Đề cương khóa học

Ngày 1:

Xem lại kỹ năng cơ bản về Python và phân tích dữ liệu

Giới thiệu về NumPy

  • Tạo mảng NumPy
  • Các thao tác phổ biến trên ma trận
  • Sử dụng ufuncs
  • Xem trước và phát sóng trên mảng NumPy
  • Tối ưu hóa hiệu suất bằng cách tránh sử dụng vòng lặp
  • Tối ưu hóa hiệu suất với cProfile

Phân tích dữ liệu với Pandas

  • Sử dụng dữ liệu vector trong pandas
  • Xử lý dữ liệu
  • Sắp xếp và lọc dữ liệu
  • Các thao tác tổng hợp
  • Phân tích chuỗi thời gian

Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib

  • Vẽ đồ thị bằng Matplotlib
  • Sử dụng Matplotlib từ trong pandas
  • Tạo các biểu đồ chất lượng cao
  • Trực quan hóa dữ liệu trong Jupyter notebooks
  • Các thư viện trực quan khác trong Python

Ngày 2: 

Các thư viện Python khác cho phân tích dữ liệu

  • scikit-learn
  • Scipy
  • statsmodel
  • RPy2

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Kỹ năng cơ bản về Python và phân tích dữ liệu

Đối tượng tham gia

  • Nhà phát triển Python
  • Chuyên gia phân tích dữ liệu
 14 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan