữ liệu lớn NoSQL (mongodb) (Cơ bản về cơ sở dữ liệu NoSQL)
4. Backend Cơ bản và Trung cấp (Chúng tôi đang nỗ lực chuẩn bị)
5. Cơ bản về front-end và trình độ trung cấp (chúng tôi đang nỗ lực chuẩn bị)
6. Khái niệm cơ bản về ngăn xếp đầy đủ và mã hóa bản sao (chúng tôi đang nỗ lực chuẩn bị)