Hướng dẫn python for data analysis youtube - python để phân tích dữ liệu youtube
|
Hình ảnh của tác giả & nbsp; Show
Phân tích dữ liệu là quá trình hiểu dữ liệu bằng cách thực hiện các phân tích thống kê khác nhau. Việc trực quan hóa và phân tích dữ liệu có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc quan trọng có thể có lợi cho một công ty hoặc toàn bộ ngành công nghiệp. Hầu hết các công ty đang kiếm lợi nhuận bằng cách đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và họ đang trả tiền lớn để thuê các nhà phân tích dữ liệu đủ điều kiện. Trong blog này, chúng tôi sẽ trải qua bảy khóa học phân tích dữ liệu hàng đầu trên YouTube. Các khóa học này đã được chọn về chất lượng nội dung, mức độ phổ biến và học tập dựa trên dự án. Làm việc trong một dự án thực tế có thể cung cấp cho bạn một ý tưởng rõ ràng về con đường sự nghiệp. Các khóa học này bao gồm từ người mới bắt đầu đến trung gian và tất cả đều có sẵn miễn phí trên YouTube với tài nguyên dự án. Phân tích dữ liệu với Python: Zero to Pandas& nbsp; thời lượng: 12 - 20 giờ | Cấp độ: Người mới bắt đầu - Trung cấp | Chất lượng: 4.25/5 Python là ngôn ngữ phổ biến nhất trong thế giới khoa học dữ liệu và phần lớn các nhà phân tích dữ liệu sử dụng nó để xử lý và trực quan hóa dữ liệu. Phân tích dữ liệu với khóa học Python dành cho người mới bắt đầu, vì nó dạy cho bạn những điều cơ bản về lập trình Python và giải thích chi tiết các công cụ thao tác và trực quan hóa dữ liệu. Khóa học bao gồm; Jupyter Notebook Nguyên tắc cơ bản, Numpy để xử lý dữ liệu, gấu trúc để thao tác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib & Seaborn và nghiên cứu trường hợp phân tích dữ liệu khám phá. & NBSP; is the most popular language in the world of data science, and a majority of data analysts use it to process and visualize data. Data Analysis with Python course is for beginners, as it teaches you the basics of Python programming and explains data manipulation and visualization tools in detail. The course includes; Jupyter notebook fundamentals, Numpy for data processing, Pandas for data manipulation, data visualization with Matplotlib & Seaborn, and exploratory data analysis case study. Phân tích dữ liệu sử dụng R cho người mới bắt đầu & NBSP;& nbsp; thời lượng: 1 - 2 giờ & nbsp; | Cấp độ: Người mới bắt đầu | Chất lượng: 3,75/5 Phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu của Edureka là giới thiệu nhanh về thế giới phân tích dữ liệu R và dữ liệu. R cũng là một trong những ngôn ngữ phổ biến để thực hiện các nhiệm vụ thống kê và nó đang dần trở thành một công cụ để thực hiện tất cả các nhiệm vụ khoa học dữ liệu. Khóa học bao gồm; Giới thiệu về phân tích dữ liệu, thống kê, làm sạch dữ liệu và thao tác, trực quan hóa dữ liệu, học máy, trách nhiệm của một nhà phân tích dữ liệu và cuối cùng, học tập thực hành bằng cách làm việc trên một dự án. Nửa đầu là phần giới thiệu mô tả của các thuật ngữ khác nhau được sử dụng trong phân tích dữ liệu và phần cuối cùng là tất cả về mã hóa. Bạn nên viết mã và gỡ lỗi lỗi khi bạn đi. Bạn có thể tạm dừng hoặc tua lại nhiều lần để hiểu khái niệm đúng. & NBSP;R and data analytics. R is also one of the popular languages to perform statistical tasks, and it is slowly becoming a go-to tool for performing all data science tasks. The course includes; an introduction to data analytics, statistics, data cleaning and manipulation, data visualization, machine learning, responsibilities of a data analyst, and finally, hands-on learning by working on a project. The first half is a descriptive introduction of various terminologies used in data analytics, and the last part is all about coding. It is advised to code along and debug the error as you go. You can pause or rewind multiple times to understand the concept properly. Hình ảnh bởi Autor | Phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu SQL & Dữ liệu Phân tích cho người mới bắt đầu& nbsp; thời lượng: 3 - 5 giờ | Cấp độ: Người mới bắt đầu - Trung cấp | Chất lượng: 4/5 SQL & Data Analytics cho người mới bắt đầu bởi Datadash là một khóa học chuyên sâu về PostgreSQL và cách sử dụng các truy vấn SQL để phân tích dữ liệu. Phần thứ hai của khóa học là tất cả về Tableau: nhập bộ dữ liệu, trực quan hóa và tạo bảng điều khiển. Phần đầu tiên của khóa học bao gồm; Thiết lập máy chủ, thiết lập cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, nhập và xuất dữ liệu. Phần thứ hai của khóa học bao gồm tất cả mọi thứ về Tableau từ việc tạo bản đồ tương tác đến dự báo. Khóa học này rất được khuyến khích vì SQL là một kỹ năng nhu cầu cao trong ngành công nghệ. Bạn không thể có một công việc phân tích dữ liệu mà không có kiến thức về SQL. & NBSP; Dự án phân tích dữ liệu trong Power Bi & Tableau& nbsp; Thời lượng: 7- 10 giờ | Cấp độ: Người mới bắt đầu - Trung cấp | Chất lượng: 4.25/5 Dự án phân tích dữ liệu của CodeBasics là một khóa học dựa trên dự án, nơi bạn sẽ tìm hiểu cách các dự án phân tích dữ liệu được thực hiện trong các công ty lớn. Dự án nói về một công ty phần cứng máy tính đang đấu tranh để cạnh tranh trong một thị trường năng động. Mục tiêu chính của bạn là tạo một bảng điều khiển để quản lý cao hơn, vì vậy họ có thể theo dõi doanh số thời gian thực. Trong phần đầu tiên, bạn sẽ sử dụng Power BI để tìm hiểu khám phá dữ liệu, phân tích dữ liệu bằng SQL, Data Learning & ETL, xây dựng bảng điều khiển, phản hồi từ các bên liên quan, xuất bản báo cáo và truy cập bảng điều khiển trong một ứng dụng di động. Trong lần thứ hai, bạn sẽ sử dụng Tableau để thực hiện tất cả các nhiệm vụ trên. Hình ảnh của tác giả | & nbsp; Dự án phân tích dữ liệu Tableau cho trực quan hóa dữ liệu& nbsp; thời lượng: 0,5 - 2 giờ | Cấp độ: Người mới bắt đầu | Chất lượng: 3,5/5 Tableau cho trực quan hóa dữ liệu của Freecodecamp là một khóa học nhỏ bao gồm tất cả các bước cần thiết trong việc tạo báo cáo phân tích dữ liệu. Dự án đang sử dụng bộ dữ liệu Titanic nổi tiếng từ Kaggle để tạo trực quan tương tác và khám phá bộ dữ liệu. Khóa học bao gồm nhập dữ liệu, biểu đồ thanh đơn giản, biểu đồ tùy chỉnh, tạo biểu đồ thanh phức tạp và tạo báo cáo với nhiều sơ đồ. Tableau cho trực quan hóa dữ liệu là nhẹ nhàng và thân thiện với người mới bắt đầu. & NBSP; Phân tích dữ liệu trong Excel& nbsp; thời lượng: 4 - 7 giờ | Cấp độ: Người mới bắt đầu - Trung cấp | Chất lượng: 3,75/5 Phân tích dữ liệu trong Excel của SimpleLearn giới thiệu cho bạn các chức năng của Bộ công cụ và Excel như VLookup, Hlookup, SUMIF/S, Counif/S và ifError. Phần lớn các công ty vẫn đang sử dụng các tờ Excel để thực hiện tất cả các tác vụ dữ liệu, từ việc duy trì cơ sở dữ liệu đến dự báo doanh số. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu những điều cơ bản của Excel, Tra cứu & Chức năng, Định dạng có điều kiện, Sắp xếp & Lọc và Phân tích dữ liệu bằng ToolPak. & NBSP; SPSS cho người mới bắt đầu& nbsp; thời lượng: 2 - 5 giờ | Cấp độ: Trung cấp | Chất lượng: 3,75/5 SPSS cho người mới bắt đầu bởi Datalab cung cấp cho bạn một giới thiệu nhẹ nhàng về công cụ phân tích thống kê SPSS và cách bạn có thể sử dụng nó để tạo phân tích dữ liệu tương tác. SPSS là công cụ thống kê phổ biến nhất được các nhà nghiên cứu học thuật sử dụng vào năm 2015 và mặc dù nó đã trở nên phổ biến đáng kể, công cụ này được sử dụng rộng rãi trong các tập đoàn lớn như Zendesk, Lewis, Inc và Cơ quan quản lý khẩn cấp liên bang. Khóa học bao gồm các mẫu bảng đồ thị, biểu đồ thanh, biểu đồ, biểu đồ, tần số, mô tả, nhãn & định nghĩa, nhập dữ liệu, nhập dữ liệu, phân cụm phân cấp, phân tích nhân tố và hồi quy.SPSS and how you can use it to create interactive data analytics. SPSS was the most popular statistical tool used by academic researchers in 2015 and even though it has fallen significantly in popularity, the tool is widely used in large corporations such as Zendesk, Lewis, Inc, and Federal Emergency Management Agency. The course covers Graph board templates, bar charts, histograms, scatterplots, frequencies, descriptives, labels & definitions, entering data, importing data, hierarchical clustering, factor analysis, and regression. Hình ảnh của tác giả | SPSS cho người mới bắt đầu | Mockup bởi Crowf Ý kiến& nbsp; Đi qua tất cả các khóa học và cố gắng sao chép từng bước trên máy cục bộ của bạn. Mã cùng có thể giúp bạn học nhanh hơn và thậm chí bạn có thể đưa ra một giải pháp tốt hơn để thực hiện cùng một nhiệm vụ. Blog cung cấp cho bạn một giới thiệu đầy đủ về các công cụ phổ biến nhất được sử dụng trong ngành. Học nhiều kỹ năng cũng có thể tăng cơ hội được thuê bởi công ty mơ ước của bạn. & nbsp; Abid Ali Awan (@1abidaliawan) là một chuyên gia khoa học dữ liệu được chứng nhận, thích xây dựng các mô hình học máy. Hiện tại, ông đang tập trung vào việc tạo nội dung và viết blog kỹ thuật về học máy và công nghệ khoa học dữ liệu. Abid có bằng thạc sĩ về quản lý công nghệ và bằng cử nhân về kỹ thuật viễn thông. Tầm nhìn của anh là xây dựng một sản phẩm AI bằng mạng lưới thần kinh đồ thị cho các sinh viên đang vật lộn với bệnh tâm thần.Abid Ali Awan (@1abidaliawan) is a certified data scientist professional who loves building machine learning models. Currently, he is focusing on content creation and writing technical blogs on machine learning and data science technologies. Abid holds a Master's degree in Technology Management and a bachelor's degree in Telecommunication Engineering. His vision is to build an AI product using a graph neural network for students struggling with mental illness. Python nào là tốt nhất để phân tích dữ liệu?Pandas (phân tích dữ liệu Python) là phải trong vòng đời khoa học dữ liệu. Đây là thư viện Python phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất cho khoa học dữ liệu, cùng với sự numpy trong matplotlib. is a must in the data science life cycle. It is the most popular and widely used Python library for data science, along with NumPy in matplotlib.
Python có phù hợp để phân tích dữ liệu không?Nói cách khác, nhiều lý do Python rất hữu ích cho khoa học dữ liệu cũng là lý do tại sao nó phù hợp để phân tích dữ liệu.Hai lĩnh vực có sự chồng chéo đáng kể, nhưng cũng khá đặc biệt, mỗi lĩnh vực bên phải của họ.Python is useful for data science also end up being reasons why it's suitable for data analysis. The two fields have significant overlap, and yet are also quite distinctive, each on their right.
Cách tốt nhất để học Python để phân tích dữ liệu là gì?Làm thế nào để học Python cho khoa học dữ liệu.. Bước 1: Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Python.Tất cả mọi người bắt đầu từ một vài nơi..... Bước 2: Thực hành với học tập thực hành..... Bước 3: Tìm hiểu các thư viện khoa học dữ liệu Python..... Bước 4: Xây dựng danh mục khoa học dữ liệu khi bạn học Python..... Bước 5: Áp dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu nâng cao .. Python có tốt hơn Excel để phân tích dữ liệu không?Mặc dù về mặt kỹ thuật Python và Excel có các chức năng khác nhau, Python đã phát triển một số lượng mạnh mẽ vì mọi người đã nhận ra khả năng và tiềm năng của nó.Nó được coi là một công cụ phân tích dữ liệu tốt hơn bởi nhiều nhà phát triển và cộng đồng khoa học dữ liệu rộng lớn hơn.It's been deemed a better data analysis tool by many developers and the wider data science community. |
