ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

บ้าน Data Analysis

Courses

Data Manipulation in Julia

พื้นฐานระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 05/2567

Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

JuliaData Manipulation4 ชม.15 videos55 Exercises4,650 เอ็กซ์พีคำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ลองใช้ DataCamp for Business

คำอธิบายรายวิชา

Julia is a new and exciting programming language designed for machine learning, scientific computing, and data mining. This course will provide you with the knowledge necessary for starting your own data manipulation journey in Julia.We'll build on your knowledge of DataFrames from the Introduction to Julia and Intermediate Julia courses. By the end of the course, you'll be equipped with core skills for inspecting, transforming, grouping, visualizing DataFrames, and many more.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Introduction to Julia Intermediate Julia

1

Inspecting DataFrames

Take your first steps toward complex data manipulation in Julia! Learn how to personalize your experience with the DataFrames package and how to create data visualizations using the Plots package.

Diving into DataFrames

50 เอ็กซ์พี

Symbols vs. Strings

100 เอ็กซ์พี

Describe it to me

100 เอ็กซ์พี

Missing anything?

50 เอ็กซ์พี

Selecting columns

50 เอ็กซ์พี

Column selection

100 เอ็กซ์พี

Selecting patterns

100 เอ็กซ์พี

Regular penguins

100 เอ็กซ์พี

Exploring Data with Visualizations

50 เอ็กซ์พี

Flipper distribution

100 เอ็กซ์พี

Rating vs. cocoa percentages

100 เอ็กซ์พี

Plotting minimum wages over time

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

2

Working with columns

Columns are the basic building blocks of DataFrames. Knowing how to handle columns is essential for your data manipulation journey. You'll learn how to reorder and drop columns, as well as how to apply functions to individual rows and whole columns.

Dropping and moving columns

50 เอ็กซ์พี

Penguin drop

100 เอ็กซ์พี

Reordering of wages

100 เอ็กซ์พี

Manipulating columns

50 เอ็กซ์พี

Using select()

100 เอ็กซ์พี

Penguin transformations

100 เอ็กซ์พี

Combining chocolates

100 เอ็กซ์พี

What shall you use?

100 เอ็กซ์พี

Creating new columns

50 เอ็กซ์พี

Copy the capitals

100 เอ็กซ์พี

Column or row?

100 เอ็กซ์พี

Chocolate percentages

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

3

Aggregating DataFrames

In this chapter, you'll learn how to group data and calculate grouped summary statistics, as well as how to create pivot tables. You'll also learn how to improve the readability of your code with the Chain.jl package.

Exploring grouped data

50 เอ็กซ์พี

Wages multiple ways

100 เอ็กซ์พี

Penguin group counts

100 เอ็กซ์พี

Unique chocolate beans

100 เอ็กซ์พี

Duplicate rows or not?

50 เอ็กซ์พี

Grouped summary statistics

50 เอ็กซ์พี

Penguin characteristics

100 เอ็กซ์พี

Chocolate location vs. rating

100 เอ็กซ์พี

Pivoting data

50 เอ็กซ์พี

Reshaping wages

100 เอ็กซ์พี

Chocolate location pivot

100 เอ็กซ์พี

Improving readability with Chain.jl

50 เอ็กซ์พี

Chaining chocolates

100 เอ็กซ์พี

Penguin plotting in chain

100 เอ็กซ์พี

Minimum wage by region

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

4

Improving Your Workflow

Learn how to load and join datasets, as well as how to handle missing values. Then it's time to fit everything together!

Loading and writing CSV files

50 เอ็กซ์พี

Decimals and delimiters

100 เอ็กซ์พี

Loading the 80s

100 เอ็กซ์พี

Write it down

100 เอ็กซ์พี

Joining data

50 เอ็กซ์พี

State joins capitals

100 เอ็กซ์พี

Penguin joins

100 เอ็กซ์พี

Handling missing values

50 เอ็กซ์พี

Dropping missing values

100 เอ็กซ์พี

Replacing rating with median

100 เอ็กซ์พี

Replacing rating with group median

100 เอ็กซ์พี

Efficient workflow

50 เอ็กซ์พี

First steps with flights

100 เอ็กซ์พี

Missing delays?

100 เอ็กซ์พี

Delays on US airports

100 เอ็กซ์พี

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

Data Manipulation in Julia

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

สำหรับธุรกิจ

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ให้ทีมของคุณเข้าถึงแพลตฟอร์ม DataCamp แบบเต็มรูปแบบ รวมถึงฟีเจอร์ทั้งหมด

ในแทร็กต่อไปนี้

Julia Fundamentals

instructors

Katerina Zahradova

Content Developer

collaborators

Izzy Weber

Arne Warnke

Katerina Zahradova

Courses resources

Flightsdatasets

Chocolatesdatasets

US_minimum_wagesdatasets

Airportsdatasets

Airlinesdatasets

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Data Manipulation in Julia วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา