BEST

Data Science

Data Analysis

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

Name: Bắt đầu phân tích dữ liệu Python với dữ liệu công khai
Price: 66000 KRW

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) 330 đánh giá

6,247 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

18,786

Học viên

787

Đánh giá

1,334

Trả lời

4.9

Xếp hạng

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

Phần 1. Chuẩn bị cho việc phân tích dữ liệu

2 bài giảng ∙ (23phút)

1. Tìm hiểu cách sử dụng Máy tính xách tay Anaconda Jupyter
18:37
2. (Tùy chọn) Sử dụng chức năng mục lục với Jupyter nbeextensions
05:19

Phần 2. Chương 1. Phân tích giá bán căn hộ riêng mới trên toàn quốc

21 bài giảng ∙ (3giờ 25phút)

3. Mã nguồn và vị trí tải dữ liệu
4. [1/20] Giới thiệu và tải xuống bộ dữ liệu giá bán căn hộ riêng mới từ cổng dữ liệu công cộng
05:12
5. [2/20] Xem trước hai bộ dữ liệu hoàn toàn khác nhau
01:57
6. [3/20] Load và xem trước dữ liệu, tìm hiểu số hàng, cột
11:47
7. [4/20] Tiền xử lý dữ liệu - Xem giá trị còn thiếu và chuyển kiểu dữ liệu giá bán sang dạng số
12:08
8. [5/20] Hiểu sự khác biệt khi xem thống kê mô tả bằng cách sử dụng dữ liệu mô tả ở dạng văn bản và dạng số
06:01
9. [20/6] Thay đổi cột phân loại kích thước thành vùng dành riêng và giảm dung lượng bộ nhớ bằng cách loại bỏ các cột không sử dụng
11:33
10. [7/20] Phân nhóm và tính toán dữ liệu bằng groupby
08:24
11. [8/20] Vận hành dữ liệu với Pivot_table và tìm hiểu sự khác biệt so với Groupby
11:12
12. [9/20] Thể hiện dữ liệu được nhóm dưới nhiều dạng khác nhau bằng chức năng trực quan hóa của Pandas
07:41
13. [10/20] Tìm hiểu 5 số boxplot và trực quan hóa giá bán
08:43
14. [11/20] Trực quan hóa với seaborn - Vẽ đồ thị đường và ô con với lineplot và replot
19:02
15. [12/20] Hộp vẽ và bản vẽ violin với seaborn
10:14
16. [13/20] Tìm hiểu sự khác biệt giữa biểu đồ phân tán, biểu đồ regplot, lmplot và biểu đồ bầy đàn thông qua trực quan hóa dữ liệu giá bán
12:45
17. [14/20] Trực quan hóa và vẽ subplot với distplot, Ridgeplot và pairplot
18:38
18. [15/20] Hiểu về dữ liệu gọn gàng và tạo hai tập dữ liệu có cùng dạng bằng cách sử dụng pandas'melt
08:20
19. [16/20] Tách năm và tháng bằng cách sử dụng các hàm và áp dụng trong pandas và tạo một cột mới
09:15
20. [17/20] Kết hợp hai data frame thành một bằng concat của pandas
07:21
21. [18/20] Thể hiện kết quả tính toán bằng Pivot_table dưới dạng bản đồ nhiệt theo số lượng.
12:09
22. [19/20] Trực quan hóa dữ liệu đã hợp nhất từ năm 2013 đến dữ liệu gần đây nhất.
15:26
23. [20/20] Trực quan và sắp xếp giá bán theo khu vực
07:51

Phần 3. Chương 2. Tìm hiểu số liệu thống kê kỹ thuật với thông tin khu thương mại

16 bài giảng ∙ (2giờ 46phút)

24. Mã nguồn và vị trí tải dữ liệu
25. [1/15] Giới thiệu bộ dữ liệu thông tin khu thương mại và tải các thư viện cần thiết
06:46
26. [15/2] Tải dữ liệu và xem các giá trị còn thiếu
13:38
27. [3/15] Trực quan hóa các giá trị còn thiếu với thư viện Misson
13:42
28. [4/15] Tìm hiểu sự khác biệt và nhận giá trị hàng với .loc và .iloc
10:35
29. [5/15] Xem giá trị thống kê mô tả của dữ liệu số đơn biến - mô tả
11:45
30. [6/15] Trực quan hóa biến số đơn biến – sử dụng distplot
07:03
31. [7/15] Phân tích dữ liệu số hai biến - tìm hệ số tương quan và vẽ đường hồi quy
08:07
32. [8/15] Phân tích biến phân loại đơn biến - mô tả và value_counts
04:51
33. [15/9] Tạo tập hợp con bằng cách phân tích các nhà hàng riêng biệt - Tìm hiểu về lập chỉ mục boolean
21:24
34. [10/15] Phân biệt và so sánh các loại học viện Tạo tập hợp con
11:30
35. [15/11] Học viện tuyển sinh ở Daechi-dong và Mok-dong có nhiều không?
14:19
36. [12/15] thao tác và hiển thị theo nhóm - sử dụng unstack
10:25
37. [13/15] Dễ dàng vẽ các ô con của dữ liệu phân loại - catplot
11:06
38. [14/15] Xử lý đa dạng dữ liệu vĩ độ và kinh độ bằng biểu đồ phân tán
06:45
39. [15/15] Thể hiện chi tiết trên bản đồ bằng folium
15:00

Phần 4. Chương 3. Phân tích mở nhượng quyền thương mại

11 bài giảng ∙ (1giờ 41phút)

Phần 5. Chương 4. So sánh vị trí cửa hàng Starbucks và Ediya

10 bài giảng ∙ (1giờ 53phút)

Phần 6. Chương 5. Hãy thử nhiều phương pháp tiền xử lý khác nhau với dữ liệu công viên đô thị trên toàn quốc

23 bài giảng ∙ (3giờ 49phút)

Phần 7. bổ sung

1 bài giảng ∙ (8phút)

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Tất cả

330 đánh giá

4.9

330 đánh giá

mudcook1083
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
20% đã tham gia
少なくない年齢に新たに挑戦している受講生です。以前の会社にいたときに似たデータ分析をしましたが、こんなに楽に良いツールがあったら会社で生産性をすごく高めることができたのに…という考えをすることになります。講師の講義を通して、データ分析をPythonノートブックで簡単に、幅広く深くすることができることがわかりました。データにアクセスする際の新しい視点を知っていただきありがとうございます。講義がとても分かりやすく分かり、他の方にも是非オススメしたいですね。
hsw4000847
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
36% đã tham gia
アメリカで勉強中です。学校で有名な教授の講義よりも有益です。
daehynk3548
Đánh giá 8
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
24% đã tham gia
データ分析（ロード、前処理、EDA、視覚化）の面で最高の講義だと思います。 Pythonデータ分析のためのメソッドを勉強しながら例をコーディングしてみると、これを持って私が何をすることができますか？と思うようになります。この講義はそれに対する答えと糸口を提示してくれると思います。また、部分的に使われるメソッドもとても役に立つことが多いです。ちなみに最近のデータと説明を補足してリニューアルしてくれる点もすごく良かったです。結論：pandas、seaborn、matplotlib + @をしたい場合は、ただ聞いてください。初心者なら絶対後悔するでしょう。
- todaycode
  Giảng viên
  丁寧に満ちた受講評ありがとうございます！おかげで、チャプター5まですべての講座について更新するのに大きな力になりました。特にチャプター5では、既存の整形データ中心の分析でテキストデータによる頻度抽出などの分析と可視化、そして個人情報保護のための情報マスキングを電子メール、電話番号、自動車登録番号を通じて正規表現式で実装してみる内容が追加されました。。今後もフィードバックを通じて着実にコンテンツを更新する予定です:)
wonseok
Đánh giá 15
∙
Đánh giá trung bình 4.7
5
100% đã tham gia
こんにちは？セバスチャンジュニア3世です。以前からいくつかの講義を探してみましたが、Pythonの前処理と視覚化を身につける部分においては、朴チョは先生の講義が最高のようです。良い講義を作ってくれてありがとう。個人的な風はキャグル実習を実務に使ってみることができるテーマ別にまとめて講義を作っていただきたいです..!！
chadeng842490
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
98% đã tham gia
こんにちはこのレッスンは私にPythonにおおよそのワク？を知らせてくれた本当に良い講義です。この講義で100プロでカバーされるわけではありませんが、この講義を通して私が検索して閲覧できるように基本を教えてくれた講義です。本当にありがとう、最高です。

1.402.898 ₫

Khóa học khác của todaycode

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

みんなの韓国語テキスト分析と自然言語処理 with Python

todaycode

Pythonによる韓国語テキスト分析と自然言語処理ワードクラウドによる可視化、形態素分析、トピックモデリング、クラスタリング、類似度分析、テキストデータベクトル化のための Bag of Words と TF-IDF、機械学習とディープラーニングを活用したテキスト分類、Hugging Face の活用法

초급

NLP, Text Mining, Machine Learning(ML)

みんなの韓国語テキスト分析と自然言語処理 with Python

todaycode

Python を使用して証券データを集め、分析してシグナルとノイズを見つける

todaycode

投資に関する講義ではありません。証券データを使用して、データの収集、分析、および視覚化について説明します。さまざまなデータ形式を取り扱い、さまざまなテキスト前処理手法を習得します。時系列データの視覚化手法とスケール表現方法、株価データの解釈方法について説明します。この講義は、データ分析を通じてインサイトを得る方法を学ぶ講義です。株価データから学んだ内容を、時系列が使用される需要量、在庫量、販売量、トラフィック量などのデータの収集、分析、視覚化に活用できるように構成されています。

초급

Python, Plotly, Pandas

Python を使用して証券データを集め、分析してシグナルとノイズを見つける

todaycode

わずか 2 つのドキュメントでデータ分析と視覚化をマスターする

todaycode

Pandas を使用してデータ分析、前処理、機械学習、ディープラーニングを行うと、常に使用される機能を中心に使用することになります。こうした重要な内容だけを集めて整理した Pandas Cheat Sheet があります。分厚い本で Pandas を学んで疲れた方に、2 枚の文書で Python Pandas を紹介します。Pandas 公式チュートリアルで提供される cheat sheet を使用して、Pandas の主要機能を習得します。

초급

Python, Pandas

わずか 2 つのドキュメントでデータ分析と視覚化をマスターする

todaycode

キャグルアンケートによるデータ分析の入門

todaycode

キャグルはどんなプラットフォームですか？毎年、キャグルでは世界中のユーザーを対象にアンケートを行います。データサイエンスを学びたいと思うとき、いくつかの疑問があります。今始めるには遅すぎませんでしたか？ PythonとRの間でどの言語を選ぶべきですか？給与はどのくらいですか？世界中のユーザーの回答で気になることを解決してください！ Pandasの強力な機能のいくつかは、頻度分析とデータの可視化を可能にします。

초급

Kaggle, Pandas, Seaborn

キャグルアンケートによるデータ分析の入門

todaycode

キャグル実習で学ぶデータサイエンス

todaycode

機械学習とデータサイエンスコンペティションプラットフォームであるキャグルを通じて、データ分析と機械学習に入門してみます。

초급

Kaggle

キャグル実習で学ぶデータサイエンス

todaycode

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Python機械学習

masocampus

複雑な分析と予測を効率的に進める機械学習について理解し実践するプロセス！難しく複雑なようだったマシンラーニングも、マソキャンパスの<Pythonマシンラーニング>と合わせれば、簡単で楽しくコアを悟ることができます。

중급이상

Machine Learning(ML), Pandas, Numpy

Python機械学習

masocampus

データ分析とEDA用のPythonライブラリ

javaspecialist

データ分析の専門家になるためには、必ず学ぶ必要があるPythonの主要なライブラリについて説明します。

초급

Numpy, Pandas

データ分析とEDA用のPythonライブラリ

javaspecialist

私の家を作るPython

dorumugs

Pythonで独自の不動産分析システムを作成し、データの前処理とビジュアライジングを行うための最も効果的な方法を学びます。

초급

Python

私の家を作るPython

dorumugs

Python中級

jikim1770

中級Pythonプロセスは、関数型プログラミング、メタプログラミング、例外処理、オブジェクト指向プログラミングなどの高度なトピックをカバーしながら、Pythonの理解を深めるように設計されています。

중급이상

Python, Web Scraping, Numpy

Python中級

jikim1770

Pythonで作る独自のWebページ Part1

quanttrader

これで、Pythonの結果をWebページとして表します！ Pythonだけを使って自分だけのWebページを作ることができます。データ分析、機械学習など、Pythonで作成した結果をWebページで確認できるInteractive DashBoardを作成する機会です！

초급

Python

Pythonで作る独自のWebページ Part1

quanttrader

Pythonコードで学ぶデータ分析

pnuswedu

Web上でデータを収集する方法を学び、機械学習の指導学習モデルを作成しましょう！

입문

Python, Pandas, Web Scraping

Pythonコードで学ぶデータ分析

pnuswedu

私の仕事に代わるPython（Python）ウェブクロール＆自動化（feat.株、不動産データ/インスタグラム）

rightx2

このレッスンでは、Python（Python）を活用して、さまざまに動作するサイトからデータを取得（クロール）するテクニックについて学び、それを応用して実践に直面するさまざまな例に直接適用します。これにより、与えられたコードをコピーして貼り付ける方法の一次元的な業務自動化ではなく、Webが動作する基本原理の理解に基づいた実践問題解決中心の技術について学び、これにより皆さんは今後どのサイトでもデータを収集して処理する能力を持つことができます。また、この過程で発生するさまざまな例外状況をどのようにコードで解決するかについての学習を行い、最終的には日常で発生するさまざまな問題をプログラム的思考で解決して自動化することができます。

초급

Python, Web Crawling

私の仕事に代わるPython（Python）ウェブクロール＆自動化（feat.株、不動産データ/インスタグラム）

rightx2

[リニューアル] 初めてのPython機械学習ブートキャンプ（簡単に！実際のKaggle問題を解きながら整理する）[データ分析/科学 Part2]

funcoding

講師が初めて機械学習を学んだ際、失敗した経験を基に、容易に機械学習を理解し、実際の問題に適用できるよう、従来の講義とは異なり、新しく構成した講義です。

초급

Machine Learning(ML), Kaggle, Pandas

[リニューアル] 初めてのPython機械学習ブートキャンプ（簡単に！実際のKaggle問題を解きながら整理する）[データ分析/科学 Part2]

funcoding

Python 株取引ボットで株市場を自動狩り

moneypouch

無限に利益を生み出すアルゴリズム取引ボットを作成して、自動的に実行したいのですが、どこから始めればよいでしょうか?

초급

Python, Pandas, Quant

Python 株取引ボットで株市場を自動狩り

moneypouch

データサイエンス入門者のPythonと統計

pnuswedu

プログラミングスキル、アルゴリズムスキル、統計分析スキルのプロフェッショナル能力を向上させましょう！

입문

Python, Algorithm, Statistics

データサイエンス入門者のPythonと統計

pnuswedu

生涯使用するデータ駆動型投資法 with Python クエント投資

jiwoonjeong

Python Quant投資と一緒にデータに基づいて投資戦略を立て、戦略に沿った投資をしましょう。さまざまな資産配分戦略を実装し、最終的に独自の投資戦略を作成することができます。

초급

Quant, Investment, Pandas

生涯使用するデータ駆動型投資法 with Python クエント投資

jiwoonjeong

Pythonアルゴリズムトレーディング Part1: アルゴリズムトレーディングのためのPythonデータ分析

danielyouk

S&P 500のペアトレーディングの統計的アプローチをPythonで体系的に学習できます。専門的なデータ分析を通して、感情を排除した投資戦略の基礎を築きましょう。

초급

Python, oop, Quant

Pythonアルゴリズムトレーディング Part1: アルゴリズムトレーディングのためのPythonデータ分析

danielyouk

実戦ドッカー：ドッカーで自分だけのディープラーニングクラウドコンピュータを作る

danielyouk

Docker を使用して、クラウドにディープラーニング分析環境を作成できます。 Google、MS などの管理する Docker イメージとクラウドを組み合わせることで、コンピューターで最新のディープラーニング分析方法を使用して作業を行うことができます。

초급

Docker, Virtualization, Python

実戦ドッカー：ドッカーで自分だけのディープラーニングクラウドコンピュータを作る

danielyouk

ウェブクロール with Python

admin0013

PythonベースのWebクロール技術を習得し、Webページからデータを収集し、これを基に業務でのデータ収集と分析能力を向上させるためのプロセスです。

초급

Python, Web Crawling, Selenium

ウェブクロール with Python

admin0013

Python Excelプログラミング - with xlsxwriter

jejucoding

xlsxwriter チュートリアルで学ぶPython Excelプログラミングの基礎講座です。 PythonとExcelを使用してデータを分析し、仕事を自動化できます。

입문

Python, XlsxWriter

Python Excelプログラミング - with xlsxwriter

jejucoding

Open API を使用 with Python

admin0013

Open APIとPythonを活用して、業務効率を向上させるために必要なスキルとノウハウを学ぶことができます。

입문

Python, REST API, OAuth

Open API を使用 with Python

admin0013

確率と統計 101

루비네코딩

いよいよ皆のための確率と統計講義が来ました！理論とコーディング実習を通じて、次々と確率と統計の原理について学びます。

초급

Probability and Statistics, Big Data, Python

確率と統計 101

루비네코딩

コンピュータビジョン異常検知、開発から配布までオールインワンマスター

nexthumans

🚀 Databricksで学ぶ実践AI異常検知！ 💡 高くて遅いモデルはもう終わり！大規模データ最適化からリアルタイム配布まで、企業実務で直ちに活用できる異常検知AIを完成させます。

중급이상

Python, AI, Machine Learning(ML)

コンピュータビジョン異常検知、開発から配布までオールインワンマスター

nexthumans

枕投資法：寝ている間にお金を稼ぐAI株式自動売買マシン

cheatkeylab

AIで皆様の株式投資を革新しましょう！この講座で、ナスダック上位25銘柄をターゲットとした、実際に機能するAI自動売買システムをご自身で作成します。韓国投資証券APIで模擬投資を通じて経験とノウハウを積み、実際の口座でAI株式自動売買ができる特別な機会を提供します。株式初心者も問題ありません。株式の基礎概念と米国株をやるべき理由を分かりやすく解説し、全てのソースコードとリモートサポートまで提供します。これから先の60年間、私たちの人生において投資は必須です。皆様と共に歩むAI投資パートナーをご自身で作成してみましょう！

입문

Python, Deep Learning(DL), Data Engineering

枕投資法：寝ている間にお金を稼ぐAI株式自動売買マシン

cheatkeylab

強化学習オールインワン：基礎、最新アルゴリズム、実務活用まで

multicoreit

自ら判断し適応するAI、今や直接作ることができます。複雑な理論の代わりに直感的な説明とコードで強化学習の核心を学び、金融、産業プロジェクトを通じて「実戦型開発者」として成長しましょう。

중급이상

Python, Artificial Neural Network, Reinforcement Learning(RL)

強化学習オールインワン：基礎、最新アルゴリズム、実務活用まで

multicoreit

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

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

✍🏻 Tôi đã viết lại cả mã và video .

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

Lộ trình liên quan

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của todaycode

Khóa học tương tự

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là