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 Introduction05. 54
    • 1. 02 Demo Jupyter Lab Walk - Through03. 11

  • Lesson 02. Introduction to Data Science

    09. 10Preview
    • 2. 01 Learning Objectives00. 27
    • 2. 02 Data Science Methodology01. 20
    • 2. 03 From Business Understanding to Analytic Approach01. 02
    • 2. 04 From Requirements to Collection01. 06
    • 2. 05 From Understanding to Preparation01. 10
    • 2. 06 Từ mô hình hóa đến đánh giá01. 53
    • 2. 07 Từ triển khai đến phản hồi01. 52
    • 2. 08 bài học quan trọng00. 20

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

    01. 59. 39Xem trước
    • 3. 01 Mục tiêu học tập00. 34
    • 3. 02 Thư viện Python cho Khoa học dữ liệu01. 51
    • 3. 03 Nhập thư viện vào chương trình Python01. 05
    • 3. 0404. 35
    • 3. 05 Bản thử nghiệm05. 08
    • 3. 06 Nguyên tắc cơ bản của Numpy02. 13
    • 3. 07 Hình dạng và trục của mảng Numpy Phần A02. 48
    • 3. 08 Hình dạng và trục của mảng Numpy Phần B03. 22
    • 3. 09 Phép toán số học02. 34
    • 3. 10 câu lệnh điều kiện trong Python02. 44
    • 3. 11 Hàm toán học và thống kê phổ biến trong NumPy04. 25
    • 3. 12 Lập chỉ mục và cắt lát trong Python Phần A02. 26
    • 3. 13 Lập chỉ mục và cắt lát trong Python Phần B02. 25
    • 3. 14 Giới thiệu về gấu trúc01. 41
    • 3. 15 Giới thiệu về Pandas Series03. 37
    • 3. 16 Truy vấn một chuỗi03. 54
    • 3. 17 khung dữ liệu gấu trúc02. 53
    • 3. 18 Giới thiệu về Pandas Panel01. 45
    • 3. 19 chức năng phổ biến trong Pandas02. 20
    • 3. 20 hàm thống kê trong Pandas01. 43
    • 3. 21 Ngày và Giờ02. 18
    • 3. 22 Công cụ IO02. 36
    • 3. 23 Dữ liệu phân loại02. 09
    • 3. 24 Làm việc với dữ liệu văn bản02. 34
    • 3. 25 Lặp lại01. 54
    • 3. 26 Âm mưu với gấu trúc03. 23
    • 3. 27 Matplotlib06. 04
    • 3. 28 Bản trình diễn Matplotlib02. 09
    • 3. 29 Data Visualization Libraries in Python Matplotlib01. 30
    • 3. 30 loại đồ thị01. 14
    • 3. 31 Sử dụng Matplotlib để vẽ đồ thị03. 32
    • 3. 32 Matplotlib cho Trực quan hóa 3D02. 14
    • 3. 33 Sử dụng Matplotlib với các gói Python khác01. 02
    • 3. 34 Thư viện trực quan hóa dữ liệu trong Python Seaborn Giới thiệu00. 58
    • 3. 35 Tính năng Trực quan hóa Seaborn02. 13
    • 3. 36 Sử dụng Seaborn để vẽ đồ thị01. 40
    • 3. 37 Phân tích bằng cách sử dụng các lô seaborn00. 53
    • 3. 38 Plotting 3D Graphs for Multiple Columns using Seaborn03. 16
    • 3. 39 SciPy05. 23
    • 3. 40 Demo Scipy01. 38
    • 3. 41 Scikit-learn02. 08
    • 3. 42 Scikit Models01. 25
    • 3. 43 Scikit Datasets01. 12
    • 3. 44 Preprocessing Data in Scikit Learn Part 101. 28
    • 3. 45 Preprocessing Data in Scikit Learn Part 201. 45
    • 3. 46 Preprocessing Data in Scikit Learn Part 302. 04
    • 3. 47 Demo Scikit learn06. 20
    • 3. 48 Key Takeaways00. 34

  • Lesson 04. Statistics

    02. 29. 57Preview
    • 4. 01 Learning Objectives00. 34
    • 4. 02 Introduction to Linear Algebra02. 09
    • 4. 03 Scalars and vectors01. 27
    • 4. 04 Dot product of Two Vectors02. 02
    • 4. 05 Linear Independence of Vectors00. 46
    • 4. 06 Norm of a Vector01. 33
    • 4. 07 Matrix02. 46
    • 4. 08 Matrix Operations02. 38
    • 4. 09 Transpose of a Matrix00. 47
    • 4. 10 Hạng của một ma trận01. 45
    • 4. 11 Định thức của ma trận và Ma trận định danh hoặc toán tử02. 15
    • 4. 12 Nghịch đảo của ma trận và Giá trị riêng và vectơ riêng02. 10
    • 4. 13 Giải tích trong Đại số tuyến tính01. 14
    • 4. 14 Tầm quan trọng của Thống kê đối với Khoa học Dữ liệu02. 00
    • 4. 15 thuật ngữ thống kê phổ biến01. 19
    • 4. 16 loại thống kê02. 10
    • 4. 17 Phân loại dữ liệu và các loại dữ liệu02. 40
    • 4. 18 cấp độ đo lường02. 04
    • 4. 19 Các biện pháp của xu hướng trung tâm có nghĩa là01. 33
    • 4. 20 biện pháp trung bình xu hướng trung tâm01. 37
    • 4. 21 Biện pháp của Chế độ xu hướng trung tâm01. 03
    • 4. 22 Các biện pháp phân tán01. 56
    • 4. 23 Phương sai02. 14
    • 4. 24 biến ngẫu nhiên01. 36
    • 4. 25 bộ02. 03
    • 4. 26 Đo độ nghiêng của hình dạng01. 38
    • 4. 27 Đo Độ Nhọn Hình Dạng01. 20
    • 4. 28 Hiệp phương sai và tương quan02. 11
    • 4. 29 Thống kê cơ bản với Tuyên bố vấn đề Python00. 49
    • 4. 30 Thống kê cơ bản với Giải pháp Python10. 30
    • 4. 31 Xác suất Tầm quan trọng của nó và Phân bố xác suất02. 49
    • 4. 32 Phân Phối Xác Suất Phân Phối Nhị Thức02. 13
    • 4. 33 Phân phối nhị thức bằng Python01. 31
    • 4. 34 Phân phối xác suất Phân phối Poisson02. 08
    • 4. 35 Phân phối Poisson bằng Python01. 20
    • 4. 36 Phân Phối Xác Suất Phân Phối Chuẩn03. 17
    • 4. 37 Phân Phối Xác Suất Phân Phối Đồng Nhất01. 03
    • 4. 38 Phân Phối Xác Suất Phân Phối Bernoulli02. 27
    • 4. 39 Hàm mật độ xác suất và Hàm khối lượng01. 57
    • 4. 40 Hàm Phân Phối Tích Lũy01. 52
    • 4. 41 Định lý giới hạn trung tâm02. 22
    • 4. 42 Định lý Bayes01. 50
    • 4. 43 Lý thuyết ước lượng02. 09
    • 4. Ước tính 44 điểm bằng Python00. 45
    • 4. 45 Phân phối01. 11
    • 4. 46 Kurtosis Skewness và phân phối T của Student01. 46
    • 4. 47 Kiểm định giả thuyết và cơ chế01. 59
    • 4. 48 Kết quả kiểm định giả thuyết Sai lầm loại I và II01. 28
    • 4. 49 Giả thuyết không và Giả thuyết thay thế01. 27
    • 4. 50 khoảng tin cậy01. 32
    • 4. 51 Lề sai số01. 21
    • 4. 52 Mức Độ Tin Cậy01. 05
    • 4. 53 Kiểm tra T và giá trị P Sử dụng Python04. 39
    • 4. 54 Phép thử Z và giá trị P Sử dụng Python05. 25
    • 4. 55 So sánh và Đối chiếu T test và Z-test02. 54
    • 4. Phân phối bình phương 56 Chi02. 32
    • 4. 57 Phân phối bình phương Chi bằng Python03. 18
    • 4. 58 Kiểm tra Chi bình phương và Mức độ phù hợp02. 16
    • 4. 59 ANOVA02. 05
    • 4. 60 thuật ngữ ANOVA01. 31
    • 4. 61 Giả định và các loại ANOVA02. 19
    • 4. 62 Phân Vùng Phương Sai02. 32
    • 4. 63 phân phối F02. 01
    • 4. 64 F Phân phối bằng Python03. 54
    • 4. 65 Bài kiểm tra F02. 32
    • 4. 66 Thống kê nâng cao với Tuyên bố vấn đề Python00. 54
    • 4. 67 Thống kê nâng cao với giải pháp Python10. 06
    • 4. 68 bài học quan trọng00. 38

  • Bài 05. sắp xếp dữ liệu

    31. 32Xem trước
    • 5. 01 Mục tiêu học tập00. 42
    • 5. 02 Khai thác dữ liệu Đang tải tệp Phần A02. 53
    • 5. 03 Khai thác dữ liệu Đang tải tệp Phần B01. 36
    • 5. 04 Kỹ thuật khám phá dữ liệu Phần A02. 44
    • 5. 05 Kỹ thuật khám phá dữ liệu Phần B02. 48
    • 5. 06 Sinh ra biển02. 19
    • 5. 07 Demo Phân tích tương quan02. 38
    • 5. 08 Data Wrangling01. 28
    • 5. 09 Missing Values in a Dataset01. 57
    • 5. 10 Outlier Values in a Dataset01. 50
    • 5. 11 Demo Outlier and Missing Value Treatment04. 12
    • 5. 12 Data Manipulation00. 49
    • 5. 13 Functionalities of Data Object in Python Part A01. 50
    • 5. 14 Functionalities of Data Object in Python Part B01. 34
    • 5. 15 Different Types of Joins01. 34
    • 5. 16 Key Takeaways00. 38

  • Lesson 06. Feature Engineering

    06. 57Preview
    • 6. 01 Learning Objectives00. 28
    • 6. 02 Introduction to Feature Engineering01. 50
    • 6. 03 Encoding of Catogorical Variables00. 27
    • 6. 04 Label Encoding01. 46
    • 6. 05 Techniques used for Encoding variables02. 11
    • 6. 06 Key Takeaways00. 15

  • Lesson 07. Exploratory Data Analysis

    24. 58Preview
    • 7. 01 Learning Objectives00. 33
    • 7. 02 Types of Plots09. 38
    • 7. 03 Plots and Subplots10. 06
    • 7. 04 Assignment 01 Pairplot Demo02. 28
    • 7. 05 Assignment 02 Pie Chart Demo01. 52
    • 7. 06 Key Takeaways00. 21

  • Lesson 08. Feature Selection

    06. 15Preview
    • 8. 01 Learning Objectives00. 33
    • 8. 02 Feature Selection01. 28
    • 8. 03 Regression00. 54
    • 8. 04 Factor Analysis01. 58
    • 8. 05 Factor Analysis Process01. 07
    • 8. 06 Key Takeaways00. 15

• Free Course

• Math Refresher

  Xem trước

  • bài 01. Giới thiệu khóa học

    06. 23Preview
    • 1. 01 About Simplilearn00. 28
    • 1. 02 Introduction to Mathematics01. 18
    • 1. 03 Types of Mathematics02. 39
    • 1. 04 Applications of Math in Data Industry01. 17
    • 1. 05 Learning Path00. 25
    • 1. 06 Course Components00. 16

  • Lesson 02. Probability and Statistics

    27. 27Preview
    • 2. 01 Learning Objectives00. 29
    • 2. 02 Basics of Statistics and Probability03. 08
    • 2. 03 Introduction to Descriptive Statistics02. 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 đổi03. 49
    • 2. 07 Thước Đo Mối Quan Hệ​02. 31
    • 2. 08 Nhập Môn Xác Suất08. 36
    • 2. 09 Bài học rút ra chính00. 42
    • 2. 10 Kiểm tra kiến ​​thức

  • Bài 03. hình học tọa độ

    06. 31
    • 3. 01 Mục tiêu học tập00. 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 chính00. 49
    • 3. 05 Knowledge Check

  • Lesson 04. Linear Algebra

    29. 53Preview
    • 4. 01 Learning Objectives00. 29
    • 4. 02 Introduction to Linear Algebra03. 21
    • 4. 03 Forms of Linear Equation05. 21
    • 4. 04 Solving a Linear Equation05. 21
    • 4. 05 Introduction to Matrices02. 05
    • 4. 06 Matrix Operations07. 07
    • 4. 07 Introduction to Vectors01. 00
    • 4. 08 Types and Properties of Vectors01. 52
    • 4. 09 Vector Operations02. 39
    • 4. 10 Key Takeaways00. 38
    • 4. 11 Knowledge Check

  • Lesson 05. Eigenvalues Eigenvectors and Eigendecomposition

    08. 56Preview
    • 5. 01 Mục tiêu học tập00. 29
    • 5. 02 Eigenvalues01. 19
    • 5. 03 Eigenvectors04. 09
    • 5. 04 Eigendecomposition02. 21
    • 5. 05 Key Takeaways00. 38
    • 5. 06 Knowledge Check

  • Lesson 06. Introduction to Calculus

    09. 47Preview
    • 6. 01 Learning Objectives00. 30
    • 6. 02 Basics of Calculus01. 20
    • 6. 03 Differential Calculus03. 01
    • 6. 04 Differential Formulas01. 01
    • 6. 05 Integral Calculus02. 33
    • 6. 06 Integration Formulas00. 47
    • 6. 07 Key Takeaways00. 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 Introduction05. 19
    • 1. 02 What Will You Learn01. 46

  • Lesson 02. Introduction to Statistics

    18. 40Preview
    • 2. 01 Learning Objectives01. 16
    • 2. 02 What Is Statistics01. 50
    • 2. 03 Why Statistics02. 06
    • 2. 04 Difference between Population and Sample01. 20
    • 2. 05 Different Types of Statistics02. 42
    • 2. 06 Importance of Statistical Concepts in Data Science03. 20
    • 2. 07 Application of Statistical Concepts in Business02. 11
    • 2. 08 Case Studies of Statistics Usage in Business03. 09
    • 2. 09 Recap00. 46

  • Lesson 03. Understanding the Data

    17. 29Preview
    • 3. 01 Mục tiêu học tập01. 12
    • 3. 02 Types of Data in Business Contexts02. 11
    • 3. 03 Data Categorization and Types of Data03. 13
    • 3. 03 Types of Data Collection02. 14
    • 3. 04 Types of Data02. 01
    • 3. 05 Structured vs. Unstructured Data01. 46
    • 3. 06 Sources of Data02. 17
    • 3. 07 Data Quality Issues01. 38
    • 3. 08 Recap00. 57

  • Lesson 04. Descriptive Statistics

    32. 48Preview
    • 4. 01 Learning Objectives01. 26
    • 4. 02 Trung bình toán học và vị trí03. 15
    • 4. 03 Các biện pháp về xu hướng trung tâm. Part A02. 17
    • 4. 04 Measures of Central Tendancy. Phần B02. 41
    • 4. 05 Measures of Dispersion01. 15
    • 4. 06 Phạm vi Outliers Quartiles Độ lệch02. 30
    • 4. 07 Độ lệch tuyệt đối trung bình [MAD] Phương sai độ lệch chuẩn03. 37
    • 4. 08 Điểm Z và Quy tắc Thực nghiệm02. 14
    • 4. 09 Hệ số biến thiên và ứng dụng của nó02. 06
    • 4. 10 phép đo hình dạng02. 39
    • 4. 11 Tổng hợp dữ liệu02. 03
    • 4. 12 bản tóm tắt00. 54
    • 4. 13 Nghiên cứu điển hình Một. Thống kê mô tả05. 51

  • Bài 05. Trực quan hóa dữ liệu

    20. 55Xem trước
    • 5. 01 Mục tiêu học tập00. 57
    • 5. 02 Trực quan hóa dữ liệu02. 15
    • 5. 03 Biểu đồ cơ bản01. 52
    • 5. 04 Biểu đồ nâng cao02. 19
    • 5. 05 Giải thích Biểu đồ02. 57
    • 5. 06 Chọn biểu đồ phù hợp02. 25
    • 5. 07 Biểu đồ Nên và Không nên02. 47
    • 5. 08 Kể Chuyện Bằng Biểu Đồ01. 29
    • 5. 09 Tóm tắt00. 50
    • 5. 10 Nghiên cứu điển hình Hai. Trực quan hóa dữ liệu03. 04

  • Bài 06. xác suất

    19. 49Xem trước
    • 6. 01 Learning Objectives00. 55
    • 6. 02 Nhập Môn Xác Suất03. 10
    • 6. 03 Thuật Ngữ Chính Trong Xác Suất02. 25
    • 6. 04 Xác suất có điều kiện02. 11
    • 6. 05 Loại Sự Kiện. Độc lập và phụ thuộc02. 59
    • 6. 06 Phép Cộng Định Lý Xác Suất01. 58
    • 6. 07 Phép Nhân Định Lý Xác Suất02. 08
    • 6. 08 Định lý Bayes03. 10
    • 6. 09 Tóm tắt00. 53

  • Bài 07. Phân bố xác suất

    23. 20Xem trước
    • 7. 01 Learning Objectives00. 52
    • 7. 02 Biến ngẫu nhiên02. 21
    • 7. 03 Phân phối xác suất rời rạc so với. Tiếp diễn. Phần A01. 44
    • 7. 04 Phân phối xác suất Rời rạc so với. Tiếp diễn. Phần B01. 45
    • 7. 05 Phân phối xác suất rời rạc thường được sử dụng. Phần A03. 18
    • 7. 06 Phân phối xác suất rời rạc. Poisson03. 16
    • 7. 07 Nhị thức theo Định lý Poisson02. 28
    • 7. 08 Phân Phối Xác Suất Liên Tục Thường Dùng03. 22
    • 7. 09 Ứng dụng của phân phối chuẩn02. 49
    • 7. 10 bản tóm tắt01. 25

  • Bài 08. Lấy mẫu và kỹ thuật lấy mẫu

    30. 53Xem trước
    • 8. 01 Mục tiêu học tập00. 51
    • 8. 02 Giới thiệu về lấy mẫu và lỗi lấy mẫu03. 05
    • 8. 03 Ưu điểm và Nhược điểm của Lấy mẫu01. 31
    • 8. 04 Phương pháp chọn mẫu xác suất. Phần A02. 32
    • 8. 05 Phương pháp lấy mẫu xác suất. Phần B02. 27
    • 8. 06 Phương pháp chọn mẫu phi xác suất. Phần A01. 42
    • 8. 07 Phương pháp chọn mẫu phi xác suất. Phần B01. 25
    • 8. 08 Sử dụng Lấy mẫu Xác suất và Lấy mẫu Phi Xác suất02. 08
    • 8. 09 Lấy mẫu01. 08
    • 8. 10 Phân phối xác suất02. 53
    • 8. 11 Định lý Năm Điểm Một00. 52
    • 8. 12 Định lý giới hạn trung tâm02. 14
    • 8. 13 Tóm tắt01. 07
    • 8. 14 Nghiên cứu điển hình Ba. Mẫu và kỹ thuật lấy mẫu05. 16
    • 8. 15 Tiêu điểm01. 42

  • Bài 09. Thống kê suy luận

    33. 59Xem trước
    • 9. 01 Mục tiêu học tập01. 04
    • 9. 02 Giả thuyết và Kiểm định giả thuyết trong doanh nghiệp03. 24
    • 9. 03 Giả thuyết không và thay thế01. 44
    • 9. 04 Giá trị P03. 22
    • 9. 05 Mức Ý Nghĩa01. 16
    • 9. 06 Lỗi Loại Một và Hai01. 37
    • 9. 07 Kiểm tra Z02. 24
    • 9. 08 Khoảng tin cậy và Mức ý nghĩa phần trăm. Phần A02. 52
    • 9. 09 Khoảng tin cậy. Phần B01. 20
    • 9. 10 bài kiểm tra một đuôi và hai đuôi04. 43
    • 9. 11 lưu ý cần nhớ cho giả thuyết vô hiệu01. 02
    • 9. 12 giả thuyết thay thế01. 51
    • 9. 13 Tóm tắt00. 56
    • 9. 14 Nghiên cứu tình huống 4. Thống kê suy luận06. 24
    • Thử nghiệm giả thuyết

  • bài 10. Ứng dụng thống kê suy luận

    27. 20Xem trước
    • 10. 01 Mục tiêu học tập00. 50
    • 10. 02 Phân tích hai biến02. 01
    • 10. 03 Lựa chọn Bài kiểm tra phù hợp cho EDA02. 29
    • 10. 04 Tham số so với. Kiểm tra phi tham số01. 54
    • 10. 05 Kiểm tra ý nghĩa01. 38
    • 10. 06 Kiểm tra Z04. 27
    • 10. 07 Kiểm tra T00. 54
    • 10. 08 Phép thử tham số ANOVA03. 26
    • 10. 09 Kiểm định Chi bình phương02. 31
    • 10. Kiểm tra 10 dấu hiệu01. 58
    • 10. 11 Bài kiểm tra Kruskal Wallis01. 04
    • 10. Thử nghiệm 12 Mann Whitney Wilcoxon01. 18
    • 10. 13 Chạy thử tính ngẫu nhiên01. 53
    • 10. 14 Tóm tắt00. 57

  • Bài 11. Mối quan hệ giữa các biến

    18. 08Xem trước
    • 11. 01 Mục tiêu học tập01. 06
    • 11. 02 Tương quan01. 54
    • 11. 03 Hệ số tương quan của Karl Pearson02. 36
    • 11. 04 Karl Pearson. Trường hợp sử dụng01. 30
    • 11. 05 Hệ số tương quan hạng của Spearman02. 14
    • 11. 06 nhân quả01. 47
    • 11. 07 Ví dụ về hồi quy02. 28
    • 11. 08 Hệ số xác định01. 12
    • 11. 09 Định Lượng Chất Lượng02. 29
    • 11. 10 bản tóm tắt00. 52

  • Bài 12. Ứng dụng thống kê trong kinh doanh

    17. 25Xem trước
    • 12. 01 Mục tiêu học tập00. 53
    • 12. 02 Cách sử dụng số liệu thống kê trong công việc hàng ngày03. 29
    • 12. 03 Ví dụ. Làm thế nào để không nói dối với số liệu thống kê02. 34
    • 12. 04 Làm thế nào để không nói dối với số liệu thống kê01. 49
    • 12. 05 Nói Dối Qua Hình Tượng02. 15
    • 12. 06 Nói dối về các mối quan hệ03. 31
    • 12. 07 Tóm tắt01. 06
    • 12. 08 Tiêu điểm01. 48

  • Bài 13. Hỗ trợ thực hành

    11. 47
    • Hỗ trợ thực hành. Báo cáo vấn đề02. 10
    • Hỗ trợ thực hành. Giải pháp09. 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.