Khóa học "Phân tích dữ liệu với numpy, pandas và
matplotlib trên Python" sẽ giúp bạn học cách sử dụng các thư viện numpy,
pandas và matplotlib trong Python để phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Bạn sẽ
học được những kiến thức và kỹ năng cần thiết để xử lý, phân tích và trực quan
hóa dữ liệu trong Python.
Dưới đây là 10 lý do bạn nên tham gia khóa học Phân tích dữ liệu với numpy, pandas và matplotlib trên Python:
1.
Hiểu rõ cấu trúc và tính năng của các thư viện
numpy, pandas và matplotlib.
2.
Học cách xử lý, làm sạch và biến đổi dữ liệu để
chuẩn bị cho phân tích.
3.
Tìm hiểu cách sử dụng pandas để thực hiện các
tác vụ như tạo bảng dữ liệu, lọc dữ liệu và phân tích dữ liệu thống kê.
4.
Học cách sử dụng numpy để thực hiện các tính
toán số học và thống kê trên dữ liệu.
5.
Học cách sử dụng matplotlib để tạo đồ thị và biểu
đồ để trực quan hóa dữ liệu.
6.
Hiểu rõ cách thực hiện phân tích đa biến và tìm
hiểu mối quan hệ giữa các biến.
7.
Học cách sử dụng pandas để xử lý dữ liệu chuỗi
thời gian.
8.
Học cách sử dụng pandas để phân tích dữ liệu chuỗi
thời gian và biến đổi dữ liệu chuỗi thời gian.
9.
Tìm hiểu cách sử dụng pandas để kết hợp nhiều tệp
dữ liệu khác nhau.
10. Tìm
hiểu cách sử dụng numpy và pandas để tạo và phân tích dữ liệu nguồn mở từ các
nguồn dữ liệu khác nhau.
Khóa học này dành cho ai?
Khóa học này dành cho những người muốn tìm hiểu và nâng cao
kỹ năng phân tích dữ liệu bằng Python. Khóa học phù hợp cho các nhà nghiên cứu,
nhân viên kinh doanh, chuyên viên kỹ thuật, nhà phân tích dữ liệu và bất kỳ ai
quan tâm đến phân tích dữ liệu bằng Python.
Bạn sẽ học được gì khi tham gia khóa học:
Với khóa học này, bạn sẽ có thể hiểu rõ cách sử dụng numpy,
pandas và matplotlib để phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Bạn sẽ học được
cách xử lý và biến đổi dữ liệu để chuẩn bị cho phân tích, tìm hiểu cách sử dụng
pandas để thực hiện các tác vụ như lọc dữ liệu và phân tích dữ liệu thống kê, học
cách sử dụng numpy để thực hiện các tính toán số học và thống kê trên dữ liệu,
học cách sử dụng matplotlib để tạo đồ thị và biểu đồ để trực quan hóa dữ liệu,
học cách thực hiện phân tích đa biến và tìm hiểu mối quan hệ giữa các biến, học
cách xử lý và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, học cách kết hợp nhiều tệp dữ
liệu khác nhau và tạo và phân tích dữ liệu nguồn mở từ các nguồn dữ liệu khác
nhau.
Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có thể:
1.
Hiểu rõ cấu trúc và tính năng của các thư viện
numpy, pandas và matplotlib.
2.
Biết cách sử dụng pandas để thực hiện các tác vụ
như tạo bảng dữ liệu, lọc dữ liệu và phân tích dữ liệu thống kê.
3.
Sử dụng numpy để thực hiện các tính toán số học
và thống kê trên dữ liệu.
4.
Biết cách sử dụng matplotlib để tạo đồ thị và biểu
đồ để trực quan hóa dữ liệu.
5.
Thực hiện phân tích đa biến và tìm hiểu mối quan
hệ giữa các biến.
6.
Biết cách xử lý và phân tích dữ liệu chuỗi thời
gian.
7.
Biết cách kết hợp nhiều tệp dữ liệu khác nhau.
8.
Tạo và phân tích dữ liệu nguồn mở từ các nguồn dữ
liệu khác nhau.
Xem thêm các khóa học khác: