Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
ก่อนจะวิเคราะห์ข้อมูลได้ ต้องรู้จักวิธีดึงข้อมูลมาก่อน คอร์สนี้จะสอนวิธีสร้าง pipeline เพื่อนำเข้าข้อมูลจากรูปแบบการจัดเก็บที่พบบ่อย โดยใช้ pandas ซึ่งเป็นไลบรารี Python สำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อดึงข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง ตั้งแต่สเปรดชีตผลสำรวจ ฐานข้อมูลคำร้องบริการสาธารณะ ไปจนถึง API ของเว็บรีวิวชื่อดัง ระหว่างทางจะได้เรียนรู้วิธีปรับการนำเข้าให้ได้เฉพาะข้อมูลที่ต้องการ และจัดการปัญหาต่างๆ เช่น ชนิดข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง และท้ายที่สุดจะได้ประกอบชุดข้อมูลแบบกำหนดเองจากหลายแหล่งรวมกัน
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
การนำเข้าข้อมูลจาก Flat Files
ฝึกใช้ pandas เพื่อดึงเฉพาะข้อมูลที่ต้องการจาก flat files เรียนรู้การจัดการชนิดข้อมูลและรับมือกับข้อผิดพลาด พร้อมสำรวจข้อมูลภาษีของสหรัฐอเมริกาไปด้วยกัน
- ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ flat files50 XP
- ดึงข้อมูลจากไฟล์ CSV100 XP
- ดึงข้อมูลจาก flat file รูปแบบอื่น100 XP
- ปรับแต่งการนำเข้าไฟล์แบบ flat file50 XP
- นำเข้าข้อมูลเฉพาะบางคอลัมน์100 XP
- นำเข้าไฟล์แบบแบ่งส่วน100 XP
- การจัดการข้อผิดพลาดและข้อมูลที่หายไป50 XP
- ระบุชนิดข้อมูล100 XP
- กำหนดค่า NA แบบกำหนดเอง100 XP
- ข้ามข้อมูลที่มีปัญหา100 XP
2
การนำเข้าข้อมูลจากไฟล์ Excel
ทำให้การนำเข้าข้อมูลจากไฟล์ Excel เป็นแบบอัตโนมัติ นำเข้าทั้งหมดหรือเพียงบางส่วนของ workbook และจัดการให้ข้อมูลประเภท boolean และ datetime โหลดได้อย่างถูกต้อง ขณะเดียวกันก็ได้เรียนรู้ผ่านข้อมูลเกี่ยวกับการเขียนโค้ดของผู้อื่น
3
การนำเข้าข้อมูลจากฐานข้อมูล
ผสาน pandas เข้ากับพลังของ SQL เพื่อค้นหาว่าชาวนิวยอร์กมีปัญหาด้านที่อยู่อาศัยมากเพียงใด บทนี้ครอบคลุมหัวข้อ SQL เบื้องต้น เช่น WHERE clause ฟังก์ชันรวม และการ join ขั้นพื้นฐาน
4
การนำเข้าข้อมูล JSON และการทำงานกับ API
เรียนรู้การทำงานกับข้อมูล JSON และ web API ผ่านการสำรวจชุดข้อมูลสาธารณะและการดึงคำแนะนำร้านกาแฟจาก Yelp และปิดท้ายด้วยเทคนิคการรวมชุดข้อมูลหลังจากโหลดลงใน data frame แล้ว
การนำเข้าข้อมูลด้วย pandas อย่างมีประสิทธิภาพ
เรียนจบแล้ว

