Sau khi hoàn thành các khóa học này, tôi cảm thấy tự tin khi tạo các trực quan hóa và bảng điều khiển chuyên nghiệp
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Nâng cao kỹ năng Polars của bạn với các kỹ thuật trung cấp cho biến đổi và phân tích dữ liệu. Học cách làm sạch và tìm kiếm văn bản, làm việc với chuỗi thời gian bằng các hàm rolling và window, và kết hợp DataFrame thông qua join và nối (concatenation). Bạn cũng sẽ tạo các biểu thức tùy chỉnh có thể tái sử dụng và áp dụng phân tích nâng cao như quantile, histogram và tương quan. Cuối khóa, bạn sẽ tự tin xử lý các quy trình dữ liệu phức tạp.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Biến đổi dữ liệu với biểu thức
Trong chương này, bạn sẽ học cách làm sạch và tìm kiếm dữ liệu văn bản, trích xuất mẫu từ chuỗi, và dùng biểu thức điều kiện để biến đổi các cột.
- Biến đổi dữ liệu với các biểu thức50 XP
- Chuyển đổi kiểu dữ liệu cột100 XP
- Xóa khoảng trắng100 XP
- Nối các cột văn bản100 XP
- Tìm kiếm và trích xuất văn bản50 XP
- Tìm kiếm văn bản100 XP
- Trích xuất chuỗi từ văn bản100 XP
- Thay thế nhiều mẫu cùng lúc100 XP
- Tạo biểu thức điều kiện50 XP
- Phân loại khách hàng bằng điều kiện100 XP
- Chuỗi nhiều điều kiện100 XP
- Điền giá trị thiếu100 XP
2
Làm việc với chuỗi thời gian và hàm cửa sổ
Tìm hiểu cách phân tích cú pháp và thao tác với ngày tháng, lọc và tổng hợp dữ liệu theo các giai đoạn thời gian, và tính các thống kê rolling và tích lũy.
3
Kết hợp và join các DataFrame
Chương này đề cập đến việc kết hợp các DataFrame bằng nối (concatenation), join theo một hoặc nhiều cột, và ghép hàng dựa trên điều kiện hoặc giá trị gần nhất.
4
Biến đổi tùy chỉnh và phân tích nâng cao
Học cách xây dựng các biểu thức tùy chỉnh có thể tái sử dụng, phân loại dữ liệu bằng quantile và ngưỡng cố định, và phân tích xếp hạng cùng tương quan.
Biến đổi dữ liệu với Polars
Hoàn
thành khóa học
