강의

멘토링

로드맵

BEST
Data Science

/

Data Analysis

Bắt đầu phân tích dữ liệu Python với dữ liệu công khai

Có tin đồn rằng Ediya sẽ mở một cửa hàng gần Starbucks. Vị trí cửa hàng của Ediya và Starbucks khác nhau như thế nào? Liệu xu hướng biến động giá bất động sản từ năm 2013 – 2019 có được phản ánh vào giá bán căn hộ? Có những công viên nào trong khu phố của chúng tôi? Làm cách nào chúng tôi có thể sử dụng dữ liệu trong cổng dữ liệu công cộng? Mục tiêu là xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau thông qua dữ liệu công cộng và làm quen với Python cũng như các thư viện phân tích dữ liệu khác nhau.

(4.9) 333 đánh giá

6,267 học viên

  • todaycode
Python
Pandas
Numpy

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng Python

  • Thực hành sử dụng dữ liệu công cộng

  • Tiền xử lý dữ liệu và phân tích thống kê

  • Trực quan hóa bản đồ và xử lý dữ liệu văn bản



Tôi đã thu thập được những phản hồi có giá trị sau một năm triển khai khóa học.
Vào năm 2020, "Bắt đầu với Phân tích dữ liệu Python với Dữ liệu công khai" đã được cải tiến hoàn toàn!

✍🏻 Tôi đã viết lại cả mã và video .

• Nhiều loại biểu đồ đa dạng hơn (bản đồ nhiệt, biểu đồ hình chữ nhật, phân phối, biểu đồ phân tán, biểu đồ hồi quy, v.v.) so với trước đây đã được đề cập và nội dung đã được thêm vào để giúp vẽ các biểu đồ phụ dễ dàng hơn.

📝 Chúng tôi cung cấp cả mã thực hành và mã kết quả .

Vui lòng sử dụng tệp thực hành ( 01-apt-price-input.ipynb ) cung cấp hướng dẫn đơn giản để bạn có thể làm theo mã trong khi xem video và tệp (01-apt-price-output.ipynb) hiển thị kết quả .


Lộ trình liên quan

Phân tích dữ liệu thực tế bằng Python cho khoa học xương
Lộ trình khoa học dữ liệu bạn có thể sử dụng trong công việc thực tế của mình!
Bao gồm bài giảng này

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người mới bắt đầu muốn học Python

  • Bất cứ ai quan tâm đến phân tích dữ liệu

  • Các nhà nghiên cứu muốn sử dụng dữ liệu công cộng

  • Sinh viên muốn thực hành xử lý dữ liệu thực

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Cú pháp cơ bản của Python

Xin chào
Đây là

18,896

Học viên

794

Đánh giá

1,336

Trả lời

4.9

Xếp hạng

6

Các khóa học

  • Microsoft MVP(Python Developer Technologies)

  • 오늘코드 YouTube 📺 https://youtube.com/todaycode

  • “모두가 데이터에 친숙해지는 날이 오길”– 마이크로소프트웨어 (링크)

  • 네이버 커넥트 재단 부스트코스 데이터사이언스 강의 설계 및 교수자

  • 서울대 빅데이터혁신공유대학, 서울대 평생교육원, 연세대 DX Academy, 한신대 ABC Camp, 한양대 대학원, 전남대,

    한국능률협회, 삼성SDS 멀티캠퍼스, 멋쟁이사자처럼, 패스트캠퍼스, 모두의연구소 등 다수의 교육기관 및 기업 강의

  • 다양한 도메인(제약, 통신, 자동차, 커머스, 교육, 정부기관 등)의 기업 데이터 분석

  • 20년이상 게임, 광고, 교육 등 다양한 도메인에서 웹 백엔드 개발자 및 데이터 분석가 현업 경험

Chương trình giảng dạy

Tất cả

84 bài giảng ∙ (14giờ 10phút)

Tài liệu khóa học:

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

Đánh giá

Tất cả

333 đánh giá

4.9

333 đánh giá

  • mudcook1083님의 프로필 이미지
    mudcook1083

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    20% đã tham gia

    Tôi là một sinh viên đang đón nhận thử thách mới khi còn trẻ. Khi còn ở công ty trước, tôi đã thực hiện phân tích dữ liệu tương tự và tôi nghĩ rằng nếu tôi có những công cụ tiện lợi và tốt như vậy thì công ty có thể tăng năng suất lên rất nhiều. Qua bài giảng của người hướng dẫn, tôi có thể biết rằng việc phân tích dữ liệu có thể được thực hiện một cách dễ dàng, rộng rãi và sâu sắc thông qua sổ ghi chép Python. Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã cho tôi một góc nhìn mới về cách tiếp cận dữ liệu. Bài giảng rất dễ hiểu và nhiều thông tin nên tôi chắc chắn sẽ giới thiệu nó cho người khác.

    • hsw4000847님의 프로필 이미지
      hsw4000847

      Đánh giá 5

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      36% đã tham gia

      Tôi đang học ở Hoa Kỳ. Nó còn có ích hơn một bài giảng của một giáo sư nổi tiếng ở trường.

      • daehynk3548님의 프로필 이미지
        daehynk3548

        Đánh giá 8

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        24% đã tham gia

        Tôi nghĩ đây là khóa học tốt nhất về phân tích dữ liệu (tải, tiền xử lý, EDA, trực quan hóa). Khi tôi nghiên cứu các phương pháp phân tích dữ liệu Python và các ví dụ về mã, tôi tự hỏi mình có thể làm gì với nó. Đó là những gì tôi nghĩ. Tôi nghĩ bài giảng này cung cấp câu trả lời và manh mối cho câu hỏi đó. Ngoài ra, có nhiều phương pháp được sử dụng trong các phần rất hữu ích. Ngoài ra, thật tuyệt khi nó đã được đổi mới bằng cách bổ sung các dữ liệu và giải thích gần đây. Kết luận: Nếu bạn muốn gấu trúc, seaborn, matplotlib + @, hãy lắng nghe. Nếu bạn là người mới bắt đầu, bạn sẽ không bao giờ hối tiếc.

        • todaycode
          Giảng viên

          Cảm ơn bạn đã đánh giá chân thành của bạn! Cảm ơn bạn đã giúp ích rất nhiều trong việc cập nhật tất cả các khóa học đến Chương 5. Đặc biệt, Chương 5 bao gồm phân tích và trực quan hóa như trích xuất tần số thông qua dữ liệu văn bản trong phân tích theo định hướng dữ liệu có cấu trúc hiện có và che giấu thông tin để bảo vệ thông tin cá nhân bằng cách sử dụng biểu thức thông thường thông qua email, số điện thoại và số đăng ký xe. Chúng tôi sẽ tiếp tục cập nhật nội dung dựa trên phản hồi :)

      • wonseok님의 프로필 이미지
        wonseok

        Đánh giá 15

        Đánh giá trung bình 4.7

        5

        100% đã tham gia

        Xin chào? Đây là Sebastian Jr. III. Trước đây, tôi đã tìm kiếm nhiều bài giảng khác nhau và tôi nghĩ bài giảng của Jo-Eun Park là bài giảng hay nhất về việc học tiền xử lý và trực quan hóa Python. Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã tạo ra một khóa học tuyệt vời! Mong muốn cá nhân của tôi là tạo ra các bài giảng được nhóm theo chủ đề để có thể áp dụng thực hành Kaggle vào thực tế.. Hahaha một lần nữa xin cảm ơn!

        • chadeng842490님의 프로필 이미지
          chadeng842490

          Đánh giá 6

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          98% đã tham gia

          Xin chào Bài giảng này đã cho tôi một sự giới thiệu sơ bộ về Python? Đây là một bài giảng thực sự tốt đã giúp tôi hiểu. Bài giảng này có thể không bao quát hết 100% nội dung nhưng nó dạy cho mình những kiến ​​thức cơ bản để mình search và tìm được. Cảm ơn bạn rất nhiều. Đó là điều tốt nhất.

          1.402.738 ₫

          Khóa học khác của todaycode

          Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

          Khóa học tương tự

          Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!