Chuyển đến nội dung chính

Trang chủ Python

Khóa học

Python cho người dùng R

Trung cấpTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 03, 2023

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

PythonProgramming

5 gio

15 video

57 Bài tập

4,950 XP

15,850

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Python và R đã trở nên cực kỳ phổ biến trong "kỷ nguyên Machine Learning". Cả hai đều là ngôn ngữ cấp cao, dễ học và dễ viết. Việc bạn dùng ngôn ngữ nào phụ thuộc vào nền tảng, lĩnh vực học tập và công việc của bạn. R là ngôn ngữ được tạo ra bởi và cho các nhà thống kê, trong khi Python là ngôn ngữ lập trình đa dụng hơn. Dù xuất phát điểm thế nào, sẽ có lúc một thuật toán chỉ được hiện thực bằng một ngôn ngữ mà không có ở ngôn ngữ kia, một tính năng được tài liệu hóa tốt hơn, hoặc đơn giản là bài hướng dẫn bạn tìm thấy trên mạng dùng Python thay vì R.Trong những trường hợp đó, người dùng R sẽ cần làm việc với Python để hoàn thành công việc, hoặc hiểu cách thứ gì đó được hiện thực trong Python để chuyển đổi sang R. Khóa học này giúp bạn vượt qua rào cản ngôn ngữ giữa R và Python.

Điều kiện tiên quyết

Introduction to Writing Functions in R

1

Những điều cơ bản

Tìm hiểu các kiểu dữ liệu quan trọng nhất (số nguyên, số thực, chuỗi và boolean) và các cấu trúc dữ liệu (list, dictionary, mảng numpy và DataFrame của pandas) trong Python, cũng như cách chúng so sánh với những gì có trong R.

Giới thiệu

Gán giá trị và kiểu dữ liệu

Tính toán với chuỗi

Container - list và dictionary

Dictionaries

Hàm, phương thức và thư viện

Phương thức (Methods)

Mảng NumPy

Pandas DataFrame

Bắt Đầu Chương

2

Điều khiển luồng, Vòng lặp và Hàm

Chương này bao gồm các câu lệnh điều khiển luồng (if-else if-else), vòng lặp for và hướng dẫn bạn viết hàm của riêng mình trong Python!

Cấu trúc điều khiển và vòng lặp

Luồng điều khiển

Vòng lặp

Hàm

Hàm xác định binge drinking theo cá nhân

Hàm tổng quát xác định binge drinking

Hàm lambda

Comprehensions

Ánh xạ hàm (mapping functions)

List comprehension

Dictionary comprehension

Bắt Đầu Chương

3

Pandas

Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu sâu hơn về một trong những thư viện Python quan trọng nhất: Pandas. Bên cạnh DataFrame, pandas còn cung cấp nhiều hàm và phương thức để thao tác dữ liệu.

Chọn dữ liệu trong pandas

Chọn cột

Chọn các hàng

Chọn hàng và cột

Kiểu dữ liệu

Số nguyên và số thực

Kiểu Category

Ngày tháng (II)

Pandas nâng cao

Giá trị khuyết

Dữ liệu gọn (Tidy data)

Bắt Đầu Chương

4

Vẽ biểu đồ

Bạn sẽ tìm hiểu về hệ sinh thái thư viện trực quan hóa phong phú trong Python. Chương này bao gồm matplotlib, thư viện trực quan hóa cốt lõi trong Python, cùng với pandas và seaborn.

Vẽ trực tiếp bằng pandas

Biểu đồ đơn biến trong pandas

Biểu đồ hai biến trong pandas

Biểu đồ đơn biến trong seaborn

Biểu đồ hai biến trong seaborn

Biểu đồ facet trong seaborn

Biểu đồ đơn biến và nhị biến trong matplotlib

Các subfigure trong matplotlib

Làm việc với các trục (axes)

Tô điểm biểu đồ

Bắt Đầu Chương

5

Dự án tổng kết

Trong phần tổng kết cuối khóa, bạn sẽ áp dụng kỹ năng Python của mình lên bộ dữ liệu NYC Flights 2013.

Dữ liệu chuyến bay NYC

Tải nhiều tệp dữ liệu

Trực quan hóa

Xử lý dữ liệu

Mã hóa lại ngày tháng

Tổng hợp với groupby

Biểu đồ

Biến giả (dummy variables)

Tổng kết

Bắt Đầu Chương

Python cho người dùng R

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Python cho người dùng R ngay hôm nay!

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.