Np.in trăn

PYTHON CHO KHOA HỌC DỮ LIỆU

Python - Ngôn ngữ lập trình được nhắc đến nhiều trong những năm gần đây bởi nó đơn giản và dễ sử dụng. Thích hợp cho ai mới là hộc lâp trấn hay nhiều đội đến đội Data Analytics or Data Science

Những lớp lập trình đầu tiên của Coding Mentor được giảng dạy bằng Python, điều này mang đến sự mới mẻ cho những ai lần đầu học viết code, để biết rằng lập trình không phức tạp như những gì họ nghĩ khi mới bắt đầu. Từ đội động yều của ảnh Python Intensive đầy mụn

Và mãi đến hộm nay, Coding Mentor đã hoàn thành hơn nửa năm kiểm soát chất lượng với một trong những Data Scientist giàu kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực Dữ liệu hơn 8 năm từ Singapore đến Úc

Với 10 tuần giảng dạy, khóa học Python for Data Science sẽ cung cấp cho bạn những kiến ​​thức cần thiết từ Python 0 cho đến thành thạo từng dòng code.

Trong phần chính, Coding Mentor sẽ trả lời những câu hỏi phổ biến nhất trước mỗi khóa học

Nhà khoa học dữ liệu cao cấp tại Hipages, Sydney. Thầy Leo có hơn 8 năm kinh nghiệm quản lý dữ liệu tại Singapore và Úc

2. Mục tiêu khóa học là có?

• Các bạn chưa có kiến ​​thức về lập trình hay Data như Data nói chung hay Python nói riêng muốn hiểu rõ hơn về ngành mình muốn theo đuổi

• Bạn đang làm việc ở vị trí Chuyên viên phân tích/ Nhà phát triển BI hoặc Chuyên viên phân tích dữ liệu nhưng chưa tiếp xúc nhiều với Python và muốn thành thạo ngôn ngữ này để thăng tiến trong sự nghiệp.

• Sinh viên quan tâm đến Khoa học dữ liệu hoặc Phát triển phần mềm nhưng không có kiến ​​thức lập trình

3. Học trong báo cáo?

• 9 tuần tương đương với 2 tháng chăm sóc đặc biệt

• Ngày giảng 25/07/2022. số 8. 00pm-9. 30 giờ chiều (Ngày Sydney/Melbourne)

4. Có bao nhiêu học sinh trong một lớp học?

• Cũng như các lớp trước, Coding Mentor tổ chức lớp học với sĩ số 15-20 học viên. Không nhận thêm để duy trì chất lượng khóa học

• ក្រ្រ្រ្រ្រ្រេ

5. Không biết làm thế nào để học mã?

ĐƯỢC RỒI. cố vấn giảng dạy

6. Mình thuy hộc số gì mà đột nhập vào bảng báo cáo?

Hải một (9 မိော်းင်းင်းင်းင်း်းင်း််း််းင််း. ) hấp dẫn để sử dụng các thư viện chuyên dụng như Numpy và Pandas

Cuối cùng, bạn sẽ học cách trực quan hóa dữ liệu bằng Python và khóa học kết thúc với kiến ​​thức Machine Learning cơ bản

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, chúng tôi đã giải quyết xong

7. Nghệ thị rất muốn học lý thuyết nhưng sợ không đủ thời gian sử dụng hạp...

Bạn có thể đợi khóa này, khi bạn đã sắp xếp thời gian. Một lần nữa, Coding Mentor muốn “giã các bên ra bã” và cuối cùng không tàn sử dụng lạng yền bạn có không haha. Không có bửu bối bủa vây kỳ đội không hộc không phế bài đếp mà động

8. Mình vài sẵn sàng bả giã nóng ra bà trong dzường dzường 2 một, cam đến sử dụng bài viết bài bài báo thất bại vạn định có khách sạn pếnh đến điện nộm?

Chào mừng đến với khóa học

9. Đăng ký, làm thế nào?

Coding Mentor sẽ gửi email cho bạn

Hạn cuối đăng ký. 20/07/2022

900 đô la Úc nóng trong 9 tuần

Học phí early cho bạn nài thanh hạn nhiệm vụ 16/07/2022. 850 đô la Úc

* Tiết kiệm. Học viện của các cộng đồng Intensive vui lộm liaểc thủc Coding Mentor to det hội đếi 20% khóa học hấp dẫn.  

Khi chúng tôi lần đầu tiên bắt đầu xây dựng Mô hình máy học bằng Python, chúng tôi thường sử dụng dữ liệu mẫu từ các nguồn như UCI, Kaggle và Bộ dữ liệu TensorFlow. Hầu hết các dữ liệu mẫu đều có chất lượng rất tốt về mọi mặt, từ tính cân đối đến tính đầy đủ và nhất quán. Tuy nhiên trong thực tế dữ liệu không hoàn toàn có chất lượng cao như vậy, đôi khi một giá trị trong cột không đúng do lỗi đánh máy, hoặc đôi khi các nhãn không bằng nhau, thậm chí phổ biến hơn là thiếu dữ liệu (Missing data ). Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn các bạn các quy trình và kỹ thuật cơ bản để xử lý các ô dữ liệu trống trong bảng bằng Python.

Chuẩn bị

Tương tự như các bài khác, đầu tiên chúng ta sẽ chuẩn bị các gói thư viện cần thiết và đọc dữ liệu vào đó. Bạn có thể tham khảo bài viết này nếu muốn tìm hiểu cách đọc dữ liệu CSV. https. //datasciencevn. com/python/144-cac-thu-thuat-doc-du-lieu-csv-vao-pandas-data-frame. html

Đầu tiên các bạn cài pandas nếu chưa cài môi trường Python

!pip install pandas

Sau đó, bạn khai báo thư viện này trong sổ ghi chép bằng mã sau (thư viện

WORKING_DIRECTORY = os.getcwd()
print(WORKING_DIRECTORY)
>> /tf/notebooks/missing_data
os.listdir(WORKING_DIRECTORY)
>> ['.ipynb_checkpoints', 'Notebook.ipynb', 'data.csv']

import pandas as pd
import numpy as np
import os

Tiếp theo bạn kiểm tra và đặt một biến

WORKING_DIRECTORY = os.getcwd()
print(WORKING_DIRECTORY)
>> /tf/notebooks/missing_data
os.listdir(WORKING_DIRECTORY)
>> ['.ipynb_checkpoints', 'Notebook.ipynb', 'data.csv']

Bây giờ chúng ta sẽ đọc dữ liệu từ tệp

WORKING_DIRECTORY = os.getcwd()
print(WORKING_DIRECTORY)
>> /tf/notebooks/missing_data
os.listdir(WORKING_DIRECTORY)
>> ['.ipynb_checkpoints', 'Notebook.ipynb', 'data.csv']

DATA_FILE = f'{WORKING_DIRECTORY}/data.csv'
df = pd.read_csv(DATA_FILE)

df.head()