After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Trước khi phân tích dữ liệu, bạn cần thu thập chúng. Khóa học này hướng dẫn bạn xây dựng các pipeline để nhập dữ liệu được lưu ở những định dạng phổ biến. Bạn sẽ dùng pandas, một thư viện Python quan trọng cho phân tích, để lấy dữ liệu từ nhiều nguồn: từ bảng tính chứa phản hồi khảo sát, đến cơ sở dữ liệu các yêu cầu dịch vụ công, đến API của một trang đánh giá phổ biến. Trong quá trình đó, bạn sẽ học cách tinh chỉnh việc nhập để chỉ lấy phần cần thiết và xử lý các vấn đề như kiểu dữ liệu không chính xác. Cuối cùng, bạn sẽ tổng hợp một bộ dữ liệu tùy chỉnh từ nhiều nguồn khác nhau.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Nhập dữ liệu từ tệp phẳng
Luyện tập dùng pandas để lấy đúng phần dữ liệu bạn cần từ các tệp phẳng, học cách xử lý kiểu dữ liệu và lỗi, đồng thời khám phá một số dữ liệu thuế của Hoa Kỳ.
- Giới thiệu về flat file50 XP
- Lấy dữ liệu từ CSV100 XP
- Lấy dữ liệu từ các flat file khác100 XP
- Điều chỉnh cách nhập từ flat file50 XP
- Nhập một tập con các cột100 XP
- Nhập tệp theo từng phần (chunk)100 XP
- Xử lý lỗi và dữ liệu thiếu50 XP
- Chỉ định kiểu dữ liệu100 XP
- Đặt giá trị NA tùy chỉnh100 XP
- Bỏ qua dữ liệu lỗi100 XP
2
Nhập dữ liệu từ tệp Excel
Tự động hóa việc nhập dữ liệu từ công cụ quen thuộc trong môi trường văn phòng: các tệp Excel. Nhập một phần hoặc toàn bộ workbook và đảm bảo dữ liệu boolean và datetime được nạp đúng, đồng thời tìm hiểu cách người khác đang học lập trình.
3
Nhập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu
Kết hợp pandas với sức mạnh của SQL để khám phá xem người dân New York gặp bao nhiêu vấn đề về nhà ở. Chương này giới thiệu các chủ đề SQL cơ bản như mệnh đề WHERE, hàm tổng hợp và các phép join cơ bản.
4
Nhập dữ liệu JSON và làm việc với API
Học cách làm việc với dữ liệu JSON và API web bằng cách khám phá một tập dữ liệu công khai và nhận gợi ý quán cafe từ Yelp. Kết thúc bằng việc học một số kỹ thuật để kết hợp các tập dữ liệu sau khi chúng đã được nạp vào các data frame.
Nạp dữ liệu gọn nhẹ với pandas
Hoàn
thành khóa học
