ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์ส

Python เบื้องต้นสำหรับ Data Science

ขั้นพื้นฐาน4 ชม.

ดำดิ่งสู่ data science ด้วย Python และเรียนรู้วิธีวิเคราะห์และแสดงผลข้อมูลของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์หรือทักษะด้านการเขียนโค้ด

Python4 ชม.13 วิดีโอ44 แบบฝึกหัด3,700 XP500K+หนังสือรับรองความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google
หรือ
เมื่อดำเนินการต่อ ถือว่าคุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งานและ นโยบายความเป็นส่วนตัว และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

ได้รับความไว้วางใจจากผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

กำลังฝึกอบรมทีมอยู่ใช่ไหม?

ทดลองใช้สำหรับองค์กร

รายละเอียดคอร์ส

เริ่มต้นการเดินทางสู่โลกของ Data Science! แม้ไม่เคยเขียนโค้ดมาก่อนเลย ก็สามารถเรียนคอร์สนี้ได้และสัมผัสพลังของ Python ในงาน Data Science ได้เลย คุณจะใช้ข้อมูลเพื่อไขปริศนาการหายตัวของ Bayes สุนัข Golden Retriever และระหว่างทางจะได้เรียนรู้ไวยากรณ์พื้นฐานของ Python รวมถึงไลบรารียอดนิยมอย่าง Matplotlib (สำหรับสร้างกราฟและชาร์ต) และ pandas (สำหรับข้อมูลในรูปแบบตาราง)วิดีโอมีบทถอดความแบบสดให้ดูได้ โดยคลิก "Show transcript" ที่มุมล่างซ้ายของวิดีโอ ดูอภิธานศัพท์ของคอร์สได้ที่แผงทรัพยากรทางด้านขวา ในการรับ CPE credits ต้องเรียนจบคอร์สและทำคะแนนในการประเมินที่ผ่านเกณฑ์ให้ได้ 70% ขึ้นไป โดยสามารถไปที่การประเมินได้โดยคลิกที่ปุ่ม CPE credits ทางด้านขวา

ข้อกำหนดเบื้องต้น

คอร์สนี้ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้น

หลักสูตร

โครงร่างคอร์ส

1

เริ่มต้นกับ Python

ยินดีต้อนรับสู่โลกของการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python! ในบทนี้ จะได้เรียนรู้ไวยากรณ์พื้นฐานของ Python โหลด module แรก และใช้ฟังก์ชันเพื่อรวบรวมรายชื่อผู้ต้องสงสัยในคดีลักพาตัว Bayes สุนัข Golden Retriever แชมเปี้ยนของ DataCamp
เริ่มบท
2

การโหลดข้อมูลด้วย pandas

ในบทนี้ จะได้เรียนรู้ไลบรารี Python ที่มีประสิทธิภาพอย่าง pandas ซึ่งช่วยให้อ่าน แก้ไข และค้นหาข้อมูลในรูปแบบตาราง (เช่น สเปรดชีตและตารางฐานข้อมูล) ได้อย่างสะดวก จากนั้นจะนำไปตรวจสอบรายการบัตรเครดิตของผู้ต้องสงสัย เพื่อดูว่ามีใครซื้ออะไรผิดปกติหรือไม่
เริ่มบท
3

การพล็อตข้อมูลด้วย Matplotlib

เตรียมพร้อมสำหรับการแสดงผลข้อมูล! จะได้สร้าง line plot ด้วย Matplotlib ซึ่งเป็น module Python อีกตัวหนึ่ง แล้วนำ line plot มาวิเคราะห์ความถี่ของตัวอักษรในจดหมายเรียกค่าไถ่และตัวอย่างลายมือหลายชิ้น เพื่อระบุตัวผู้ลักพาตัว
เริ่มบท
4

กราฟหลากหลายรูปแบบ

ในบทสุดท้ายนี้ จะได้เรียนรู้การสร้างกราฟอีก 3 ประเภท ได้แก่ scatter plot, bar plot และ histogram จากนั้นนำเครื่องมือเหล่านี้ไปใช้ค้นหาที่ซ่อนของผู้ลักพาตัวและช่วย Bayes กลับบ้าน
เริ่มบท

Python เบื้องต้นสำหรับ Data Science

เรียนคอร์สจบแล้ว

รับใบรับรองความสำเร็จ

ลงทะเบียนเลย

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน