Autoplay
Autocomplete
Previous Lecture
Complete and Continue
[Python] Data Science
1. Giới thiệu khoá học
1.1. Giới thiệu về khoá học (1:39)
1.2. File of Data Science
2. Cài đặt môi trường
Bài 1: Môi trường lập trình cho Data Science (3:10)
Bài 2: Cài đặt Anaconda Python trên Mac (4:06)
Bài 3: Cài đặt Anaconda Python trên Window (5:16)
Bài 4: Tổng quan về Jupyter Notebook (7:17)
Bài 5: Cài đặt Jupyter Notebook Extensions (10:23)
3. Python cơ bản cho Data Science
Bài 1: Giới thiệu về Python Basics (2:01)
Bài 2: Python cơ bản – Phần 1 (13:49)
Bài 3: Python cơ bản – Phần 2 (14:47)
Bài 4: Python cơ bản – Phần 3 (28:03)
Bài 5: Python cơ bản – Bài tập (4:08)
Bài 6: Python cơ bản – Bài giải (27:25)
4. Phân tích dữ liệu với Python – NumPy
Bài 1: Giới thiệu về NumPy (4:03)
Bài 2: NumPy Arrays (21:20)
Bài 3: NumPy Array Indexing và Slicing (20:34)
Bài 4: Các toán tử trong Numpy (17:51)
Bài 5: Tổng quát về Numpy – Bài tập (4:58)
Bài 6: Tổng quát về Numpy – Bài giải (11:27)
5. Phân tích dữ liệu với Python – Pandas
Bài 1: Giới thiệu về Pandas (4:03)
Bài 2: Tìm hiểu về dữ liệu (11:48)
Bài 3: Tìm hiểu về dữ liệu – Thực hành (7:19)
Bài 4: Tạo Series và DataFrame (4:59)
Bài 5: Tạo Series và DataFrame – Thực hành (5:45)
Bài 6: Chọn dòng và cột trong bảng dữ liệu (5:15)
Bài 7: Chọn dòng và cột trong bảng dữ liệu – Thực hành (7:46)
Bài 8: Filtering và sorting (9:24)
Bài 9: Filtering và sorting – Thực hành (10:18)
Bài 10: Xử lí dữ liệu bị thiếu (6:37)
Bài 11: Xử lí dữ liệu bị thiếu – Thực hành (5:48)
Bài 12: Groupby và Apply (9:44)
Bài 13: Groupby – Thực hành (8:49)
Bài 14: Apply – Thực hành (11:58)
6. Phân tích dữ liệu với Python –Pandas (Phần bài tập)
Bài 1: SF Salaries Dataset – Bài tập (5:11)
Bài 2: SF Salaries Dataset – Bài giải (24:56)
Bài 3: Ecommerce Purchases Dataset – Bài tập (6:07)
Bài 4: Ecommerce Purchases Dataset – Bài giải (20:52)
7. Trực quan hoá dữ liệu với Python – Matplotlib
Bài 1: Giới thiệu về Matplotlib (6:19)
Bài 2: Matplotlib – Phần 1 (30:12)
Bài 3: Matplotlib – Phần 2 (24:04)
Bài 4: Matplotlib – Phần 3 (22:01)
Bài 5: Tổng quát về Matplotlib – Bài tập (3:34)
Bài 6: Tổng quát về Matplotlib – Bài giải (21:44)
8. Trực quan hoá dữ liệu với Python – Seaborn
Bài 1: Giới thiệu về Seaborn (3:29)
Bài 2: Distribution Plots (12:30)
Bài 3: Categorical Plots (16:27)
Bài 4: Regression Plots (8:31)
Bài 5: Style and Color (8:48)
Bài 6: Tổng quát về Seaborn – Bài tập (3:24)
Bài 7: Tổng quát về Seaborn – Bài giải (19:10)
9. Trực quan hoá dữ liệu với Python – Plotly and Cufflinks
Bài 1: Giới thiệu về Plotly và Cufflinks (3:54)
Bài 2: Plotly và Cufflinks (32:27)
10. Project cuối khoá
Bài 1: 911 Call Project -Bài tập (11:32)
Bài 2: 911 Call – Bài giải - Phần 1 (27:57)
Bài 3: 911 Call – Bài giải - Phần 2 (29:42)
Bài 6: Tổng quát về Numpy – Bài giải
Lecture content locked
If you're already enrolled,
you'll need to login
.
Enroll in Course to Unlock