Courses
Nhập dữ liệu vào Python: Giới thiệu
3 giờ
338.5K
Vậy là bạn đã quyết định học Python, điều này hoàn toàn hợp lý khi phần lớn thế giới khoa học dữ liệu (tin tuyển dụng, công cụ mã nguồn mở, quy trình làm việc liên quan đến LLM) nay coi đó là mặc định chứ không chỉ là điểm cộng.
Giờ bạn có thể đang tự hỏi nên học Python ở đâu, nhất là khi bạn không bắt đầu từ con số không và vốn đã tư duy theo DataFrame, vector hoặc thủ tục — chỉ là bằng một ngôn ngữ khác.
Bạn không đơn độc. Đây là một chủ đề đã được nghiên cứu, và chúng tôi đã tổng hợp danh sách để giúp bạn. Danh sách của chúng tôi xếp hạng các nền tảng theo bốn tiêu chí:
- Bắc cầu ngôn ngữ trực tiếp: liệu tài liệu có chủ đích ánh xạ cú pháp và quy trình làm việc của ngôn ngữ bạn đang dùng sang Python, hay chỉ dạy Python từ vạch xuất phát
- Liên quan đến quy trình của nhà phân tích: tập trung vào xử lý dữ liệu, trực quan hóa và mô hình thống kê, hay lập trình mục đích chung mà có thể bạn sẽ không dùng
- Thực hành trực tiếp: bạn có viết và chạy mã Python thật ngay trong bài học, hay chỉ đọc về nó
- Chiều sâu vượt qua phần bắc cầu: liệu có bước tiếp theo rõ ràng sau khi bạn đã chuyển đổi ban đầu, hay tài liệu bị cụt
1. Python for R Users / Python for MATLAB Users — DataCamp
Hai khóa Python for R Users và Python for MATLAB Users của DataCamp là lựa chọn tốt nhất trong danh sách này vì chúng được thiết kế đúng cho quá trình chuyển đổi này, không phải nội dung nhập môn đóng gói lại.
- Cấp độ: Trung cấp; giả định đã thành thạo R hoặc MATLAB, không phải người mới lập trình
- Thời lượng: Mỗi khóa vài giờ, tự chủ
- Chi phí: Miễn phí bắt đầu; truy cập đầy đủ đi kèm gói thuê bao DataCamp
- Phù hợp nhất cho: Nhà phân tích R hoặc MATLAB muốn các mô hình tư duy sẵn có — data frame, phép toán vector hóa, vẽ biểu đồ — được ánh xạ rõ ràng sang pandas, NumPy và matplotlib
Cả hai khóa đều không lãng phí thời gian vào các khái niệm bạn đã nắm vững ở ngôn ngữ khác — toàn bộ tiền đề là chuyển ngữ, không phải tái đào tạo. Thêm vào đó, AI Tutor của DataCamp hiểu rằng bạn đã có kinh nghiệm lập trình, nên khi bạn gặp vướng mắc, nó có thể giải thích một lỗi của pandas theo những gì bạn kỳ vọng từ một data frame của R hoặc ma trận MATLAB, thay vì luôn bắt đầu giải thích từ đầu.
2. Python for SAS Users — O'Reilly
Python for SAS Users, của Randy Betancourt và Sarah Chen, là lựa chọn tốt cho lập trình viên SAS muốn ánh xạ dày đặc, trực diện các cấu trúc của SAS sang Python và pandas.
- Cấp độ: Trung cấp; viết cho lập trình viên SAS đang làm việc, không phải người mới lập trình
- Thời lượng: Tự chủ; đọc/thực hành khoảng 8 giờ
- Chi phí: Bao gồm trong thuê bao O'Reilly
- Phù hợp nhất cho: Lập trình viên SAS muốn so sánh từng dòng giữa các thủ tục SAS quen thuộc và phần tương đương trong Python/pandas
Cuốn sách ghép hơn 200 script Python với khoảng 75 chương trình SAS tương ứng, bao quát kiểu dữ liệu, lập chỉ mục, thao tác groupby, quản lý dữ liệu và đọc/ghi dữ liệu, với một chương riêng về mô-đun saspy cho những ai cần Python và SAS cộng tác thay vì thay thế hoàn toàn nhau.
3. Coming From Stata — Coding for Economists
Coming From Stata, một phần của tài nguyên miễn phí Coding for Economists của Arthur Turrell, là lựa chọn tốt cho người dùng STATA muốn tài liệu tham chiếu cú pháp trực tiếp, toàn diện thay vì một khóa học có cấu trúc.
- Cấp độ: Trung cấp; giả định đã thông thạo Stata
- Thời lượng: Tài liệu tham chiếu tự chủ; học theo tốc độ của bạn
- Chi phí: Miễn phí
- Phù hợp nhất cho: Nhà phân tích STATA, đặc biệt trong kinh tế và khoa học xã hội
Đây không phải khóa học video hay nền tảng có chấm điểm — mà là bảng tham chiếu miễn phí, được duy trì, ánh xạ trực tiếp lệnh Stata sang pandas, statsmodels, pyfixest và các thư viện Python khác, bao gồm nhập dữ liệu, chọn mẫu, gộp, biến đổi cấu trúc, dữ liệu bảng, hồi quy và vẽ biểu đồ. Cần lưu ý trước: vì là tài liệu tham chiếu chứ không phải khóa học, nên không có chuỗi bài học có cấu trúc hay bài tập tích hợp — bạn tra cứu khi cần, điều này hợp với một số người học hơn những người khác.
4. Python for Data Analysis — UC Berkeley Extension
Python for Data Analysis là lựa chọn phù hợp cho nhà phân tích muốn các buổi học trực tiếp có giảng viên thay vì video tự học hay tài liệu tham chiếu.
- Cấp độ: Trung cấp; giả định trình độ thống kê bậc đại học nhưng kinh nghiệm lập trình hạn chế
- Thời lượng: Nhiều tuần, các buổi Live Online theo lịch qua Zoom
- Chi phí: Trả phí, theo mức giá đào tạo mở rộng của đại học
- Phù hợp nhất cho: Nhà phân tích muốn tương tác trực tiếp với giảng viên và học cùng một nhóm
Khóa học bao gồm nhập và xuất dữ liệu, kết nối cơ sở dữ liệu và sử dụng pandas DataFrame để chọn lọc và biến đổi, nhắm đến những người đã tư duy theo hướng thống kê nhưng muốn Python như công cụ để hiện thực hóa tư duy đó ở quy mô lớn. Khác với các khóa của DataCamp hay O'Reilly, khóa này không ánh xạ cú pháp từ một ngôn ngữ trước đó — giá trị nằm ở giảng dạy trực tiếp, không phải chuyển ngữ.
5. Dataquest - Khóa học Python
Dataquest là lựa chọn phù hợp cho nhà phân tích đã hoàn thành khóa bắc cầu ngôn ngữ ở nơi khác và muốn một nền tảng sâu hơn, dựa trên dự án để xây dựng năng lực Python thực thụ.
- Cấp độ: Mới bắt đầu đến trung cấp
- Thời lượng: Tự chủ; lộ trình đầy đủ trên 20 giờ
- Chi phí: Có gói miễn phí; thuê bao để truy cập toàn bộ lộ trình
- Phù hợp nhất cho: Nhà phân tích muốn thực hành viết Python từ đầu ngay trên trình duyệt
Lộ trình nhà phân tích dữ liệu của Dataquest bao phủ nền tảng Python, pandas, làm sạch dữ liệu và trực quan hóa thông qua các bài học dựa trên dự án.
Bảng so sánh
| Xếp hạng | Nền tảng | Tài nguyên chủ lực | Độ sâu chương trình | Chi phí / Tín hiệu kết quả |
|---|---|---|---|---|
| 1 | DataCamp | Python for R Users / Python for MATLAB Users | Ánh xạ trực tiếp cú pháp và quy trình từ R hoặc MATLAB sang Python | Miễn phí bắt đầu; mỗi khóa vài giờ |
| 2 | O'Reilly | Python for SAS Users (Betancourt & Chen) | 200+ script Python được đối chiếu với ~75 chương trình SAS | Thuê bao O'Reilly; khoảng 8 giờ |
| 3 | Coding for Economists | Coming From Stata | Tài liệu tham chiếu dịch lệnh Stata sang Python | Miễn phí; tài liệu tự chủ, không có cấu trúc khóa học |
| 4 | UC Berkeley Extension | Python for Data Analysis | pandas, cơ sở dữ liệu, nhập/xuất dữ liệu, giảng dạy trực tiếp | Trả phí; các buổi Live Online trong nhiều tuần |
| 5 | Dataquest | Lộ trình Data Analyst in Python | Năng lực Python tổng quát, pandas, làm sạch, trực quan hóa | Gói miễn phí; thuê bao để truy cập toàn bộ lộ trình |
Author
Josef Waples
Tôi là một cây bút và biên tập viên về khoa học dữ liệu, đã có bài đóng góp cho các nghiên cứu đăng trên tạp chí khoa học. Tôi đặc biệt quan tâm đến đại số tuyến tính, thống kê, R và các chủ đề tương tự. Tôi cũng chơi cờ vua khá thường xuyên!
Chủ đề