Tổng kết

Nạp dữ liệu gọn nhẹ với pandas

Amany Mahfouz

Instructor

Ôn tập

Chương 1 và 2

read_csv() và read_excel()
Thiết lập kiểu dữ liệu, chọn dữ liệu cần tải, xử lý thiếu dữ liệu và lỗi

Hình minh họa tệp csv

Logo Microsoft Excel

Ôn tập

Chương 3

read_sql() và sqlalchemy
SQL SELECT, WHERE, hàm tổng hợp và join

Hình minh họa cơ sở dữ liệu

Ôn tập

Chương 4

read_json(), json_normalize(), và requests
Làm việc với API và JSON lồng nhau
Nối và gộp tập dữ liệu

Tiếp theo làm gì?

Tìm hiểu thêm về xử lý dữ liệu với pandas
- Làm việc với index, biến đổi giá trị, xóa hàng/cột
- Định hình lại dữ liệu bằng merge, melt, pivot
- Lộ trình kỹ năng: Xử lý dữ liệu với Python

Tiếp theo làm gì?

Khám phá nhiều chủ đề phân tích
- Thống kê mô tả (ví dụ: trung vị, trung bình, độ lệch chuẩn)
- Thống kê suy luận (kiểm định giả thuyết, tương quan, hồi quy)
- Phân tích dữ liệu khám phá với Python
- Nhập môn mô hình tuyến tính với Python

Tiếp theo làm gì?

Học kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu
- Thư viện seaborn và matplotlib
- Nhập môn trực quan hóa dữ liệu với Python
- Nhập môn trực quan hóa với Matplotlib

Tiếp theo làm gì?

Làm sạch/chuyển đổi dữ liệu trong quy trình khoa học dữ liệu đầy đủ

Chúc mừng!

Nạp dữ liệu gọn nhẹ với pandas

Preparing Video For Download...