Khóa học miễn phí Python for Business Analytics
Dữ liệu là huyết mạch của một tổ chức. Năng lực lập trình là một kỹ năng cần thiết để trích xuất thành công thông tin và kiến thức từ dữ liệu Show
Mục tiêu của khóa học này là giới thiệu cho người học những điều cơ bản về lập trình trong Python và cung cấp kiến thức làm việc về cách sử dụng các chương trình để xử lý dữ liệu Trong khóa học này, trước tiên chúng ta sẽ đề cập đến những điều cơ bản về lập trình và sau đó tập trung vào việc sử dụng Python trên toàn bộ quy trình quản lý dữ liệu từ thu thập dữ liệu đến phân tích dữ liệu lớn và dữ liệu nhỏ. Đây là một khóa học thực hành chuyên sâu sẽ trang bị và khen thưởng cho người học thành thạo các kỹ năng quản lý dữ liệu Cho xem nhiều hơntrong nháy mắt
Thật không may, học viên cư trú tại một hoặc nhiều quốc gia hoặc khu vực sau sẽ không thể đăng ký khóa học này. Iran, Cuba và vùng Crimea của Ukraine. Trong khi edX đã xin giấy phép từ U. S. Văn phòng kiểm soát tài sản nước ngoài (OFAC) cung cấp các khóa học của chúng tôi cho người học ở các quốc gia và khu vực này, giấy phép chúng tôi nhận được không đủ rộng để cho phép chúng tôi cung cấp khóa học này ở tất cả các địa điểm. edX thực sự lấy làm tiếc rằng U. S. các biện pháp trừng phạt ngăn cản chúng tôi cung cấp tất cả các khóa học của mình cho mọi người, bất kể họ sống ở đâu Học máy là lĩnh vực hot nhất để làm việc ngay bây giờ. Khi các tổ chức tích hợp các dự án máy học, vai trò của người mới và người quản lý đang mở ra trên toàn cầu. Hành trình của bạn bắt đầu từ đây Thúc đẩy sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực CNTT có nhu cầu cao - Phân tích dữ liệu. Đăng ký khóa học python miễn phí này để phân tích dữ liệu và các thư viện của nó. Tìm hiểu các công cụ và kỹ thuật khác nhau để sử dụng công việc với các thư viện này 4. 5 ★ 16. Học viên 2K+ Người bắt đầu Ghi danh miễn phí
Ghi danh miễn phí
Chứng chỉ hoàn tất Trình bày cho John Doe Để hoàn thành thành công một khóa học trực tuyến miễn phí Python để phân tích dữ liệu Cung cấp bởi học viện tuyệt vời (vào ngày XXXX THÁNG 1) Bạn học gì trong Python để Phân tích dữ liệu?EDA Máy tính xách tay Python Jupyter gấu trúc Matplotlib sinh ra biển Phân tích dữ liệu Giới thiệu về khóa học chứng chỉ miễn phí nàyTrong khóa học python dành cho phân tích dữ liệu miễn phí này, bạn sẽ được giới thiệu về một khái niệm rất quan trọng - Phân tích dữ liệu bằng Python. Gia sư sẽ giúp bạn phân tích các bộ dữ liệu khác nhau trong Python Jupyter Notebook với sự trợ giúp của các thư viện Python khác nhau. Bạn sẽ xử lý các loại bộ dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như bộ dữ liệu IPL, Football và Marvel Superheroes. Sau đó, bạn sẽ thấy một số hình ảnh trực quan sống động mà bạn có thể sử dụng để thể hiện dữ liệu được phân tích. Bạn cũng sẽ làm quen với các định dạng tập dữ liệu khác nhau để tải vào Notebook bằng Python. Bạn cũng sẽ nhận được chứng chỉ hoàn thành khóa học sau khi làm bài kiểm tra.
Bạn đang tìm kiếm một khóa học Khoa học dữ liệu chuyên nghiệp để nâng cấp bản thân với các khái niệm về phân tích dữ liệu? .
Đọc thêm Tom tăt nội dung chương trinhEDA trên dữ liệu IPL Trong mô-đun này, gia sư sẽ giới thiệu cho bạn về các thư viện được sử dụng để phân tích dữ liệu. Bạn cũng sẽ học cách viết mã trong Python Jupyter Notebook để phân tích bộ dữ liệu IPL. Sau này, bạn sẽ học cách triển khai phân tích dữ liệu khám phá trên tập dữ liệu bằng thư viện Python – Pandas, matplotlib và Seaborn. EDA về dữ liệu bóng đá Mô-đun này sẽ hiểu bạn với một bộ dữ liệu khác về bóng đá. Sau này, bạn sẽ học cách đọc tập dữ liệu trong Jupyter Notebook. Sau đó, bạn sẽ được giới thiệu về nhiều cách chuyển đổi dữ liệu của dữ liệu bằng Python. Tiếp theo, gia sư sẽ hiển thị cho bạn các hình ảnh trực quan khác nhau mà bạn có thể sử dụng để phân tích dữ liệu. EDA về dữ liệu siêu anh hùng Marvel Đây là mô-đun cuối cùng và bạn sẽ sử dụng một bộ dữ liệu khác để phân tích dữ liệu. Ở đây, phân tích sẽ được thực hiện cho bộ dữ liệu Marvel Superheroes. Tiếp theo, bạn sẽ làm quen với nhiều loại hình ảnh sống động sẽ phản ánh dữ liệu được phân tích. Người hướng dẫn khóa học của chúng tôiÔng. Bharani Akella Nhà khoa học dữ liệu Người học trên 20 tuổi trở lên 82 khóa học Bharani đã làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu trong 2 năm qua. Anh ấy có chuyên môn về các ngôn ngữ như Python, R và Java. Anh ấy cũng có chuyên môn trong lĩnh vực học sâu và đã làm việc với các framework học sâu như Keras và TensorFlow. Anh ấy đã làm việc trong lĩnh vực nội dung kỹ thuật từ 2 năm trước và đã dạy nhiều lớp về khoa học dữ liệu Đọc thêm Chia sẻ chứng chỉ của bạn và được chú ýThể hiện kỹ năng của bạn Đạt được lợi thế cạnh tranh Nổi bật với nhà tuyển dụng Đạt được công việc mơ ước của bạn Tại sao học Machine Learning?Được thuê bởi Các công ty tuyển dụng hàng đầu và nhiều hơn nữa Học viên của chúng tôi nói gì về khóa họcTìm hiểu cách nền tảng của chúng tôi đã giúp người học nâng cao kỹ năng trong sự nghiệp của họ 4. 5 ★★★★ ★ ☆ Đánh giá khóa học ★ ★ ★ ★ ★ 66% ★ ★ ★ ★ ☆ 27% ★ ★ ★ ☆ ☆ 5% ★ ★ ☆ ☆ ☆ 0% ★ ☆ ☆ ☆ ☆ 2% Python để phân tích dữ liệu Với khóa học này, bạn có được Truy cập miễn phí trọn đời Học mọi lúc, mọi nơi Chứng chỉ hoàn thành Nổi bật với mạng lưới chuyên nghiệp của bạn 2. 0 giờ của các bài giảng video tự nhịp độ Ghi danh miễn phí Chia sẻ với bạn bè Các câu hỏi thường gặpCác điều kiện tiên quyết cần thiết để học khóa học Phân tích dữ liệu này là gì? Kiến thức cơ bản về Python sẽ là một lựa chọn tốt hơn trước khi tham gia khóa học này. Mặt khác, bắt đầu khóa học này với ít hoặc không biết gì về Python không phải là vấn đề lớn. Bất kỳ ai quan tâm đến Phân tích dữ liệu đều có thể tham gia khóa học này miễn phí
Mất bao lâu để hoàn thành khóa học Phân tích dữ liệu miễn phí này? Khóa học chứa nội dung video có thời lượng 2 giờ. Vì đây là khóa học tự học, bạn có thể hoàn thành nó bất cứ lúc nào bạn muốn Tôi sẽ có quyền truy cập trọn đời vào khóa học miễn phí chứ? Có, bạn có quyền truy cập trọn đời vào khóa học này, vì vậy bạn có thể tham gia khóa học bất cứ lúc nào
Các lựa chọn học tập tiếp theo của tôi sau khóa học Python dành cho Phân tích dữ liệu này là gì? Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn có thể chọn tham gia khóa học Phân tích dữ liệu chuyên nghiệp, nơi bạn sẽ nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu bằng Python và các phương pháp khác. Có đáng học Python để phân tích dữ liệu không? Vâng, Phân tích dữ liệu là một trong những chủ đề nóng hiện nay và là một trong những kỹ năng được yêu cầu cao nhất. Vì vậy, rất đáng để học khóa học này để xây dựng sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực phân tích dữ liệu Phân tích dữ liệu được sử dụng để làm gì? Phân tích dữ liệu được sử dụng để phân tích dữ liệu có sẵn để dự đoán kết quả trong tương lai, điều này rất hữu ích từ góc độ kinh doanh. Các doanh nghiệp thu thập lượng dữ liệu khổng lồ hàng ngày và dữ liệu cần được sử dụng hiệu quả. Ở đây có phân tích dữ liệu theo quan điểm giúp sử dụng dữ liệu có sẵn và tăng năng suất của một doanh nghiệp Tại sao Python cho Phân tích dữ liệu lại phổ biến đến vậy? Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến được sử dụng trong Học máy, Phát triển phần mềm và tạo ra một số công cụ AI hữu ích. Python cũng được sử dụng để Phân tích dữ liệu vì nó cho phép tạo và quản lý cấu trúc dữ liệu một cách nhanh chóng. Đó là lý do chính đằng sau sự phổ biến của nó trong phân tích dữ liệu.
Những công việc nào yêu cầu bạn học Python để Phân tích dữ liệu? Một số công việc yêu cầu Python để Phân tích dữ liệu, bao gồm Nhà phân tích dữ liệu, Kỹ sư dữ liệu, quản lý chuỗi cung ứng, Nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển Python và những công việc khác.
Tôi có nhận được chứng chỉ sau khi hoàn thành khóa học Phân tích dữ liệu này không? Có, bạn sẽ phải làm bài kiểm tra khi kết thúc khóa học. Sau khi đủ điều kiện thành công bài kiểm tra, bạn có thể nhận chứng chỉ hoàn thành khóa học của mình từ Great Learning Academy Tôi sẽ đạt được những kiến thức và kỹ năng gì khi hoàn thành khóa học Phân tích dữ liệu này? Trong khóa học, bạn sẽ hiểu được giao diện của Jupyter Notebook. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về các thư viện Python khác nhau được sử dụng trong phân tích dữ liệu. Các kỹ năng bạn sẽ đạt được khi hoàn thành khóa học này là Phân tích dữ liệu, Python, Matplotlib, Pandas và Seaborn Khóa học Phân tích dữ liệu này có giá bao nhiêu? Khóa học miễn phí và bất kỳ ai cũng có thể tham gia mà không phải trả tiền cho khóa học Có giới hạn về số lần tôi có thể tham gia khóa học Python dành cho Phân tích dữ liệu này không? Không, không có giới hạn để tham gia khóa học này. Bạn có thể tham gia khóa học này bao nhiêu lần tùy thích Tôi có thể đăng ký nhiều khóa học từ Great Learning Academy cùng một lúc không? Có, bạn có thể đăng ký nhiều khóa học khác nhau do Great Learning Academy cung cấp cùng một lúc Tại sao chọn Great Learning Academy cho khóa học Phân tích dữ liệu này? Great Learning là một nền tảng lớn cung cấp giáo dục trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Các khóa học do Great Learning Academy cung cấp có thể được truy cập trên toàn cầu. Đã có hơn 5 triệu học viên được thụ ích từ các khóa học. Khóa học Python for Data Analysis sẽ giúp bạn học cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu. Bạn cũng sẽ hiểu các khái niệm khác nhau về Phân tích dữ liệu trong khóa học này.
Ai đủ điều kiện tham gia khóa học Phân tích dữ liệu này? Những ai quan tâm đến Phân tích dữ liệu và Python có thể tham gia khóa học này. Khóa học sẽ giúp bạn tìm hiểu một số khái niệm phân tích dữ liệu quan trọng như chuyển đổi dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và phân tích Các bước để ghi danh vào khóa học này là gì? Các bước đăng ký khóa học này như sau 1. Nhấp vào nút 'Đăng ký miễn phí' trên trang khóa học 2. Tạo một tài khoản tại Great Learning Academy để đăng ký khóa học này 3. Chuyển đến trang tổng quan để truy cập khóa học và bắt đầu học trực tuyến miễn phí. Xem thêm Hơn 6 triệu người học Những câu chuyện thành côngCác khóa học của Great Learning Academy có thể giúp gì cho sự nghiệp của bạn không?Chương trình AI dành cho các nhà lãnh đạo được thiết kế chu đáo để bao gồm mức độ tiếp xúc cao với các chuyên gia thực hành trong lĩnh vực này. Mỗi chủ đề được đề cập đủ chi tiết để xây dựng một nền tảng kiến thức vững chắc Chris Hegeman Giám đốc Phân tích Tiếp thị & Kinh doanh Thông minh- Công nghệ nhúng/ IoT Dell, Inc, Hoa Kỳ Kinh nghiệm học tập rất phong phú và các cố vấn và cố vấn đã hỗ trợ rất nhiều trong suốt thời gian qua. Tôi rất vui vì đã đăng ký tham gia chương trình. Tôi chắc chắn đã nhận được những gì tôi muốn từ chương trình và thực sự khuyên bạn nên dùng nó Javier R. cây ô rô Cố vấn tích hợp giải pháp dữ liệu ExxonMobil, Mỹ Tôi nhận thấy chương trình Khoa học dữ liệu có sự kết hợp hoàn hảo giữa nội dung phù hợp, tính linh hoạt, tính chặt chẽ trong học thuật và nội dung thực tế cho phép tôi ngay lập tức áp dụng tất cả vào thực tế tại nơi làm việc Gabriel Arbe Giám đốc điều hành, Mỹ Latinh VMWARE, HOA KỲ Chương trình AI dành cho các nhà lãnh đạo là một trải nghiệm học tập tuyệt vời với mức độ sâu và rộng phù hợp về chủ đề. Đây là một chương trình được quản lý tốt giúp nâng cao trải nghiệm học tập của tôi Raghavendra P Setty Phó Tổng Thống Charles Schwab & Co. Trong chúng ta Tôi tin rằng khóa học AIML có chất lượng cao và tất cả các giảng viên đều chuẩn bị kỹ lưỡng cho mọi chủ đề. Tôi cũng tin rằng Người cố vấn của chúng ta đang làm một công việc tuyệt vời hàng tuần và những hiểu biết cá nhân cũng như những bổ sung của anh ấy vào tài liệu đều rất có giá trị Gaston Alvarado Maza Quản lý danh mục toàn cầu Tập đoàn Materion, Hoa Kỳ Hành trình khoa học dữ liệu đầy những bài học căng thẳng, nhưng trải nghiệm tuyệt vời nhất mà tôi có được. Tôi sẵn sàng làm đi làm lại. Tôi rất muốn giới thiệu nó. Cảm ơn Đại học Texas và Học tập tuyệt vời Kati Laev Quản trị viên dịch vụ khách hàng Công ty TNHH CMT Vương quốc Anh Chương trình rất linh hoạt và nâng cao hiểu biết của tôi về AI và các quy trình tích hợp AI vào hoạt động kinh doanh. Tôi rất muốn giới thiệu chương trình này cho các chuyên gia kinh doanh, những người muốn hiểu rõ hơn về AI và khả năng ứng dụng của nó trong các dự án Hugh Hanlon Chuyên gia phân tích nghiên cứu quốc phòng, Booz Allen Hamilton (Hoa Kỳ) Booz Allen, Hoa Kỳ Chương trình AIML đã mang đến cho tôi kiến thức nền tảng vững chắc về Python, AI và ML. Nội dung chương trình được tuyển chọn rất tốt và đề cập đúng vấn đề, có chiều sâu phù hợp với một chương trình như thế này Pertuso Dryonis Sr. Cố vấn Phân tích dữ liệu ứng dụng, Hess Corporation (Hoa Kỳ)) Hess, Hoa Kỳ Và hơn 1000 Các khóa học máy miễn phí hàng đầu >Tự do thuật toán học máy thuật toán học máy ★ 4. 53 2 giờ 5. 6K+ người học Người bắt đầu 5. 6K+ người học Tự do Người bắt đầu Đăng ký bây giờ Tự do Ứng dụng học máy Ứng dụng học máy ★ 4. 51 2 giờ Học viên 2K+ Trung gian Học viên 2K+ Tự do Trung gian Đăng ký bây giờ Tự do Khái niệm cơ bản về học máy Khái niệm cơ bản về học máy ★ 4. 37 3 giờ 87. Người học 8K+ Người bắt đầu 87. Người học 8K+ Tự do Người bắt đầu Đăng ký bây giờ Tự do Độ dốc ngẫu nhiên Độ dốc ngẫu nhiên ★ 4. 43 2 giờ 542 học viên Người bắt đầu 542 học viên Tự do Người bắt đầu Đăng ký bây giờ Vui lòng chờ Liên quan, thích hợp
Python để phân tích dữ liệu là một khóa học giới thiệu bao gồm các kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình Python và cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu. Khóa học này cung cấp cho người học những kiến thức cơ bản về cách làm việc với dữ liệu trong Python. Khóa học tập trung vào ứng dụng thực tế của Python và các thư viện liên quan của nó, chẳng hạn như Pandas, NumPy và Matplotlib, để làm việc với các bộ dữ liệu lớn. Khóa học Python dành cho Phân tích dữ liệu bắt đầu bằng việc giới thiệu cho người học những kiến thức cơ bản về ngôn ngữ Python, chẳng hạn như biến, kiểu, hàm và lớp. Người học cũng sẽ hiểu được tầm quan trọng của việc làm sạch và tiền xử lý dữ liệu. Sau đó, khóa học chuyển sang thảo luận về các chủ đề nâng cao hơn, chẳng hạn như trực quan hóa dữ liệu, phân tích thống kê và học máy. Trong suốt khóa học, người học sẽ được tiếp xúc với dữ liệu trong thế giới thực, chẳng hạn như dữ liệu IPL, dữ liệu bóng đá và dữ liệu Siêu anh hùng Marvel. Mô-đun dữ liệu IPL tập trung vào Giải ngoại hạng Ấn Độ (IPL). Người học sẽ học cách sử dụng Python để phân tích, trực quan hóa và giải thích dữ liệu IPL. Mô-đun này sẽ bao gồm các chủ đề như quét web, sắp xếp dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Mô-đun dữ liệu bóng đá sử dụng dữ liệu từ Giải Ngoại hạng Anh (EPL) để dạy cho người học |