ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์ส

การประมวลผลข้อมูลบน Command Line

ระดับกลาง4 ชม.

เรียนรู้ทักษะ command-line อันทรงพลังเพื่อดาวน์โหลด ประมวลผล และแปลงข้อมูล รวมถึง pipeline ของ machine learning

Shell4 ชม.13 วิดีโอ46 แบบฝึกหัด3,550 XP23,074ใบแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google
หรือ
การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับ เงื่อนไขการใช้งาน, ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว และข้อมูลของคุณถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

ได้รับความไว้วางใจจากผู้เรียนในหลายพันบริษัท

รายละเอียดคอร์ส

ในโลกที่เต็มไปด้วยกำหนดเวลาที่ตึงเครียด เรามักหันไพึ่งสิ่งที่คุ้นเคยและใช้งานง่าย เช่น GUI อย่าง Visual Studio หรือ RStudio อย่างไรก็ตาม การลงทุนเวลาเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลบน command line ถือเป็นการลงทุนระยะยาวที่คุ้มค่า เพราะจะทำให้ทำงานกับข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและทรงพลังยิ่งขึ้นในคอร์สนี้ เราจะเรียนรู้ทักษะ command line ที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง โดยเน้นการใช้งานจริงกับข้อมูล โดยใช้ชุดข้อมูล Spotify ที่เปิดเผยต่อสาธารณะ เราจะเรียนรู้วิธีดาวน์โหลด ประมวลผล ทำความสะอาด และแปลงข้อมูลทั้งหมดผ่าน command line นอกจากนี้ยังครอบคลุมเทคนิคขั้นสูง เช่น การทำงานกับฐานข้อมูล SQL บน command line และการผสานพลังของ command line กับ Python เพื่อสร้าง data pipeline สำหรับการรันโมเดลพยากรณ์โดยอัตโนมัติ

ข้อกำหนดเบื้องต้น

หลักสูตร

โครงสร้างคอร์ส

2

การทำความสะอาดและจัดการข้อมูลบน Command Line

เราจะต่อยอดจากการดาวน์โหลดข้อมูลสู่การประมวลผลข้อมูล ในบทนี้จะใช้ไลบรารี csvkit บน command line เพื่อแปลง ดูตัวอย่าง กรอง และจัดการไฟล์ เพื่อเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ขั้นต่อไป
เริ่มบทเรียน
3

การทำงานกับฐานข้อมูลบน Command Line

4

Data Pipeline บน Command Line

ในบทสุดท้าย เราจะเชื่อมโยง command line เข้ากับภาษาอื่นในงาน data science และเรียนรู้วิธีที่พวกมันทำงานร่วมกันได้ โดยใช้ Python เป็นกรณีศึกษา เราจะเรียนรู้การรัน Python บน command line การติดตั้ง dependency ด้วย package manager pip และการสร้าง model pipeline ทั้งหมดผ่าน command line
เริ่มบทเรียน
S

การประมวลผลข้อมูลบน Command Line

เรียนจบแล้ว

รับใบรับรองความสำเร็จ

ลงทะเบียนเลย

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp บนมือถือ

ก้าวหน้าได้ทุกที่ด้วยคอร์สมือถือและแบบฝึกหัดการเขียนโค้ด 5 นาทีประจำวันของเรา