Hướng dẫn data science with python simplilearn - khoa học dữ liệu với python simplelearn

Khoa học dữ liệu với khóa học Python dạy bạn thành thạo các khái niệm về lập trình Python. Thông qua việc đào tạo khoa học dữ liệu này, bạn sẽ tìm hiểu phân tích dữ liệu, học máy, trực quan hóa dữ liệu, quét web và NLP. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ thành thạo các công cụ khoa học dữ liệu thiết yếu bằng Python.

Khoa học dữ liệu với các tính năng khóa đào tạo Python

Đảm bảo hoàn lại tiền 100%

Không có câu hỏi nào được hoàn trả*

Tại SimplileArn, chúng tôi đánh giá cao sự tin tưởng của những người bảo trợ của chúng tôi vô cùng. Nhưng, nếu bạn cảm thấy rằng khoa học dữ liệu này với khóa học Python không đáp ứng được kỳ vọng của bạn, chúng tôi sẽ cung cấp bảo đảm hoàn lại tiền 7 ngày. Chỉ cần gửi cho chúng tôi yêu cầu hoàn lại tiền qua email trong vòng 7 ngày kể từ ngày mua và chúng tôi sẽ hoàn trả 100% khoản thanh toán của bạn, không có câu hỏi nào được hỏi!

• 68 giờ học tập pha trộn
• 4 dự án dựa trên ngành
• Học tập tương tác với Jupyter Notebook Labs
• Truy cập trọn đời để học tự nhịp độ
• Phiên cố vấn chuyên dụng từ các chuyên gia trong ngành

Kỹ năng được bảo hiểm

• Dữ liệu Wrangling
• Thám hiểm dữ liệu
• Trực quan hóa dữ liệu
• Điện toán toán học
• rút trích nội dung trang web
• Xây dựng giả thuyết
• Khái niệm lập trình Python
• Gói Numpy và Scipy
• Gói Scikitlearn để xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Lợi ích

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực phát triển và Python đã trở thành một kỹ năng cần thiết cho 46 phần trăm việc làm trong khoa học dữ liệu. Theo thống kê lao động của Hoa Kỳ, khoảng 11,6 triệu công việc khoa học dữ liệu sẽ được tạo ra vào năm 2026 & NBSP; & NBSP; và các chuyên gia có kỹ năng Python sẽ có thêm lợi thế.

• Chỉ định
• Mức lương hàng năm
• Các công ty tuyển dụng

• Mức lương hàng năm

  $43KMinMin

  $62KAverageAverage

  $95KMaxMax

  Các công ty tuyển dụng

• Mức lương hàng năm

  $83KMinMin

  $113KAverageAverage

  $154KMaxMax

  Các công ty tuyển dụng

Khoa học dữ liệu với Câu hỏi thường gặp về đào tạo PythonFAQs

• Tại sao học Python cho khoa học dữ liệu?

  Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu. Python được sử dụng rộng rãi để thực hiện phân tích dữ liệu, thao tác dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Ưu điểm của việc sử dụng Python cho khoa học dữ liệu là:

  • Python cung cấp quyền truy cập vào nhiều thư viện khoa học dữ liệu và đó là ngôn ngữ lý tưởng để thực hiện các thuật toán và phát triển nhanh chóng các ứng dụng trong khoa học dữ liệu.
  • Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng với ngữ nghĩa động tích hợp, được sử dụng chủ yếu để phát triển ứng dụng và web. Ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi cung cấp các tùy chọn gõ động và ràng buộc động.
  • Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao với một cộng đồng khổng lồ. Tính linh hoạt của nó khá hữu ích cho bất kỳ vấn đề nào liên quan đến phát triển ứng dụng trong khoa học dữ liệu.

• Tôi có thể học khóa học khoa học dữ liệu Python trực tuyến không?

  Sự phát triển nhanh chóng của các phương pháp học tập, nhờ vào dòng công nghệ, đã làm tăng sự dễ dàng và hiệu quả của việc học trực tuyến, giúp bạn có thể học theo tốc độ của riêng bạn. Khóa học khoa học dữ liệu Python của SimplileArn cung cấp các lớp học trực tiếp và truy cập vào các tài liệu học tập từ bất cứ đâu và bất cứ lúc nào. Bộ sưu tập blog, hướng dẫn và video trên YouTube của chúng tôi sẽ giúp bạn tăng tốc độ trên các khái niệm chính. Ngay cả sau khi lớp học của bạn kết thúc, chúng tôi cung cấp một hệ thống hỗ trợ 24/7 để giúp bạn với bất kỳ câu hỏi hoặc mối quan tâm nào bạn có thể có.

• Triển vọng công việc cho khoa học dữ liệu với các chuyên gia lập trình Python là gì?

  Harvard Business Review đã đặt tên cho nhà khoa học dữ liệu là 'công việc quyến rũ nhất của thế kỷ 21.' Tuyên bố được lặp lại trong báo cáo việc làm mới nổi của LinkedIn 2021 & NBSP; trong đó các chuyên gia khoa học dữ liệu là một trong những công việc mới nổi hàng đầu ở Mỹ với Python là một trong những Kỹ năng chính của nó. Vai trò công việc đã chứng kiến ​​sự tăng trưởng hàng năm là 35 & nbsp; phần trăm cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu.

• Tôi có cần kinh nghiệm mã hóa để học Python cho khoa học dữ liệu không?

  Nếu bạn có kinh nghiệm mã hóa trước đó hoặc sự quen thuộc với bất kỳ ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng nào khác, bạn sẽ dễ dàng học Python hơn cho khoa học dữ liệu dễ dàng hơn. Tuy nhiên, nó không bắt buộc.

• Tôi có sự quen thuộc trong các ngôn ngữ lập trình khác như C ++/Java. Khoa học dữ liệu với khóa học Python sẽ giúp tôi chuyển sang Python?

  Python có cú pháp đơn giản và dễ hiểu. Kiến thức về ngôn ngữ Java hoặc C ++ giúp học Python nhanh hơn. Điều này là do Python cũng được định hướng đối tượng và nhiều nguyên mẫu của nó tương tự như Java. Vì vậy, bạn có thể dễ dàng di chuyển đến Python với khóa học toàn diện này.

• Cần bao nhiêu python cho khoa học dữ liệu?

  Python được sử dụng cho một loạt các ứng dụng và bạn không cần phải làm quen với tất cả các thư viện và mô -đun của nó. Ngay cả khi bạn biết những điều cơ bản của Python, khoa học dữ liệu này với chứng nhận Python bao gồm các thư viện phổ biến của Python được sử dụng trong các dự án khoa học dữ liệu.

• Python có hỗ trợ bất kỳ thư viện nguồn mở nào không?

  Vâng, Python hỗ trợ rất nhiều thư viện nguồn mở như Scipy, Numpy, Scikit-Learn, Tensorflow, Matplotlib và Pandas.

• Có phải kiến ​​thức được truyền đạt thông qua khoa học dữ liệu này với chứng nhận Python áp dụng cho các dự án khoa học và học máy?

  Có, khoa học dữ liệu của chúng tôi với khóa học Python được thiết kế đặc biệt để truyền đạt các kỹ năng định hướng trong ngành. Tài liệu khóa học, thực hành với các phòng thí nghiệm tích hợp và các dự án trong thế giới thực nâng cao kiến ​​thức thực tế của bạn và giúp bạn áp dụng chúng vào các dự án khoa học dữ liệu.

• Làm thế nào tôi có thể bắt đầu với khoa học dữ liệu này với khóa học Python?

  Thật có lợi nếu bạn tăng cường các kỹ năng của mình về toán học cốt lõi, thống kê và cơ bản lập trình để bắt đầu với khoa học dữ liệu này với khóa học Python.

• Những công ty nào sử dụng Python cho khoa học dữ liệu?

  Các công ty lớn như Google, Instagram, Goldman Sachs, Facebook, Quora, Netflix, Dropbox và PayPal sử dụng Python cho khoa học dữ liệu.

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

  Các nhà khoa học dữ liệu xử lý một loạt các nhiệm vụ trong thói quen hàng ngày của họ. Họ thu thập, hợp nhất và phân tích dữ liệu và xác định các xu hướng và mẫu. Họ cũng xây dựng và kiểm tra các thuật toán mới để đơn giản hóa các vấn đề dữ liệu. Python được sử dụng cùng với các công cụ khác để thực hiện tất cả các nhiệm vụ này.

• Các yêu cầu hệ thống để cài đặt Python cho khoa học dữ liệu là gì?

  Để chạy Python, hệ thống của bạn phải đáp ứng các yêu cầu cơ bản sau:

  • Hệ điều hành 32 hoặc 64 bit
  • RAM 1GB & NBSP;

  Hướng dẫn sử dụng máy tính xách tay Anaconda và Jupyter. Các video học tập điện tử cung cấp các hướng dẫn chi tiết về cách cài đặt chúng.

• Cái nào tốt hơn cho khoa học dữ liệu - r hay python?

  Python và R đều là ngôn ngữ phổ biến trong số các nhà khoa học dữ liệu. Mặc dù R là ngôn ngữ phân tích thống kê, Python là ngôn ngữ đa năng có cú pháp có thể đọc được và mã có cấu trúc tốt. Các chuyên gia dữ liệu thích Python cho tính linh hoạt của nó và R cho khả năng trực quan hóa tốt hơn của nó. Tuy nhiên, việc quyết định ngôn ngữ lập trình phù hợp nhất phụ thuộc vào bản chất của nhiệm vụ phân tích dữ liệu bạn đang làm.

• Tôi sẽ học được gì trong khóa học Python for Data Science?

  Khi tìm hiểu về khoa học dữ liệu với Python, bạn sẽ hiểu rõ về các chủ đề Python như chức năng, lớp học, danh sách, từ điển, bộ, bộ dữ liệu và các thư viện Python khác nhau. Hơn nữa, bạn sẽ trải qua các khái niệm như điện toán toán học, trực quan hóa dữ liệu, khám phá dữ liệu, phân tích dữ liệu, quét web, học máy và kỹ thuật tính năng.

• Các gói Python bắt buộc phải có cho khoa học dữ liệu là gì?

  Một số thư viện Python được sử dụng rộng rãi cho khoa học dữ liệu bao gồm Tensorflow, Numpy, Keras, Matplotlib, Scikit-Learn, Pytorch, Scrapy, Scipy và Pandas.

• Có phải OOPS trong Python cần thiết cho một sự nghiệp khoa học dữ liệu?

  Không, không bắt buộc phải học rất tiếc trong Python khi bắt đầu sự nghiệp trong khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, kiến ​​thức về cơ bản OOP có lợi khi thực hiện các nhiệm vụ khoa học dữ liệu hàng ngày.

• Giảng viên của chúng tôi là ai và họ được chọn như thế nào?

  Tất cả các giảng viên khoa học dữ liệu có trình độ cao của chúng tôi là các chuyên gia trong ngành với ít nhất 10-12 năm kinh nghiệm giảng dạy có liên quan. Mỗi người trong số họ đã trải qua một quy trình lựa chọn nghiêm ngặt bao gồm sàng lọc hồ sơ, đánh giá kỹ thuật và bản demo đào tạo trước khi chúng được chứng nhận để đào tạo cho chúng tôi. Chúng tôi cũng đảm bảo rằng chỉ những huấn luyện viên có xếp hạng cựu sinh viên cao vẫn còn trong giảng viên của chúng tôi.

• Các phương thức đào tạo được cung cấp cho khóa học khoa học dữ liệu Python này là gì?

  Lớp học ảo trực tiếp hoặc lớp học trực tuyến:

  Trong đào tạo lớp học trực tuyến, bạn có thể tham dự khóa học khoa học dữ liệu Python từ xa từ máy tính để bàn của bạn thông qua hội nghị video để nâng cao năng suất của bạn và giảm thời gian nghỉ làm hoặc ở nhà.

  Tự học trực tuyến:

  Trong chế độ này, bạn sẽ nhận được các video bài giảng và có thể tiến hành khóa học một cách thuận tiện.

  & nbsp; Phân phối di động Winpython là môi trường nguồn mở mà tất cả các bài tập thực hành sẽ được thực hiện. Hướng dẫn cài đặt sẽ được đưa ra trong quá trình đào tạo.

• Đây có phải là đào tạo trực tiếp, hay tôi sẽ xem các video được ghi âm sẵn?

  Nếu bạn đăng ký vào chương trình đào tạo học tập điện tử tự nhịp độ, bạn sẽ có quyền truy cập vào các video được ghi trước. Tuy nhiên, nếu bạn đăng ký vào lớp học trực tuyến Flexi-Pass, bạn sẽ có quyền truy cập vào cả Khoa học dữ liệu do người hướng dẫn & NBSP; với đào tạo Python được thực hiện trực tuyến cũng như các video được ghi trước.

• Nếu tôi bỏ lỡ một lớp học thì sao?

  SimpleLearn cung cấp các bản ghi của mỗi lớp để bạn có thể xem xét chúng khi cần trước phiên tiếp theo.

• Tôi có thể hủy đăng ký của mình không? Tôi sẽ được hoàn lại tiền chứ?

  Có, bạn có thể hủy đăng ký nếu cần thiết. Chúng tôi sẽ hoàn trả giá khóa học sau khi khấu trừ phí quản lý. Để tìm hiểu thêm, bạn có thể xem chính sách hoàn tiền của chúng tôi.

• Có bất kỳ giảm giá nhóm cho các chương trình đào tạo trong lớp học?

  Có, chúng tôi có các gói giảm giá nhóm cho các chương trình đào tạo trong lớp. Liên hệ với Trợ giúp & Hỗ trợ để tìm hiểu thêm về & NBSP; giảm giá nhóm.

• Làm cách nào để đăng ký khóa học khoa học dữ liệu Python?

  Bạn có thể đăng ký khoa học dữ liệu này với đào tạo chứng nhận Python trên trang web của chúng tôi và thực hiện thanh toán trực tuyến bằng bất kỳ tùy chọn nào sau đây: & NBSP;

  • Thẻ tín dụng hoặc thẻ ghi nợ
  • Thẻ Mastercard
  • American Express
  • Câu lạc bộ ăn tối
  • PayPal 

  Sau khi nhận được thanh toán, bạn sẽ tự động nhận biên lai thanh toán và truy cập thông tin qua email.

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

  Liên hệ với chúng tôi bằng cách sử dụng biểu mẫu ở bên phải của bất kỳ trang nào trên trang web SimpleLearn hoặc chọn liên kết trò chuyện trực tiếp. Đại diện dịch vụ khách hàng của chúng tôi có thể cung cấp cho bạn nhiều chi tiết hơn.

• Hỗ trợ giảng dạy toàn cầu là gì?

  Trợ lý giảng dạy của chúng tôi là một nhóm chuyên gia chuyên môn tại đây để giúp bạn được chứng nhận về khoa học dữ liệu trong nỗ lực đầu tiên của bạn. Họ thu hút sinh viên một cách chủ động để đảm bảo đường dẫn khóa học được theo dõi và giúp bạn làm phong phú thêm trải nghiệm học tập của bạn, từ lớp học trên máy bay đến cố vấn dự án và hỗ trợ công việc. Hỗ trợ giảng dạy có sẵn trong giờ làm việc.

• Điều gì được bảo hiểm theo lời hứa hỗ trợ 24/7?

  Chúng tôi cung cấp hỗ trợ 24/7 thông qua email, trò chuyện và cuộc gọi. Chúng tôi cũng có một nhóm chuyên dụng cung cấp hỗ trợ theo yêu cầu thông qua diễn đàn cộng đồng của chúng tôi. Hơn nữa, bạn sẽ có quyền truy cập trọn đời vào Diễn đàn cộng đồng, ngay cả sau khi hoàn thành khóa học Khoa học Dữ liệu Python của bạn với chúng tôi.

• Con đường học tập được khuyến nghị sau khi hoàn thành khoa học dữ liệu với khóa học Python là gì?

  Bạn có thể đăng ký khóa học Nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi hoặc nếu bạn đang tìm kiếm chứng chỉ đại học, bạn có thể đăng ký chương trình Chứng chỉ chuyên nghiệp & NBSP;

• Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm

  Các dự án đã được xây dựng tận dụng các bộ dữ liệu có sẵn công khai thực sự của các tổ chức được đề cập.

• Làm thế nào để tôi trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu?

  Để trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu, tất cả những gì bạn cần là kinh nghiệm trước đây về toán học hoặc thống kê và kiến ​​thức về các ngôn ngữ lập trình như Python, Java, C ++, v.v. sự nghiệp.

• Khoa học dữ liệu được sử dụng để làm gì?

  Khoa học dữ liệu thu thập dữ liệu liên quan, phân tích và giải thích và tìm giải pháp để giải quyết các vấn đề kinh doanh. Bắt đầu từ chăm sóc sức khỏe đến quảng cáo, khoa học dữ liệu có các ứng dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực có thể.

• Là một khoa học dữ liệu với khóa học Python khó học?

  Không có gì. Khoa học dữ liệu SimplileArn, với khóa học Python đã được điều chỉnh để đáp ứng các mục tiêu học tập của cả người mới bắt đầu và người có kinh nghiệm và có thể dễ dàng theo đuổi bởi bất kỳ ai đáp ứng các yêu cầu đủ điều kiện của khóa học.

• Khoa học dữ liệu có phải là một lựa chọn nghề nghiệp tốt không?

  Có, khoa học dữ liệu chắc chắn là một lựa chọn nghề nghiệp tốt với những lý do sau:

  • Khoa học dữ liệu ở khắp mọi nơi và mở rộng với tốc độ theo cấp số nhân! Quy mô thị trường của khoa học dữ liệu đã được dự kiến ​​sẽ đạt 178 tỷ đô la vào cuối năm 2025.
  • Theo nhấn mạnh của Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS), vai trò công việc đòi hỏi các kỹ năng liên quan đến khoa học dữ liệu có thể sẽ tăng lên vào năm 2026.
  • Các nhà khoa học dữ liệu là một trong những chuyên gia được trả lương cao nhất kiếm được mức lương trung bình là $ 1,49,982 mỗi năm.

• Làm thế nào để người mới bắt đầu học khoa học dữ liệu với Python?

  Trong khi tìm kiếm khoa học dữ liệu với đào tạo Python, người mới bắt đầu có thể bắt đầu với những điều cơ bản bằng cách hoàn thành các mô -đun cơ bản sau đây có trong khóa học:

  • Những điều cơ bản của Python
  • Bồi dưỡng toán học
  • Khoa học dữ liệu trong đời thực
  • Thống kê các yếu tố cần thiết cho khoa học dữ liệu

  Khi phát triển một cơ sở sâu sắc trong khoa học dữ liệu với Python, bạn có thể bắt đầu với khóa học theo thứ tự đã cho cho trải nghiệm học tập có hệ thống.

• Khoa học dữ liệu có chứng nhận Python có đáng không?

  Có, tìm kiếm khoa học dữ liệu với đào tạo Python là xứng đáng bởi vì, với sự trợ giúp của chứng nhận này, bạn sẽ có thể:

  • Đạt được sự hiểu biết sâu sắc về các quy trình khoa học dữ liệu, tranh cãi dữ liệu, khám phá dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, xây dựng giả thuyết và thử nghiệm và những điều cơ bản của thống kê.
  • Hiểu các khái niệm thiết yếu của lập trình python như kiểu dữ liệu, danh sách, bộ dữ liệu, dicts, toán tử cấp cơ bản và các chức năng.
  • Thực hiện các tính toán toán học cấp độ nâng cao sử dụng các gói numpy và scipy, và thư viện lớn các chức năng toán học của họ.
  • Mang theo phân tích dữ liệu và thao tác bằng cách sử dụng các cấu trúc dữ liệu và các công cụ gói gandas
  • Có được sự hiểu biết sâu sắc về các mô hình học tập được giám sát và không giám sát, chẳng hạn như hồi quy logistic, hồi quy tuyến tính, phân cụm dữ liệu, giảm kích thước, K-NN và đường ống.
  • Sử dụng gói Scikit-LEARN cho thư viện Python NLP và Matplotlib để trực quan hóa dữ liệu.

• Vai trò công việc có sẵn sau khi có được khoa học dữ liệu với chứng nhận Python là gì?

  Sau khi nhận được một khoa học dữ liệu với chứng nhận Python, bạn có thể làm việc như một:

  • Phân tích kinh doanh
  • Quản trị cơ sở dữ liệu
  • Kỹ sư dữ liệu lớn hoặc kiến ​​trúc sư dữ liệu
  • Nhà phân tích dữ liệu
  • Kỹ sư ML
  • Nhà phát triển Business Intelligence (BI)
  • Nhà phân tích kinh doanh thông minh
  • Nhà thống kê
  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Kỹ sư Tầm nhìn Máy tính (CV)
  • Kỹ sư xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
  • Kỹ sư MLOPS

• Một chuyên gia khoa học dữ liệu làm gì?

  Một chuyên gia khoa học dữ liệu chủ yếu tham gia vào việc thu thập và phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ phân tích và báo cáo khác nhau để xác định các mẫu, xu hướng và tương quan trong các bộ dữ liệu. Với sự giúp đỡ của Khoa học dữ liệu SimpleLearn với chứng nhận Python, bạn sẽ có thể hiểu đầy đủ về vai trò chính và trách nhiệm của các chuyên gia khoa học dữ liệu.

• Một chuyên gia khoa học dữ liệu nên biết những kỹ năng nào?

  Một chuyên gia khoa học dữ liệu nên sở hữu các kỹ năng sau:

  • Kiến thức về các ngôn ngữ lập trình như Python, R và SQL
  • Kiến thức sâu sắc về thống kê và các khái niệm liên quan
  • Học máy để xử lý các bộ dữ liệu lớn.
  • Kiến thức về tính toán đa biến & đại số tuyến tính
  • Dữ liệu gây tranh cãi để tinh chỉnh dữ liệu
  • Kiến thức về các công cụ trực quan hóa dữ liệu để dễ dàng giao tiếp hiểu biết được thu thập

  Tìm kiếm khoa học dữ liệu với chứng nhận Python sẽ giúp bạn đạt được tất cả các kỹ năng được đề cập ở trên và có một sự nghiệp hưng thịnh trong khoa học dữ liệu.

• Những ngành công nghiệp nào sử dụng khoa học dữ liệu nhất?

  Khoa học dữ liệu có các ứng dụng trong mọi ngành có thể; Tuy nhiên, một số ngành công nghiệp sử dụng khoa học dữ liệu rộng rãi, như bán lẻ, chăm sóc sức khỏe, ngân hàng và tài chính, xây dựng, giao thông, truyền thông, truyền thông và giải trí, giáo dục, sản xuất, tài nguyên thiên nhiên, và năng lượng và tiện ích. Sau khi hoàn thành khoa học dữ liệu SimplileArn, với khóa học Python, nơi có hướng đến nghề nghiệp cao, bạn có thể dễ dàng tìm thấy cơ hội việc làm trong các ngành này.

• Những công ty nào thuê chuyên gia khoa học dữ liệu?

  Một số nhà tuyển dụng hàng đầu tuyển dụng các chuyên gia với khoa học dữ liệu với chứng nhận Python là HDATA Systems, Hyperlink Infosystem, Tata Consulting Services, Accergy, Tech Mahindra, Capgemini India Pvt Ltd, Tiger Analytics, Genpact, LatentView Phân tích và DataFactz.

• Những cuốn sách nào bạn đề nghị đọc cho khoa học dữ liệu với Python?

  Để có một khoa học dữ liệu toàn diện với đào tạo Python, bạn có thể xem xét đề cập đến các cuốn sách sau:

  • Python để phân tích dữ liệu được viết bởi Wes McKinney
  • Tự động hóa những thứ nhàm chán với Python được viết bởi Al Sweigart
  • Học máy với cuốn sách nấu ăn Python được viết bởi Chris Albon
  • Sách 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 trong Python của Gilbert Tanner

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

  Trung bình, các chuyên gia có khoa học dữ liệu với chứng nhận Python kiếm được mức lương hàng năm là $ 97853.

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

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

Khoa học dữ liệu với Python là gì?

Ngôn ngữ nào là tốt nhất cho khoa học dữ liệu?