THÀNH THẠO XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI PYTHON - 2023
Khóa học trang bị kiến thức xử lý dữ liệu lớn với Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Numpy, Machine Learning,... cho tất cả mọi người
Bạn sẽ học được gì?
Thành thạo trong việc xử lý, biến đổi, làm sạch dữ liệu với Pandas và Python.
Dễ dàng trực quan hóa dữ liệu và tìm insight với Matplotlib và Seaborn.
Học và thực hành trên các data thực tế.
Được học thêm về các case study thực tiễn.
Nắm bắt cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Data Analyst, Data Scientist và Business Analyst.
Hiểu và thực hành quy trình xây dựng model Machine Learning: Linear Regression và Logistic Regression.
Giới thiệu khóa học
Nội dung khóa học
9 Phần•91 Bài91 bài giảng•17 giờ 25 phút
Bài 1: Welcome to class & Câu chuyện tập đoàn TARGET
08:34
Bài 2: Cài đặt Vscode, Anaconda
11:15
Bài 3: Lưu ý nhỏ về khóa học
Xem thử02:12
Bài 5: Làm việc với số và biến
Xem thử09:57
Bài 6: Làm việc với chuỗi
06:07
Bài 7: Indexing và Slicing cho chuỗi
11:51
Bài 8: String functions
12:21
Bài 9: Toán tử so sánh & hàm Input
11:31
Bài 10: Giải bài tập buổi 1
14:13
Bài 11: List & List Indexing, Slicing
09:45
Bài 12: List functions
10:21
Bài 13: Dictionary
08:51
Bài 14: Thử thách cho bạn
05:29
Bài 15: Tuple và Set
10:00
Bài 16: Câu điều kiện if-else
08:56
Bài 17: Vòng lặp For
21:20
Bài 18: Vòng lặp While và Break, Continue, Pass
09:22
Bài 19: Giải bài tập buổi 2
35:20
Bài 20: Slide - Câu chuyện về công ty Blue Apron
08:45
Bài 21: Hàm Zip & In, Not In
11:00
Bài 22: Thư viện random & hàm Join
08:30
Bài 23: List comprehensive
08:09
Bài 24: Function
15:51
Bài 25: Bài tập nhỏ
06:06
Bài 26: Hàm ẩn danh Lambda
12:36
Bài 27: Sử dụng Try, Except để xử lý lỗi
03:57
Bài 28: Giải bài tập buổi 3
36:49
Bài 29: Slide - giới thiệu về Pandas
04:24
Bài 30: Xem tổng quan dữ liệu
19:39
Bài 31: Chọn Trường & Filter
11:20
Bài 32: Hàm Loc
14:20
Bài 33: Hàm Iloc
13:29
Bài 34: Các Aggregation function
11:59
Bài 35: Nối (Concat) nhiều dataframe
06:54
Bài 36: Merge
10:08
Bài 37: Các phép toán với trường & save file
08:14
Bài 38: Group by
12:48
Bài 39: Pivot table
06:50
Bài 40: Apply
14:38
Bài 41: Làm việc với Time series
13:19
Bài 42: Giải bài tập buổi 4 - Restaurant lab
23:47
Bài 43: Giải bài tập buổi 4 - Titanic lab
25:44
Bài 44: Giải bài tập buổi 4 - Titanic for fun
16:34
Bài 45: Chuyển đổi kiểu dữ liệu cho các trường dữ liệu
11:10
Bài 46: Làm việc với thiếu dữ liệu - phần 1
11:49
Bài 47: Làm việc với thiếu dữ liệu - phần 2
05:22
Bài 48: Làm việc với thiếu dữ liệu - phần 3
05:24
Bài 49: Làm việc với dữ liệu bị lặp
05:40
Bài 50: Outlier và cách xác định outlier bằng phương pháp IQR
15:02
Bài 51: Giải bài tập buổi 5 - Kickstarter lab
30:31
Bài 52: Slide - Tại sao chúng ta cần phải Trực quan hóa dữ liệu?
Xem thử07:39
Bài 53: Chart đầu tiên
21:17
Bài 54: Chart thứ 2 và chỉ số Pearson
13:38
Bài 55: Chart thứ 3 và bar label
13:23
Bài 56: Chart thứ 4
17:27
Bài 57: Vẽ nhiều chart với hàm subplot
12:21
Bài 58: Vẽ nhiều kiểu biểu đồ trên một chart với hàm twinx
06:11
Bài 59: Thay đổi style biểu đồ & hàm Plot
07:41
Bài 60: Giải bài tập buổi 6 - Bicycle lab
56:26
Bài 61: Slide - Cách làm giàu bằng lý thuyết thống kê
12:36
Bài 62: Giới thiệu về numpy và tạo mảng đơn giản
13:14
Bài 63: Concatenate & Reshape mảng
05:29
Bài 64: Thêm chiều cho mảng
05:28
Bài 65: Transposing, Indexing, slicing
15:43
Bài 66: Filter & các phép toán với mảng
02:26
Bài 67: Phép tích vô hướng & Phép nhân ma trận
05:05
Bài 68: Aggregate functions
04:04
Bài 69: Broadcasting
12:58
Bài 70: Giải bài tập buổi 7
30:06
Bài 71: Slide - Machine learning là gì?
10:37
Bài 72: Model Linear Regression
19:08
Bài 73: Case 1: Train model với một feature
22:05
Bài 74: Case 2: Train model với nhiều feature
05:38
Bài 75: Case 3: Sử dụng MinMaxScaler
06:43
Bài 76: Case 4: Polinomial Feature - phần 1
15:24
Bài 77: Case 4: Polinomial Feature - phần 2 & Bài tập buổi 8
07:57
Bài 78: Pre-processing data
11:46
Bài 79: Model Logistic Regression
08:41
Bài 80: Train model
05:14
Bài 81: Đánh giá hiệu suất model Classification
25:06
Bài 82: Cải thiện model & Phương pháp Oversampling với SMOTE & Bài tập buổi 9
16:21
Bài 83: Bonus & Lời chào
09:30
Khóa học liên quan
Thông tin giảng viên
7 đánh giá
.png_1689689363.jpg&w=3840&q=75)
899.000 ₫1.500.000 ₫-40%
Ưu đãi có thời hạn!
Cam kết hoàn tiền trong 7 ngày
- Thời lượng: 17 giờ 25 phút
- Giáo trình: 82 bài giảng
- Truy cập trọn đời
- Chứng chỉ hoàn thành
