Phân tích dữ liệu với numpy, pandas và matplotlib trên Python

0 (0 đánh giá)
0 người học
Cập nhật mới nhất 11/2024
Đăng nhập

Khóa học chỉ dành cho nội bộ doanh nghiệp

Phân tích dữ liệu với numpy, pandas và matplotlib trên Python

Mô tả khóa học

Trong khóa học này, chúng ta sẽ sử dụng các python package để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu. Cụ thể, khóa học bao gồm các phần chính như sau:
- Căn bản về numpy. NumPy là một thư viện Python là viết tắt của Numerical Python. Đây là thư viện cốt lõi cho scientific computing, nó chứa một đối tượng mảng n chiều mạnh mẽ. Trong phần này chúng ta sẽ học cách sử dụng numpy để tạo ta các mảng mạnh mẽ. Trong đó, chúng ta sẽ bắt đầu với cách sử dụng jupyter notebook. Sau đó, khóa học đề cập đến cách tạp và sử dụng numpy array và numpy matrix.
- Thao tác và phân tích dữ liệu với pandas.Pandas là một thư viện Python cung cấp các cấu trúc dữ liệu nhanh, mạnh mẽ và linh hoạt. Trong phần này, bạn sẽ được học về cấu trúc dữ liệu DataFrame, cách đọc dữ liệu từ file excel và file csv. Chúng ta cũng cùng nhau thực hiện một số tác vụ phân tích dữ liệu như Làm sạch dữ liệu, Thống kê cơ bản, Hệ số tương quan và hồi quy.
- Trực quan hóa dữ liệu với matplotlib: Cách vẽ các đồ thị trong python bằng gói matplotlib. Ví dụ như: đồ thị cột, đồ thị đường, đồ thị phân tán, ... Ngoài ra, bạn còn được học cách thức thực hiện các chú thích trên đồ thị và điều chỉnh sao cho đồ thị dễ nhìn, dễ quan sát hơn.
Qua khóa học, bạn sẽ có cái nhìn tổng quát về phân tích dữ liệu cũng như nắm vững các công cụ mạnh mẽ được nhiều người sử dụng hiện nay trên thế giới để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu.
Khóa học này dành cho
  • Những người đã có kiến thức lập trình python cơ bản
  • Những người muốn bắt đầu vào con đường Phân tích dữ liệu
  • Sinh viên ngành CNTT có mong muốn trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu
Bạn sẽ nhận được gì nếu đăng ký khóa học này
  • Sử dụng được các numpy array và numpy matrix để hỗ trợ phân tích dữ liệu
  • Thực hiện được việc đọc và ghi dữ liệu từ excel và csv
  • Thực hiện được các tác vụ phân tích dữ liệu như làm sạch, thống kê, tương quan và hồi quy
  • Vẽ được các đồ thị để trực quan hóa các dữ liệu

Nội dung khoá học

1

Mở đầu

1 bài học thử
  • 1. Giới thiệu về khóa học
  • 2. Link Code kèm theo khóa học
2

Numpy

1 bài học thử
  • 3. Tạo numpy array
  • 4. Các hàm truy xuất numpy array
  • 5. Các hàm chỉnh sửa numpy array
  • 6. Ví dụ minh họa về numpy array
  • 7. Tạo numpy matrix
  • 8. Các hàm truy xuất numpy matrix
  • 9. Các hàm chỉnh sửa numpy matrix
  • 10. Ví dụ minh họa về numpy matrix
3

Thao tác dữ liệu với pandas

  • 11. Pandas DataFrame
  • 12. Đọc dữ liệu
  • 13. Tìm hiểu dữ liệu
  • 14. Chọn dữ liệu
  • 15. Sắp xếp dữ liệu
  • 16. Lọc dữ liệu
  • 17. Nhóm dữ liệu
4

Phân tích dữ liệu với pandas

  • 18. Làm sạch dữ liệu P.1
  • 19. Làm sạch dữ liệu P.2
  • 20. Vẽ đồ thị cơ bản sử dụng Pandas
  • 21. Kết nối 2 DataFrame
  • 22. Giới thiệu về thống kê
  • 23. Trung bình và độ lệch chuẩn
  • 24. Thống kê cở bản với Pandas
  • 25. Hồi quy tuyến tính
  • 26. Hệ số tương quan
  • 27. Hồi quy tuyến tính với Pandas
5

Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib

  • 28. Vẽ đồ thị cột
  • 29. Thêm chú thích cho đồ thị
  • 30. Vẽ đồ thị thanh ngang
  • 31. Vẽ đồ thị tròn
  • 32. Vẽ đồ thị đường
  • 33. Vẽ nhiều đường trên cùng đồ thị
  • 34. Vẽ đồ thị phân tán
  • 35. Vẽ nhiều đồ thị
  • 36. Tổng kết khóa học
Đăng nhập

Khóa học chỉ dành cho nội bộ doanh nghiệp

Chi tiết khóa học
  • 36 Bài giảng
  • 5 giờ 5 phút
  • Học online mọi lúc, mọi nơi
  • Học trên máy tính, điện thoại
Đinh Nguyễn Trọng Nghĩa
Đinh Nguyễn Trọng Nghĩa

5 (5 đánh giá)