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 học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan