Chuyên viên phân tích dữ liệu trong Python

Nắm vững phân tích dữ liệu với Python chỉ trong 4 giờ. Khóa học online này giúp bạn làm quen với giao diện Python và các thư viện phổ biến.

Nâng cao kỹ năng Khoa học dữ liệu của bạn bằng cách tạo trực quan hóa với Matplotlib và thao tác DataFrame bằng pandas.

Apply the foundational Python skills you learned in Introduction to Python and Intermediate Python by manipulating and visualizing movie data.

Tìm hiểu cách nhập và làm sạch dữ liệu, tính toán thống kê và tạo trực quan hóa với pandas.

Use data manipulation and summary statistics to analyze test scores across New York City's public schools!

Học cách kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng bằng cách ghép dữ liệu lại với nhau sử dụng pandas.

Nâng cao kỹ năng thống kê của bạn và học cách thu thập, phân tích và đưa ra kết luận chính xác từ dữ liệu bằng Python.

Học cách tạo, tùy chỉnh và chia sẻ các biểu đồ dữ liệu bằng Matplotlib.

Học cách tạo các biểu đồ trực quan thông tin và hấp dẫn bằng Python thông qua thư viện Seaborn.

Explore a dataset containing a century's worth of Nobel Laureates. Who won? Who got snubbed?

Học cách viết các hàm của riêng bạn trong Python, cũng như các khái niệm quan trọng như phạm vi và xử lý lỗi.

Tiếp tục phát triển kỹ năng Khoa học Dữ liệu hiện đại của bạn bằng cách tìm hiểu về các cấu trúc lặp (iterators) và biểu thức danh sách (list comprehensions).

Học cách khám phá, trực quan hóa và trích xuất thông tin từ dữ liệu bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu khám phá (EDA) trong Python.

Find out when and where crime is most likely to occur, along with the types of crimes commonly committed in LA.

Tìm hiểu cách xử lý và trực quan hóa dữ liệu phân loại bằng pandas và seaborn.

Apply your knowledge of data types and categorical data to prepare a big dataset for modeling!

Học cách nhập dữ liệu vào Python từ nhiều nguồn khác nhau, như Excel, SQL, SAS và trực tiếp từ web.

Học cách chẩn đoán và xử lý dữ liệu bẩn cũng như phát triển các kỹ năng cần thiết để biến dữ liệu thô của bạn thành những hiểu biết chính xác!

Apply your data importing, cleaning and manipulation skills to explore New York City Airbnb data.

Học cách sử dụng các luyện tập tốt nhất để viết các hàm phức tạp có thể bảo trì, tái sử dụng và có tài liệu hướng dẫn đầy đủ.

Dự đoán giá nhà ở và tỷ lệ nhấp chuột vào quảng cáo thông qua việc triển khai, phân tích và giải thích phân tích hồi quy bằng thư viện statsmodels trong Python.

Clean customer data and use logistic regression to predict whether people will make a claim on their car insurance!

Tìm hiểu cách và thời điểm sử dụng các kiểm định giả thuyết phổ biến như kiểm định t, kiểm định tỷ lệ và kiểm định chi bình phương trong Python.

Implement experimental design setups and perform robust statistical analyses to make precise and valid conclusions!

Perform a hypothesis test to determine if more goals are scored in women's soccer matches than men's!

Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách sử dụng các mô hình dựa trên cây và các tập hợp cho hồi quy và phân loại bằng scikit-learn.

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.