Khóa học đầy đủ về khoa học dữ liệu với Python

Khóa học Khoa học dữ liệu với Python này cung cấp cho bạn tổng quan đầy đủ về các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu của Python. Learning python is a crucial skill for many data science roles, and you can develop it with this Python data science course. With a blended learning approach, you can learn Python for data science along with concepts like data wrangling, mathematical computing, and more. Unlock your career as a data scientist with Simplilearn’s Data Science with Python training

World’s #1 Online Bootcamp

• 4. 5Reviews 377
• 4. 5 Reviews 738
• 4. 5Reviews 8583

9/10 of our learners achieve their learning objectives after successful course completion*

Process Advisors

Data Science with Python Course Overview

The Data Science with Python course teaches you to master the concepts of Python programming. Through this Python for Data Science training, you will learn Data Analysis, Machine Learning, Data Visualization, Web Scraping, & NLP. Upon course completion, you will master the essential Data Science tools using Python

Data Science with Python Training Key Features

100% Money Back Guarantee

No questions asked refund*

At Simplilearn, we value the trust of our patrons immensely. But, if you feel that this Data Science with Python course does not meet your expectations, we offer a 7-day money-back guarantee. Chỉ cần gửi cho chúng tôi yêu cầu hoàn tiền qua email trong vòng 7 ngày kể từ ngày mua và chúng tôi sẽ hoàn lại 100% khoản thanh toán của bạn, không có câu hỏi nào

• 68 giờ học kết hợp
• 4 dự án ngành
• Học tập tương tác với phòng thí nghiệm máy tính xách tay Jupyter
• Truy cập trọn đời để tự học theo nhịp độ
• Buổi cố vấn chuyên dụng từ các giảng viên của các chuyên gia trong ngành

Kỹ năng được bảo hiểm

• sắp xếp dữ liệu
• khám phá dữ liệu
• Trực quan hóa dữ liệu
• toán học
• rút trích nội dung trang web
• xây dựng giả thuyết
• Khái niệm lập trình Python
• Gói NumPy và SciPy
• Gói Scikit Learn dành cho Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xem thêm

Những lợi ích

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển và Python đã trở thành một kỹ năng bắt buộc đối với 46% công việc trong Khoa học dữ liệu. Theo cục thống kê lao động Mỹ vào khoảng 11. 6 triệu việc làm về khoa học dữ liệu sẽ được tạo ra vào năm 2026  và các chuyên gia có kỹ năng Python sẽ có thêm lợi thế

• chỉ định
• Mức lương hàng năm
• Công ty tuyển dụng

• Mức lương hàng năm

  43 nghìn đô laTối thiểu

  $62KTrung bình

  $95KTối đa

  Nguồn. Cửa kính

  Công ty tuyển dụng

  Nguồn. Thật

• Mức lương hàng năm

  $83KTối thiểu

  $113KTrung bình

  $154KTối đa

  Nguồn. Cửa kính

  Công ty tuyển dụng

  Nguồn. Thật

Tùy chọn đào tạo

Tự học theo nhịp độ

$899

• Truy cập trọn đời vào nội dung eLearning chất lượng cao do các chuyên gia trong ngành tuyển chọn
• 4 dự án thực hành để hoàn thiện các kỹ năng đã học
• 3 bài kiểm tra mô phỏng để tự đánh giá
• Truy cập phòng thí nghiệm để thực hành trực tiếp trong các phiên
• Hỗ trợ và hỗ trợ người học 24x7

Đọc thêm

đăng ký ngay bây giờ

Bootcamp trực tuyến

$645

• Mọi thứ trong Học tập theo nhịp độ bản thân, cộng với
• 90 days of flexible access to online classes

• Đào tạo lớp học trực tiếp, trực tuyến bởi các giảng viên và học viên hàng đầu

• Lớp bắt đầu từ. -

ngày 28 tháng giêng. Weekend Class

ngày 4 tháng 2. Lớp cuối tuần

Hiển thị tất cả các lớp

đăng ký ngay bây giờ

Corporate Training

Tùy chỉnh theo nhu cầu của nhóm bạn

• Blended learning delivery model (self-paced eLearning and/or instructor-led options)
• Tùy chọn giá linh hoạt
• Hệ thống quản lý học tập cấp doanh nghiệp (LMS)
• Bảng điều khiển doanh nghiệp dành cho cá nhân và nhóm
• Hỗ trợ và hỗ trợ người học 24x7

Đọc thêm

Khoa học dữ liệu với Giáo trình khóa học Python

Đủ điều kiện

Nhu cầu về Khoa học dữ liệu với các chuyên gia lập trình Python đã tăng lên, khiến khóa học này rất phù hợp cho những người tham gia ở mọi cấp độ kinh nghiệm. Khóa học Khoa học dữ liệu với Python này có lợi cho các chuyên gia phân tích sẵn sàng làm việc với các chuyên gia Python, Phần mềm và CNTT quan tâm đến lĩnh vực phân tích và bất kỳ ai thực sự quan tâm đến Khoa học dữ liệu

điều kiện tiên quyết

Người học cần có bằng đại học hoặc bằng tốt nghiệp trung học. Để hiểu rõ nhất về khóa học Khoa học dữ liệu Python, bạn nên bắt đầu với các khóa học bao gồm, Giới thiệu về Khoa học dữ liệu trong Python, Ôn tập toán học, Khoa học dữ liệu trong đời thực và Khái niệm cơ bản về thống kê cho Khoa học dữ liệu. Các khóa học này được cung cấp dưới dạng đồng hành miễn phí với khóa đào tạo này.  

Nội dung khóa học

• Khoa học dữ liệu với Python

  Xem trước

  • bài 01. Giới thiệu khóa học

    09. 05Preview

    • 1. 01 Course Introduction

      05. 54

    • 1. 02 Demo Jupyter Lab Walk - Through

      03. 11

  • Lesson 02. Introduction to Data Science

    09. 10Preview

    • 2. 01 Learning Objectives

      00. 27

    • 2. 02 Data Science Methodology

      01. 20

    • 2. 03 From Business Understanding to Analytic Approach

      01. 02

    • 2. 04 From Requirements to Collection

      01. 06

    • 2. 05 From Understanding to Preparation

      01. 10

    • 2. 06 Từ mô hình hóa đến đánh giá

      01. 53

    • 2. 07 Từ triển khai đến phản hồi

      01. 52

    • 2. 08 bài học quan trọng

      00. 20

  • Bài 03. Thư viện Python cho Khoa học dữ liệu

    01. 59. 39Xem trước

    • 3. 01 Mục tiêu học tập

      00. 34

    • 3. 02 Thư viện Python cho Khoa học dữ liệu

      01. 51

    • 3. 03 Nhập thư viện vào chương trình Python

      01. 05

    • 3. 04

      04. 35

    • 3. 05 Bản thử nghiệm

      05. 08

    • 3. 06 Nguyên tắc cơ bản của Numpy

      02. 13

    • 3. 07 Hình dạng và trục của mảng Numpy Phần A

      02. 48

    • 3. 08 Hình dạng và trục của mảng Numpy Phần B

      03. 22

    • 3. 09 Phép toán số học

      02. 34

    • 3. 10 câu lệnh điều kiện trong Python

      02. 44

    • 3. 11 Hàm toán học và thống kê phổ biến trong NumPy

      04. 25

    • 3. 12 Lập chỉ mục và cắt lát trong Python Phần A

      02. 26

    • 3. 13 Lập chỉ mục và cắt lát trong Python Phần B

      02. 25

    • 3. 14 Giới thiệu về gấu trúc

      01. 41

    • 3. 15 Giới thiệu về Pandas Series

      03. 37

    • 3. 16 Truy vấn một chuỗi

      03. 54

    • 3. 17 khung dữ liệu gấu trúc

      02. 53

    • 3. 18 Giới thiệu về Pandas Panel

      01. 45

    • 3. 19 chức năng phổ biến trong Pandas

      02. 20

    • 3. 20 hàm thống kê trong Pandas

      01. 43

    • 3. 21 Ngày và Giờ

      02. 18

    • 3. 22 Công cụ IO

      02. 36

    • 3. 23 Dữ liệu phân loại

      02. 09

    • 3. 24 Làm việc với dữ liệu văn bản

      02. 34

    • 3. 25 Lặp lại

      01. 54

    • 3. 26 Âm mưu với gấu trúc

      03. 23

    • 3. 27 Matplotlib

      06. 04

    • 3. 28 Bản trình diễn Matplotlib

      02. 09

    • 3. 29 Data Visualization Libraries in Python Matplotlib

      01. 30

    • 3. 30 loại đồ thị

      01. 14

    • 3. 31 Sử dụng Matplotlib để vẽ đồ thị

      03. 32

    • 3. 32 Matplotlib cho Trực quan hóa 3D

      02. 14

    • 3. 33 Sử dụng Matplotlib với các gói Python khác

      01. 02

    • 3. 34 Thư viện trực quan hóa dữ liệu trong Python Seaborn Giới thiệu

      00. 58

    • 3. 35 Tính năng Trực quan hóa Seaborn

      02. 13

    • 3. 36 Sử dụng Seaborn để vẽ đồ thị

      01. 40

    • 3. 37 Phân tích bằng cách sử dụng các lô seaborn

      00. 53

    • 3. 38 Plotting 3D Graphs for Multiple Columns using Seaborn

      03. 16

    • 3. 39 SciPy

      05. 23

    • 3. 40 Demo Scipy

      01. 38

    • 3. 41 Scikit-learn

      02. 08

    • 3. 42 Scikit Models

      01. 25

    • 3. 43 Scikit Datasets

      01. 12

    • 3. 44 Preprocessing Data in Scikit Learn Part 1

      01. 28

    • 3. 45 Preprocessing Data in Scikit Learn Part 2

      01. 45

    • 3. 46 Preprocessing Data in Scikit Learn Part 3

      02. 04

    • 3. 47 Demo Scikit learn

      06. 20

    • 3. 48 Key Takeaways

      00. 34

  • Lesson 04. Statistics

    02. 29. 57Preview

    • 4. 01 Learning Objectives

      00. 34

    • 4. 02 Introduction to Linear Algebra

      02. 09

    • 4. 03 Scalars and vectors

      01. 27

    • 4. 04 Dot product of Two Vectors

      02. 02

    • 4. 05 Linear Independence of Vectors

      00. 46

    • 4. 06 Norm of a Vector

      01. 33

    • 4. 07 Matrix

      02. 46

    • 4. 08 Matrix Operations

      02. 38

    • 4. 09 Transpose of a Matrix

      00. 47

    • 4. 10 Hạng của một ma trận

      01. 45

    • 4. 11 Định thức của ma trận và Ma trận định danh hoặc toán tử

      02. 15

    • 4. 12 Nghịch đảo của ma trận và Giá trị riêng và vectơ riêng

      02. 10

    • 4. 13 Giải tích trong Đại số tuyến tính

      01. 14

    • 4. 14 Tầm quan trọng của Thống kê đối với Khoa học Dữ liệu

      02. 00

    • 4. 15 thuật ngữ thống kê phổ biến

      01. 19

    • 4. 16 loại thống kê

      02. 10

    • 4. 17 Phân loại dữ liệu và các loại dữ liệu

      02. 40

    • 4. 18 cấp độ đo lường

      02. 04

    • 4. 19 Các biện pháp của xu hướng trung tâm có nghĩa là

      01. 33

    • 4. 20 biện pháp trung bình xu hướng trung tâm

      01. 37

    • 4. 21 Biện pháp của Chế độ xu hướng trung tâm

      01. 03

    • 4. 22 Các biện pháp phân tán

      01. 56

    • 4. 23 Phương sai

      02. 14

    • 4. 24 biến ngẫu nhiên

      01. 36

    • 4. 25 bộ

      02. 03

    • 4. 26 Đo độ nghiêng của hình dạng

      01. 38

    • 4. 27 Đo Độ Nhọn Hình Dạng

      01. 20

    • 4. 28 Hiệp phương sai và tương quan

      02. 11

    • 4. 29 Thống kê cơ bản với Tuyên bố vấn đề Python

      00. 49

    • 4. 30 Thống kê cơ bản với Giải pháp Python

      10. 30

    • 4. 31 Xác suất Tầm quan trọng của nó và Phân bố xác suất

      02. 49

    • 4. 32 Phân Phối Xác Suất Phân Phối Nhị Thức

      02. 13

    • 4. 33 Phân phối nhị thức bằng Python

      01. 31

    • 4. 34 Phân phối xác suất Phân phối Poisson

      02. 08

    • 4. 35 Phân phối Poisson bằng Python

      01. 20

    • 4. 36 Phân Phối Xác Suất Phân Phối Chuẩn

      03. 17

    • 4. 37 Phân Phối Xác Suất Phân Phối Đồng Nhất

      01. 03

    • 4. 38 Phân Phối Xác Suất Phân Phối Bernoulli

      02. 27

    • 4. 39 Hàm mật độ xác suất và Hàm khối lượng

      01. 57

    • 4. 40 Hàm Phân Phối Tích Lũy

      01. 52

    • 4. 41 Định lý giới hạn trung tâm

      02. 22

    • 4. 42 Định lý Bayes

      01. 50

    • 4. 43 Lý thuyết ước lượng

      02. 09

    • 4. Ước tính 44 điểm bằng Python

      00. 45

    • 4. 45 Phân phối

      01. 11

    • 4. 46 Kurtosis Skewness và phân phối T của Student

      01. 46

    • 4. 47 Kiểm định giả thuyết và cơ chế

      01. 59

    • 4. 48 Kết quả kiểm định giả thuyết Sai lầm loại I và II

      01. 28

    • 4. 49 Giả thuyết không và Giả thuyết thay thế

      01. 27

    • 4. 50 khoảng tin cậy

      01. 32

    • 4. 51 Lề sai số

      01. 21

    • 4. 52 Mức Độ Tin Cậy

      01. 05

    • 4. 53 Kiểm tra T và giá trị P Sử dụng Python

      04. 39

    • 4. 54 Phép thử Z và giá trị P Sử dụng Python

      05. 25

    • 4. 55 So sánh và Đối chiếu T test và Z-test

      02. 54

    • 4. Phân phối bình phương 56 Chi

      02. 32

    • 4. 57 Phân phối bình phương Chi bằng Python

      03. 18

    • 4. 58 Kiểm tra Chi bình phương và Mức độ phù hợp

      02. 16

    • 4. 59 ANOVA

      02. 05

    • 4. 60 thuật ngữ ANOVA

      01. 31

    • 4. 61 Giả định và các loại ANOVA

      02. 19

    • 4. 62 Phân Vùng Phương Sai

      02. 32

    • 4. 63 phân phối F

      02. 01

    • 4. 64 F Phân phối bằng Python

      03. 54

    • 4. 65 Bài kiểm tra F

      02. 32

    • 4. 66 Thống kê nâng cao với Tuyên bố vấn đề Python

      00. 54

    • 4. 67 Thống kê nâng cao với giải pháp Python

      10. 06

    • 4. 68 bài học quan trọng

      00. 38

  • Bài 05. sắp xếp dữ liệu

    31. 32Xem trước

    • 5. 01 Mục tiêu học tập

      00. 42

    • 5. 02 Khai thác dữ liệu Đang tải tệp Phần A

      02. 53

    • 5. 03 Khai thác dữ liệu Đang tải tệp Phần B

      01. 36

    • 5. 04 Kỹ thuật khám phá dữ liệu Phần A

      02. 44

    • 5. 05 Kỹ thuật khám phá dữ liệu Phần B

      02. 48

    • 5. 06 Sinh ra biển

      02. 19

    • 5. 07 Demo Phân tích tương quan

      02. 38

    • 5. 08 Data Wrangling

      01. 28

    • 5. 09 Missing Values in a Dataset

      01. 57

    • 5. 10 Outlier Values in a Dataset

      01. 50

    • 5. 11 Demo Outlier and Missing Value Treatment

      04. 12

    • 5. 12 Data Manipulation

      00. 49

    • 5. 13 Functionalities of Data Object in Python Part A

      01. 50

    • 5. 14 Functionalities of Data Object in Python Part B

      01. 34

    • 5. 15 Different Types of Joins

      01. 34

    • 5. 16 Key Takeaways

      00. 38

  • Lesson 06. Feature Engineering

    06. 57Preview

    • 6. 01 Learning Objectives

      00. 28

    • 6. 02 Introduction to Feature Engineering

      01. 50

    • 6. 03 Encoding of Catogorical Variables

      00. 27

    • 6. 04 Label Encoding

      01. 46

    • 6. 05 Techniques used for Encoding variables

      02. 11

    • 6. 06 Key Takeaways

      00. 15

  • Lesson 07. Exploratory Data Analysis

    24. 58Preview

    • 7. 01 Learning Objectives

      00. 33

    • 7. 02 Types of Plots

      09. 38

    • 7. 03 Plots and Subplots

      10. 06

    • 7. 04 Assignment 01 Pairplot Demo

      02. 28

    • 7. 05 Assignment 02 Pie Chart Demo

      01. 52

    • 7. 06 Key Takeaways

      00. 21

  • Lesson 08. Feature Selection

    06. 15Preview

    • 8. 01 Learning Objectives

      00. 33

    • 8. 02 Feature Selection

      01. 28

    • 8. 03 Regression

      00. 54

    • 8. 04 Factor Analysis

      01. 58

    • 8. 05 Factor Analysis Process

      01. 07

    • 8. 06 Key Takeaways

      00. 15

• Free Course

• Math Refresher

  Xem trước

  • bài 01. Giới thiệu khóa học

    06. 23Preview

    • 1. 01 About Simplilearn

      00. 28

    • 1. 02 Introduction to Mathematics

      01. 18

    • 1. 03 Types of Mathematics

      02. 39

    • 1. 04 Applications of Math in Data Industry

      01. 17

    • 1. 05 Learning Path

      00. 25

    • 1. 06 Course Components

      00. 16

  • Lesson 02. Probability and Statistics

    27. 27Preview

    • 2. 01 Learning Objectives

      00. 29

    • 2. 02 Basics of Statistics and Probability

      03. 08

    • 2. 03 Introduction to Descriptive Statistics

      02. 12

    • 2. 04 Các biện pháp về xu hướng trung tâm​

      04. 50

    • 2. 05 Biện pháp Bất đối xứng​

      01. 10

    • 2. 06 Các biện pháp thay đổi

      03. 49

    • 2. 07 Thước Đo Mối Quan Hệ​

      02. 31

    • 2. 08 Nhập Môn Xác Suất

      08. 36

    • 2. 09 Bài học rút ra chính

      00. 42

    • 2. 10 Kiểm tra kiến ​​thức

  • Bài 03. hình học tọa độ

    06. 31

    • 3. 01 Mục tiêu học tập

      00. 35

    • 3. 02 Nhập môn Hình học tọa độ​

      03. 16

    • 3. 03 Công Thức Hình Học Toạ Độ​

      01. 51

    • 3. 04 Bài học rút ra chính

      00. 49

    • 3. 05 Knowledge Check

  • Lesson 04. Linear Algebra

    29. 53Preview

    • 4. 01 Learning Objectives

      00. 29

    • 4. 02 Introduction to Linear Algebra

      03. 21

    • 4. 03 Forms of Linear Equation

      05. 21

    • 4. 04 Solving a Linear Equation

      05. 21

    • 4. 05 Introduction to Matrices

      02. 05

    • 4. 06 Matrix Operations

      07. 07

    • 4. 07 Introduction to Vectors

      01. 00

    • 4. 08 Types and Properties of Vectors

      01. 52

    • 4. 09 Vector Operations

      02. 39

    • 4. 10 Key Takeaways

      00. 38

    • 4. 11 Knowledge Check

  • Lesson 05. Eigenvalues Eigenvectors and Eigendecomposition

    08. 56Preview

    • 5. 01 Mục tiêu học tập

      00. 29

    • 5. 02 Eigenvalues

      01. 19

    • 5. 03 Eigenvectors

      04. 09

    • 5. 04 Eigendecomposition

      02. 21

    • 5. 05 Key Takeaways

      00. 38

    • 5. 06 Knowledge Check

  • Lesson 06. Introduction to Calculus

    09. 47Preview

    • 6. 01 Learning Objectives

      00. 30

    • 6. 02 Basics of Calculus

      01. 20

    • 6. 03 Differential Calculus

      03. 01

    • 6. 04 Differential Formulas

      01. 01

    • 6. 05 Integral Calculus

      02. 33

    • 6. 06 Integration Formulas

      00. 47

    • 6. 07 Key Takeaways

      00. 35

    • 6. 08 Knowledge Check

• Free Course

• Statistics Essential for Data Science

  Xem trước

  • bài 01. Giới thiệu khóa học

    07. 05Preview

    • 1. 01 Course Introduction

      05. 19

    • 1. 02 What Will You Learn

      01. 46

  • Lesson 02. Introduction to Statistics

    18. 40Preview

    • 2. 01 Learning Objectives

      01. 16

    • 2. 02 What Is Statistics

      01. 50

    • 2. 03 Why Statistics

      02. 06

    • 2. 04 Difference between Population and Sample

      01. 20

    • 2. 05 Different Types of Statistics

      02. 42

    • 2. 06 Importance of Statistical Concepts in Data Science

      03. 20

    • 2. 07 Application of Statistical Concepts in Business

      02. 11

    • 2. 08 Case Studies of Statistics Usage in Business

      03. 09

    • 2. 09 Recap

      00. 46

  • Lesson 03. Understanding the Data

    17. 29Preview

    • 3. 01 Mục tiêu học tập

      01. 12

    • 3. 02 Types of Data in Business Contexts

      02. 11

    • 3. 03 Data Categorization and Types of Data

      03. 13

    • 3. 03 Types of Data Collection

      02. 14

    • 3. 04 Types of Data

      02. 01

    • 3. 05 Structured vs. Unstructured Data

      01. 46

    • 3. 06 Sources of Data

      02. 17

    • 3. 07 Data Quality Issues

      01. 38

    • 3. 08 Recap

      00. 57

  • Lesson 04. Descriptive Statistics

    32. 48Preview

    • 4. 01 Learning Objectives

      01. 26

    • 4. 02 Trung bình toán học và vị trí

      03. 15

    • 4. 03 Các biện pháp về xu hướng trung tâm. Part A

      02. 17

    • 4. 04 Measures of Central Tendancy. Phần B

      02. 41

    • 4. 05 Measures of Dispersion

      01. 15

    • 4. 06 Phạm vi Outliers Quartiles Độ lệch

      02. 30

    • 4. 07 Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD) Phương sai độ lệch chuẩn

      03. 37

    • 4. 08 Điểm Z và Quy tắc Thực nghiệm

      02. 14

    • 4. 09 Hệ số biến thiên và ứng dụng của nó

      02. 06

    • 4. 10 phép đo hình dạng

      02. 39

    • 4. 11 Tổng hợp dữ liệu

      02. 03

    • 4. 12 bản tóm tắt

      00. 54

    • 4. 13 Nghiên cứu điển hình Một. Thống kê mô tả

      05. 51

  • Bài 05. Trực quan hóa dữ liệu

    20. 55Xem trước

    • 5. 01 Mục tiêu học tập

      00. 57

    • 5. 02 Trực quan hóa dữ liệu

      02. 15

    • 5. 03 Biểu đồ cơ bản

      01. 52

    • 5. 04 Biểu đồ nâng cao

      02. 19

    • 5. 05 Giải thích Biểu đồ

      02. 57

    • 5. 06 Chọn biểu đồ phù hợp

      02. 25

    • 5. 07 Biểu đồ Nên và Không nên

      02. 47

    • 5. 08 Kể Chuyện Bằng Biểu Đồ

      01. 29

    • 5. 09 Tóm tắt

      00. 50

    • 5. 10 Nghiên cứu điển hình Hai. Trực quan hóa dữ liệu

      03. 04

  • Bài 06. xác suất

    19. 49Xem trước

    • 6. 01 Learning Objectives

      00. 55

    • 6. 02 Nhập Môn Xác Suất

      03. 10

    • 6. 03 Thuật Ngữ Chính Trong Xác Suất

      02. 25

    • 6. 04 Xác suất có điều kiện

      02. 11

    • 6. 05 Loại Sự Kiện. Độc lập và phụ thuộc

      02. 59

    • 6. 06 Phép Cộng Định Lý Xác Suất

      01. 58

    • 6. 07 Phép Nhân Định Lý Xác Suất

      02. 08

    • 6. 08 Định lý Bayes

      03. 10

    • 6. 09 Tóm tắt

      00. 53

  • Bài 07. Phân bố xác suất

    23. 20Xem trước

    • 7. 01 Learning Objectives

      00. 52

    • 7. 02 Biến ngẫu nhiên

      02. 21

    • 7. 03 Phân phối xác suất rời rạc so với. Tiếp diễn. Phần A

      01. 44

    • 7. 04 Phân phối xác suất Rời rạc so với. Tiếp diễn. Phần B

      01. 45

    • 7. 05 Phân phối xác suất rời rạc thường được sử dụng. Phần A

      03. 18

    • 7. 06 Phân phối xác suất rời rạc. Poisson

      03. 16

    • 7. 07 Nhị thức theo Định lý Poisson

      02. 28

    • 7. 08 Phân Phối Xác Suất Liên Tục Thường Dùng

      03. 22

    • 7. 09 Ứng dụng của phân phối chuẩn

      02. 49

    • 7. 10 bản tóm tắt

      01. 25

  • Bài 08. Lấy mẫu và kỹ thuật lấy mẫu

    30. 53Xem trước

    • 8. 01 Mục tiêu học tập

      00. 51

    • 8. 02 Giới thiệu về lấy mẫu và lỗi lấy mẫu

      03. 05

    • 8. 03 Ưu điểm và Nhược điểm của Lấy mẫu

      01. 31

    • 8. 04 Phương pháp chọn mẫu xác suất. Phần A

      02. 32

    • 8. 05 Phương pháp lấy mẫu xác suất. Phần B

      02. 27

    • 8. 06 Phương pháp chọn mẫu phi xác suất. Phần A

      01. 42

    • 8. 07 Phương pháp chọn mẫu phi xác suất. Phần B

      01. 25

    • 8. 08 Sử dụng Lấy mẫu Xác suất và Lấy mẫu Phi Xác suất

      02. 08

    • 8. 09 Lấy mẫu

      01. 08

    • 8. 10 Phân phối xác suất

      02. 53

    • 8. 11 Định lý Năm Điểm Một

      00. 52

    • 8. 12 Định lý giới hạn trung tâm

      02. 14

    • 8. 13 Tóm tắt

      01. 07

    • 8. 14 Nghiên cứu điển hình Ba. Mẫu và kỹ thuật lấy mẫu

      05. 16

    • 8. 15 Tiêu điểm

      01. 42

  • Bài 09. Thống kê suy luận

    33. 59Xem trước

    • 9. 01 Mục tiêu học tập

      01. 04

    • 9. 02 Giả thuyết và Kiểm định giả thuyết trong doanh nghiệp

      03. 24

    • 9. 03 Giả thuyết không và thay thế

      01. 44

    • 9. 04 Giá trị P

      03. 22

    • 9. 05 Mức Ý Nghĩa

      01. 16

    • 9. 06 Lỗi Loại Một và Hai

      01. 37

    • 9. 07 Kiểm tra Z

      02. 24

    • 9. 08 Khoảng tin cậy và Mức ý nghĩa phần trăm. Phần A

      02. 52

    • 9. 09 Khoảng tin cậy. Phần B

      01. 20

    • 9. 10 bài kiểm tra một đuôi và hai đuôi

      04. 43

    • 9. 11 lưu ý cần nhớ cho giả thuyết vô hiệu

      01. 02

    • 9. 12 giả thuyết thay thế

      01. 51

    • 9. 13 Tóm tắt

      00. 56

    • 9. 14 Nghiên cứu tình huống 4. Thống kê suy luận

      06. 24

    • Thử nghiệm giả thuyết

  • bài 10. Ứng dụng thống kê suy luận

    27. 20Xem trước

    • 10. 01 Mục tiêu học tập

      00. 50

    • 10. 02 Phân tích hai biến

      02. 01

    • 10. 03 Lựa chọn Bài kiểm tra phù hợp cho EDA

      02. 29

    • 10. 04 Tham số so với. Kiểm tra phi tham số

      01. 54

    • 10. 05 Kiểm tra ý nghĩa

      01. 38

    • 10. 06 Kiểm tra Z

      04. 27

    • 10. 07 Kiểm tra T

      00. 54

    • 10. 08 Phép thử tham số ANOVA

      03. 26

    • 10. 09 Kiểm định Chi bình phương

      02. 31

    • 10. Kiểm tra 10 dấu hiệu

      01. 58

    • 10. 11 Bài kiểm tra Kruskal Wallis

      01. 04

    • 10. Thử nghiệm 12 Mann Whitney Wilcoxon

      01. 18

    • 10. 13 Chạy thử tính ngẫu nhiên

      01. 53

    • 10. 14 Tóm tắt

      00. 57

  • Bài 11. Mối quan hệ giữa các biến

    18. 08Xem trước

    • 11. 01 Mục tiêu học tập

      01. 06

    • 11. 02 Tương quan

      01. 54

    • 11. 03 Hệ số tương quan của Karl Pearson

      02. 36

    • 11. 04 Karl Pearson. Trường hợp sử dụng

      01. 30

    • 11. 05 Hệ số tương quan hạng của Spearman

      02. 14

    • 11. 06 nhân quả

      01. 47

    • 11. 07 Ví dụ về hồi quy

      02. 28

    • 11. 08 Hệ số xác định

      01. 12

    • 11. 09 Định Lượng Chất Lượng

      02. 29

    • 11. 10 bản tóm tắt

      00. 52

  • Bài 12. Ứng dụng thống kê trong kinh doanh

    17. 25Xem trước

    • 12. 01 Mục tiêu học tập

      00. 53

    • 12. 02 Cách sử dụng số liệu thống kê trong công việc hàng ngày

      03. 29

    • 12. 03 Ví dụ. Làm thế nào để không nói dối với số liệu thống kê

      02. 34

    • 12. 04 Làm thế nào để không nói dối với số liệu thống kê

      01. 49

    • 12. 05 Nói Dối Qua Hình Tượng

      02. 15

    • 12. 06 Nói dối về các mối quan hệ

      03. 31

    • 12. 07 Tóm tắt

      01. 06

    • 12. 08 Tiêu điểm

      01. 48

  • Bài 13. Hỗ trợ thực hành

    11. 47

    • Hỗ trợ thực hành. Báo cáo vấn đề

      02. 10

    • Hỗ trợ thực hành. Giải pháp

      09. 37

Xem thêm

Liên hệ chúng tôi

65-800-492-2295

( Miễn phí )

Industry Project

• Dự án 1

  Dự đoán xếp hạng sản phẩm cho Amazon

  Giúp Amazon, một công ty thương mại điện tử có trụ sở tại Hoa Kỳ, cải thiện công cụ đề xuất của mình bằng cách dự đoán xếp hạng cho các sản phẩm không được xếp hạng và thêm chúng vào các đề xuất phù hợp

• dự án 2

  Dự báo nhu cầu cho Walmart

  Dự đoán doanh số bán hàng chính xác cho 45 cửa hàng Walmart, xem xét tác động của các sự kiện giảm giá khuyến mại. Kiểm tra xem các yếu tố kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến doanh số không

• dự án 3

  Cải thiện trải nghiệm khách hàng cho Comcast

  Cung cấp cho Comcast, một công ty viễn thông toàn cầu có trụ sở tại Hoa Kỳ, các đề xuất chính để cải thiện trải nghiệm của khách hàng bằng cách xác định và cải thiện các vấn đề làm giảm sự hài lòng của khách hàng

• dự án 4

  Phân tích tiêu hao cho IBM

  IBM, một công ty CNTT hàng đầu có trụ sở tại Hoa Kỳ, muốn xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự tiêu hao của nhân viên bằng cách xây dựng một mô hình hồi quy hậu cần có thể giúp dự đoán tình trạng rời bỏ nhân viên.

• dự án 5

  Phân tích yêu cầu dịch vụ NYC 311

  Thực hiện phân tích dữ liệu yêu cầu dịch vụ của các cuộc gọi 3-1-1 của Thành phố New York. Tập trung vào các kỹ thuật sắp xếp dữ liệu để hiểu các mẫu trong dữ liệu và trực quan hóa các loại khiếu nại chính

• dự án 6

  Phân tích bộ dữ liệu MovieLens

  Một nhóm nghiên cứu đang làm việc về hệ thống lọc thông tin, lọc cộng tác và đề xuất. Thực hiện phân tích bằng kỹ thuật Phân tích dữ liệu khám phá cho bộ dữ liệu người dùng

trướcTiếp theo

Khoa học dữ liệu với bài kiểm tra & chứng chỉ Python

• Ai cung cấp chứng nhận và nó có giá trị trong bao lâu?

  Sau khi bạn hoàn thành thành công khóa đào tạo Khoa học dữ liệu với Python, Simplilearn sẽ cung cấp cho bạn chứng chỉ hoàn thành khóa học được ngành công nhận và có giá trị trọn đời

• Tôi cần những gì để mở khóa chứng chỉ Simplilearn của mình?

  Lớp học trực tuyến

  • Tham dự một đợt hoàn chỉnh về Khoa học dữ liệu với khóa đào tạo Python
  • Gửi ít nhất một dự án đã hoàn thành

  Tự Học Trực Tuyến

  • Hoàn thành 85% khóa học
  • Gửi ít nhất một dự án đã hoàn thành

• Bạn có cung cấp bất kỳ bài kiểm tra thực hành nào trong khóa học Khoa học dữ liệu với Python không?

  Có, chúng tôi cung cấp 1 bài kiểm tra thực hành như một phần của khóa học Khoa học dữ liệu với Python để giúp bạn chuẩn bị cho kỳ thi chứng chỉ thực tế. Bạn có thể dùng thử Khoa học dữ liệu miễn phí này với Bài kiểm tra thực hành Python để hiểu các loại bài kiểm tra nằm trong chương trình giảng dạy của khóa học.   

Data Science with Python Course Reviews

• Brian

  Program Manager (iGPM RBEI)

  The training was well-structured, and the trainer was experienced with hands-on know-how. The trainer handled responses and queries efficiently with a good amount of patience

• Mushtaque Ansari

  Senior Software Developer

  I had a wonderful experience learning Data Science with Python with Simplilearn. Thank you, Vaishali for explaining concepts theoretically and practically. The live sessions helped me easily understand the concepts

• Vignesh Manikandan

  The online classes were well-paced and helped us learn a ton of stuff within a short amount of time. Vaishali is very knowledgeable and handled all the sessions with outstanding professionalism. Thanks for your expertise

• Arvind Kumar

  Technology Lead

  It was a great learning experience. My trainer, Vaishali delivered each session well. All topics were explained with in-depth theory, real-time examples, and execution of the same in Python. Her teaching methodology enhanced the learning process

• Darshan Gajjar

  I learned a lot about Python, Numpy, Pandas, Visualization. The instructor, Swagat was excellent in explaining things clearly. The support team is also accommodative and resolves issues instantly

• Aashish Kumar

  I completed this course at Simplilearn. The faculty, Prashanth Nair, was extremely knowledgeable, and the entire class appreciated his way of teaching. Simplilearn's support team was very accommodating and quick in providing responses. I was able to grab a 30% hike in my salary after getting certified

• Nikhil Lohakare

  The sessions are very interesting and easy to understand. I enjoyed each and every one of them, thanks to the trainer, Prashant

• C Muthu Raman

  Simplilearn facilitates a brilliant platform to acquire new & relevant skills at ease. Well laid out course content and expert faculty ensure an excellent learning experience

• Surendaran Baskaran

  I took this course with Simplilearn. The instructor is knowledgeable and shares their skills and knowledge. My learning experience has been outstanding with Simplilearn. The practice labs and materials are helpful for better learning. Thank you, Simplilearn. Happy Learning

• Mukesh Pandey

  Simplilearn is an excellent platform for online learning. Their course curriculum is comprehensive and up to date. We get lifetime access to the recorded sessions in case we need to refresh our understanding. If you are looking to upskill, I suggest you sign up with Simplilearn. They offer classes in almost all disciplines

• Dastagiri Durgam

  Incredible mentorship, and amazing and unique lectures. Simplilearn provides a great way to learn with self-paced videos and recordings of online sessions. Thanks, Simplilearn, for providing quality education

• Akash Raj

  Technology Engineer

  The instructor not only delivers the lecture but also focuses on practical aspects related to the subject. This is something about the course that really impressed me

• Shiv Sharma

  Prashant Nair is an awesome faculty. The way he simplifies, relates and explains topics is outstanding. I would love to enroll for and attend all his classes

• Kiran Kumar

  I recently enrolled in the Data Scientist Master’s Program at Simplilearn. The syllabus is systematically structured, and the Live sessions are explained with real-time examples. This makes the course more accessible to freshers with basic knowledge. Looking forward to completing it. Thanks, Simplilearn Team

• Satabdi Adhikary

  Simplilearn's courses are affordable and helped me learn something new during the lockdown. Moreover, I also got to add a Well-Known Global Name like Simplilearn to my resume. I could choose the trainer as well as enroll for multiple sessions using the Flexible Pass

trướcTiếp theo

Why Online Bootcamp

• Develop skills for real career growthCutting-edge curriculum designed in guidance with industry and academia to develop job-ready skills
• Learn from experts active in their field, not out-of-touch trainersLeading practitioners who bring current best practices and case studies to sessions that fit into your work schedule
• Learn by working on real-world problemsCapstone projects involving real world data sets with virtual labs for hands-on learning
• Structured guidance ensuring learning never stops24x7 Learning support from mentors and a community of like-minded peers to resolve any conceptual doubts

Data Science with Python Training FAQs

• Why learn Python for Data Science?

  Python is the most popular programming language for Data Science. Python is widely used to perform data analysis, data manipulation, and data visualization. The advantages of using Python for data science are

  • Python offers access to a wide variety of Data Science libraries and it is the ideal language for implementing algorithms and the rapid development of applications in Data Science
  • Python is an object-oriented programming language with integrated dynamic semantics, used primarily for application and web development. The widely used language offers dynamic binding and dynamic typing options
  • Python is a high-level programming language with an enormous community. Its flexibility is quite useful for any issues related to application development in Data Science

• Can I learn Python Data Science course online?

  The rapid evolution of learning methodologies, thanks to the influx of technology, has increased the ease and efficiency of online learning, making it possible to learn at your own pace. Simplilearn's Python Data Science course provides live classes and access to study materials from anywhere and at any time. Our extensive (and growing) collection of blogs, tutorials, and YouTube videos will help you get up to speed on the main concepts. Even after your class ends, we provide a 24/7 support system to help you with any questions or concerns you may have

• What is the job outlook for Data Science with Python programming professionals?

  Harvard Business Review has already named Data Scientist as the ‘Sexiest Job of the 21st Century. ’ The statement is echoed in LinkedIn Emerging Jobs Report 2021 in which Data Science specialists are one of the top emerging jobs in the US with Python as one of its key skills. The job role has witnessed an annual growth of 35 percent for Data scientists and Data engineers

• Do I need coding experience to learn Python for Data Science?

  If you have prior coding experience or familiarity with any other object-oriented programming language, it will be easier for you to learn Python for Data Science. However, it is not compulsory

• I have familiarity in other programming languages like C++/Java. Khóa học Khoa học dữ liệu với Python có giúp tôi chuyển sang Python không?

  Python has simple syntax and is easy to understand. Knowledge of Java or C++ language helps in learning Python faster. This is because Python is also object-oriented and many of its prototypes are similar to Java. So you can easily migrate to Python with this comprehensive course

• How much Python is required for Data Science?

  Python is used for a variety of applications and you don’t need to be familiar with all of its libraries and modules. Even if you know the basics of Python, this Data Science with Python certification covers the popular libraries of Python that are used in data science projects

• Does Python support any open-source libraries?

  Yes, Python supports a lot of open-source libraries like SciPy, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow, Matplotlib, and Pandas

• Does the knowledge imparted through this Data Science with Python certification apply to Machine Learning and Data Science projects?

  Yes, our Data Science with Python course is specifically designed to impart industry-oriented skills. The course material, practice with integrated labs, and real-world projects enhance your practical knowledge and help you apply them to Data Science projects

• How can I get started with this Data Science with Python course?

  It is beneficial if you brush up your skills in core math, statistics, and programming basics to get started with this Data Science with Python course

• Which companies use Python for Data Science?

  Major companies like Google, Instagram, Goldman Sachs, Facebook, Quora, Netflix, Dropbox, and PayPal use Python for Data Science

• Làm thế nào để các nhà khoa học dữ liệu sử dụng Python trong công việc hàng ngày?

  Data scientists handle a variety of tasks in their day-to-day routine. They gather, merge, and analyze data and identify trends and patterns. Họ cũng xây dựng và thử nghiệm các thuật toán mới để đơn giản hóa các vấn đề về dữ liệu. Python is used along with other tools to perform all these tasks

• What are the system requirements to install Python for Data Science?

  To run Python, your system must fulfill the following basic requirements

  • 32 or 64-bit Operating System
  • 1GB RAM 

  The instruction uses Anaconda and Jupyter notebooks. The e-learning videos provide detailed instructions on how to install them

• Which is better for Data Science — R or Python?

  Python and R are both popular languages among data scientists. While R is a statistical analysis language, Python is a general-purpose language that has a readable syntax and well-structured code. Data professionals prefer Python for its versatility and R for its better visualization capabilities. However, deciding on the best-suited programming language depends on the nature of the data analysis task you are working on

• Tôi sẽ học gì trong khóa học Python cho Khoa học dữ liệu?

  When learning about Data Science with Python, you will gain a clear understanding of Python topics like functions, classes, lists, dictionaries, sets, tuples, and various Python libraries. Further, you will go through concepts like mathematical computing, data visualization, data exploration, data analysis, web scraping, machine learning, and feature engineering

• What are the must-have Python packages for Data Science?

  Some of the widely used Python libraries for data science include TensorFlow, NumPy, Keras, Matplotlib, scikit-learn, PyTorch, Scrapy, SciPy, and Pandas

• Are OOPs in Python necessary for a Data Science career?

  No, it is not mandatory to learn OOPs in Python when starting a career in Data Science. However, knowledge of OOP basics is beneficial when performing daily Data Science tasks

• Who are our instructors and how are they selected?

  All of our highly qualified Data Science trainers are industry experts with at least 10-12 years of relevant teaching experience. Each of them has gone through a rigorous selection process that includes profile screening, technical evaluation, and a training demo before they are certified to train for us. We also ensure that only those trainers with a high alumni rating remain on our faculty

• What are the modes of training offered for this Python Data Science course?

  Live Virtual Classroom or Online Classroom. In online classroom training, you have the convenience of attending the Python Data Science course remotely from your desktop via video conferencing to enhance your productivity and reduce the time spent away from work or home
   
  Online Self-Learning. In this mode, you will receive lecture videos and can proceed through the course at your convenience
   
  WinPython portable distribution is the open-source environment on which all hands-on exercises will be performed. Instructions for installation will be given during the training

• Is this live training, or will I watch pre-recorded videos?

  If you enroll in the self-paced e-learning training program, you will have access to pre-recorded videos. However, if you enroll for the Online Classroom Flexi-Pass, you will have access to both instructor-led Data Science with Python training conducted online as well as the pre-recorded videos

• What if I miss a class?

  Simplilearn provides recordings of each class so you can review them as needed before the next session

• Can I cancel my enrollment? Will I get a refund?

  Yes, you can cancel your enrollment if necessary. We will refund the course price after deducting an administration fee. To learn more, you can view our Refund Policy

• Are there any group discounts for classroom training programs?

  Yes, we have group discount packages for classroom training programs. Contact Help & Support to learn more about group discounts

• How do I enroll for Python Data Science course?

  You can enroll for this Data Science with Python certification training on our website and make an online payment using any of the following options.  

  • Visa Credit or Debit Card
  • MasterCard
  • American Express
  • Diner’s Club
  • PayPal 

  Once payment is received you will automatically receive a payment receipt and access information via email

• Tôi nên liên hệ với ai để tìm hiểu thêm về khóa học Khoa học dữ liệu Python này?

  Contact us using the form on the right of any page on the Simplilearn website, or select the Live Chat link. Our customer service representatives can provide you with more details

• What is Global Teaching Assistance?

  Our teaching assistants are a dedicated team of subject matter experts here to help you get certified in Data Science on your first attempt. They engage students proactively to ensure the course path is being followed and help you enrich your learning experience, from class onboarding to project mentoring and job assistance. Teaching Assistance is available during business hours

• What is covered under the 24/7 Support promise?

  We offer 24/7 support through email, chat, and calls. We also have a dedicated team that provides on-demand assistance through our community forum. What’s more, you will have lifetime access to the community forum, even after completion of your Python Data Science course with us

• What is the recommended learning path after completing Data Science with Python course?

  You can either enroll in our Data Scientist Course or if you are looking to get a University certificate, you can enroll in the Professional Certificate Program in Data Science

• Disclaimer

  The projects have been built leveraging real publicly available data-sets of the mentioned organizations

• How do I become a Data Science Expert?

  To become a data science expert, all you need is prior experience in mathematics or statistics and knowledge of programming languages like Python, Java, C++, etc. Simplilearn helps you gain expertise in Data Science with its Data Science with Python certification and have a successful career

• What is Data Science used for?

  Data science collects relevant data, analyzes and interprets, and finds solutions for addressing business problems. Starting from healthcare to advertising, Data Science has applications in almost every possible field

• Is a Data Science with Python course difficult to learn?

  Not at all. Simplilearn’s Data Science with Python course has been tailored to meet the learning objectives of both beginners and experienced people and can be easily pursued by anyone meeting the course eligibility requirements

• Is Data Science a good career option?

  Yes, Data Science is definitely a good career option given the following reasons

  • Data science is everywhere and expanding at an exponential rate. The market size of Data science has been projected to reach $178 billion by the end of 2025
  • As highlighted by the US Bureau of Labour Statistics (BLS), job roles requiring Data Science-related skills will likely surge by 2026
  • Data Scientists are among the highest-paid professionals earning an average salary of $1,49,982 per year

• How do beginners learn Data Science with Python?

  While seeking data science with python training, beginners can first start with basics by completing the following fundamental modules included in the course

  • Python Basics
  • Math Refresher
  • Data Science in Real Life
  • Statistics Essentials for Data Science

  Upon developing a profound base in Data Science with Python, you can start with the course in the given order for a systematic learning experience

• Is Data Science with Python certification worth it?

  Yes, seeking data science with python training is worth it because, with the help of this certification, you’ll be able to

  • Attain an in-depth understanding of data science processes, data wrangling, data exploration, data visualization, hypothesis building and testing, and the basics of statistics
  • Comprehend the essential concepts of Python programming such as data types, lists, tuples, dicts, basic level operators, and functions
  • Perform advanced level mathematical calculations utilizing the NumPy and SciPy packages, and their large library of mathematical functions
  • Carry analysis of data and manipulation using data structures and Pandas package tools
  • Gain an in-depth understanding of supervised and unsupervised learning models, such as logistic regression, linear regression, data clustering, dimension reduction, K-NN, and pipeline
  • Use the Scikit-Learn package for NLP and matplotlib library of Python for data visualization

• What are the job roles available after obtaining a Data Science with Python certification?

  After getting a data science with python certification, you can work as a

  • Business Analyst
  • Database Administrator
  • Big Data Engineer or Data Architect
  • Data Analyst
  • ML Engineer
  • Business Intelligence (BI) Developer
  • Business Intelligence Analyst
  • Statistician
  • Data Scientist
  • Computer Vision(CV) Engineer
  • Kỹ sư xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
  • MLOps Engineer

• What does a Data Science Expert do?

  A data science expert is primarily involved in collecting and analyzing data by utilizing various analytics and reporting tools to identify patterns, trends, and correlations in data sets. With the help of Simplilearn’s Data Science with Python certification, you will be able to gain a complete understanding of key roles and responsibilities of data science experts

• What skills should a Data Science Expert know?

  A data science expert should possess the following skills

  • Knowledge of programming languages like Python, R, and SQL
  • Profound knowledge of statistics and related concepts
  • Machine learning for handling big sets of data
  • Kiến thức về Giải tích nhiều biến & Đại số tuyến tính
  • Data wrangling to refine data
  • Knowledge of data visualization tools for easy communication of insights collected

  Tìm kiếm khoa học dữ liệu với chứng chỉ python sẽ giúp bạn đạt được tất cả các kỹ năng được đề cập ở trên và có một sự nghiệp thăng hoa trong khoa học dữ liệu

• What industries use Data Science most?

  Data Science has applications in every possible industry; however, some industries use data science extensively, such as retail, healthcare, banking and finance, construction, transportation, communications, media, and entertainment, education, manufacturing, natural resources, and energy and utility. Upon completing Simplilearn’s data science with python course, which is highly career-oriented, you can easily find job opportunities in these industries

• Which companies hire Data Science Experts?

  Some of the top recruiters hiring professionals with data science with Python certification are HData Systems, Hyperlink InfoSystem, Tata Consultancy Services, Accenture, Tech Mahindra, Capgemini India Pvt Ltd, Tiger Analytics, Genpact, LatentView Analytics, and DataFactz

• Which books do you suggest reading for Data Science with Python?

  To have a comprehensive data science with python training, you can consider referring to the following books

  • Python For Data Analysis written by Wes McKinney
  • Automate The Boring Stuff With Python written by Al Sweigart
  • Machine Learning với Python Cookbook được viết bởi Chris Albon
  • Sách dạy nấu ăn Python được viết bởi Brian K. Jones và David M. Beazley
  • Học máy thực hành với Scikit-Learn và TensorFlow được viết bởi Aurelien Geron
  • Trực quan hóa dữ liệu bằng Python của Gilbert Tanner

• Thang lương của các chuyên gia Khoa học dữ liệu trên toàn thế giới là gì?

  Trung bình, các chuyên gia về Khoa học dữ liệu có chứng chỉ Python kiếm được mức lương hàng năm là $97853

  Khóa học Python nào là tốt nhất cho khoa học dữ liệu?

  Tóm lại, đây là 10 khóa học phổ biến nhất về khoa học dữ liệu python của chúng tôi .

  Khoa học dữ liệu của IBM. Mạng Kỹ năng IBM

  Khoa học dữ liệu ứng dụng với Python. Đại học Michigan

  Python cho Khoa học dữ liệu, AI & Phát triển. Mạng Kỹ năng IBM

  Đường cao tốc đến Khoa học dữ liệu. Lập trình Python. Đại học Colorado Boulder

  Tôi có thể học khoa học dữ liệu với Python không?

  Python là ngôn ngữ cấp cao, mã nguồn mở, được thông dịch, cung cấp các kỹ thuật lập trình hướng đối tượng xuất sắc. Khoa học dữ liệu tận dụng ngôn ngữ này trong tất cả các dự án của họ và là một trong những ngôn ngữ tốt nhất mà các nhà khoa học dữ liệu có thể tận dụng .

  Is 1 year enough for data science?

  People from various backgrounds especially with zero coding experiences have proven to become good data scientists in just one year by learning to code smartly.

  Is 3 months enough for data science?

  In conclusion, I would say that it is hard to become a Data Scientist, especially in three months . This is because. Some Bootcamp is not qualified enough to teach you the necessary data science skills. Not every student are talented enough to catch up with the learning material in a short time.