Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

The Complete Pandas Bootcamp 2025: Data Science with Python

Khóa Học Pandas Toàn Diện 2025: Khoa Học Dữ Liệu với Python

Khóa Học Pandas Toàn Diện 2025: Khoa Học Dữ Liệu với Python

Giờ đã có ChatGPT cho Pandas, Bài Tập Trực Tuyến, Seaborn, Học Máy. Cập nhật đầy đủ (Pandas 3.x) tính đến tháng 9/2024

4.5
(3,865 đánh giá)
29,753 học viên
Giảng viên
Alexander Hagmann
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
79.000đ 2.349.000đ -97%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
37.0 giờ video
369 bài giảng
34 bài quiz
24 bài coding
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 07/06/2026

Bạn sẽ học được gì

Nâng tầm kỹ năng Xử lý & Phân tích Dữ liệu của bạn lên mức xuất sắc.
Học và thực hành tất cả các phương pháp và quy trình Pandas liên quan với Bộ Dữ liệu Thực tế
Học Pandas dựa trên Phiên bản MỚI 2.x (đã dự đoán trước 3.x)
Nhập, làm sạch và hợp nhất Dữ liệu lộn xộn, chuẩn bị Dữ liệu cho Học Máy
Làm chủ toàn bộ Dự án Học Máy từ A-Z với Pandas, Scikit-Learn và Seaborn
Phân tích, trực quan hóa và hiểu Dữ liệu của bạn với Pandas, Matplotlib và Seaborn
Luyện tập và thành thạo kỹ năng Pandas với Câu hỏi Kiểm tra, 150+ Bài tập và Dự án Toàn diện
Nhập Dữ liệu Tài chính/Chứng khoán từ Nguồn Web và phân tích chúng bằng Pandas
Học và làm chủ các quy trình Pandas quan trọng nhất cho Tài chính
Học Kiến thức Cơ bản về Lập trình Pandas và Numpy (Phụ lục)
Học và làm chủ các Khái niệm Thống kê quan trọng với scipy

Yêu cầu

Máy tính để bàn (Windows, Mac hoặc Linux) có khả năng lưu trữ và chạy Anaconda. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn cài đặt phần mềm miễn phí cần thiết.
Kết nối internet có khả năng phát video trực tuyến.
Tốt nhất nên có Kiến thức Cơ bản về Bảng tính/Lập trình (không bắt buộc, khóa học sẽ hướng dẫn bạn phần cơ bản)

Đối tượng phù hợp

Dành cho tất cả những ai muốn bước vào lĩnh vực Khoa học Dữ liệu. Pandas là Chìa khóa cho mọi thứ.
Nhà Khoa học Dữ liệu muốn cải thiện kỹ năng Xử lý/Thao tác Dữ liệu.
Những ai muốn chuyển các Dự án Dữ liệu từ Excel sang các công cụ mạnh mẽ hơn (ví dụ: trong Nghiên cứu/Khoa học)
Chuyên gia Đầu tư/Tài chính đã chạm đến giới hạn của Excel.

Nội dung khóa học

34 phần • 365 bài giảng
1 Tổng quan / Câu hỏi Thường gặp của Học viên
2 Mẹo: Cách tận dụng tối đa khóa học này
3 Bạn có biết rằng...?
4 Thêm Câu hỏi Thường gặp / Thông tin Quan trọng
5 Cài đặt Anaconda
6 Mở Jupyter Notebook
7 Cách sử dụng Jupyter Notebooks
8 Giới thiệu về Vai diễn (Tính năng MỚI!)
9 Tải xuống (Nhận tất cả Tài liệu Khóa học tại đây!) **CẬP NHẬT tháng 9/24**
1 Giới thiệu về Dữ liệu Dạng Bảng / Pandas
2 Tải Tài liệu Khóa học Phần 1 (Nhắc nhở)
1 Giới thiệu
2 Hỗ trợ viết code Pandas sử dụng GPT-3.5 / GPT-4o mini (miễn phí)
3 Phân tích Dữ liệu Pandas sử dụng GPT-4 / GPT-4o mini (Gói Plus)
1 Tạo DataFrame Pandas đầu tiên của bạn (từ csv)
2 Cách đọc tệp CSV từ các Vị trí khác
3 Tùy chọn Hiển thị Pandas và các phương thức head() & tail()
4 Kiểm tra Dữ liệu Đầu tiên
5 Hàm, Thuộc tính và Phương thức Tích hợp sẵn với Pandas
6 Làm cho nó dễ dàng: Hoàn thành TAB và Chú giải Công cụ
7 Khám phá Bộ dữ liệu của riêng bạn: Bài tập Lập trình Jupyter 1 (Giới thiệu)
8 Khám phá Bộ dữ liệu của riêng bạn: Bài tập Lập trình Jupyter 1 (Lời giải)
9 Chọn Cột
10 Chọn một Cột với "ký hiệu chấm"
11 Chỉ mục Bắt đầu từ 0 và Chỉ mục Âm
12 Chọn Hàng với iloc (chỉ mục dựa trên vị trí)
13 Cắt Hàng và Cột với iloc (chỉ mục dựa trên vị trí)
14 Bảng Mẹo Chỉ mục Dựa trên Vị trí
15 Chọn Hàng với loc (chỉ mục dựa trên nhãn)
16 Cắt Hàng và Cột với loc (chỉ mục dựa trên nhãn)
17 Bảng Mẹo Chỉ mục Dựa trên Nhãn
18 Chỉ mục và Cắt với reindex()
19 Tóm tắt, Thực hành Tốt nhất và Triển vọng
20 Bài tập Lập trình Jupyter 2 - Giới thiệu
21 Bài tập Lập trình Jupyter 2 - Lời giải
22 **MỚI** Bài tập Lập trình với ChatGPT
23 Chỉ mục và Cắt Nâng cao (tùy chọn)
24 Bạn thích Vai diễn nào nhất?
1 Giới thiệu
2 Kiểm tra kỹ năng gỡ lỗi của bạn!
3 Nguyên nhân chính gây ra Lỗi Lập trình
4 Các lỗi thường gặp nhất trong nháy mắt
5 Bỏ qua ô, thay đổi thứ tự và hơn thế nữa
6 Lỗi IndexError
7 Lỗi Thụt lề
8 Sử dụng sai tên hàm và từ khóa
9 Lỗi TypeError và ValueError
10 **MỚI** Gỡ lỗi Pandas với ChatGPT
11 Nhận trợ giúp trên StackOverflow.com
12 Cách truy tìm các Lỗi phức tạp hơn
13 Vấn đề với Cài đặt Python
14 Các yếu tố và vấn đề bên ngoài
15 Lỗi liên quan đến nội dung khóa học (Lỗi phiên âm)
16 Tóm tắt và Biểu đồ Quy trình Gỡ lỗi
17 **MỚI** Biểu đồ Quy trình Gỡ lỗi với ChatGPT
1 Giới thiệu
2 Những bước đầu tiên với Pandas Series
3 Phân tích Series Số với unique(), nunique() và value_counts()
4 Phân tích Series Phi số với unique(), nunique(), value_counts()
5 Tạo Pandas Series (Phần 1)
6 Tạo Pandas Series (Phần 2)
7 Chỉ mục và Cắt Pandas Series
8 Sắp xếp Series và Giới thiệu tham số inplace
9 nlargest() và nsmallest()
10 idxmin() và idxmax()
11 Thao tác với Pandas Series
12 Bài tập Lập trình Jupyter 3 (Giới thiệu)
13 Bài tập Lập trình Jupyter 3 (Lời giải)
14 Những bước đầu tiên với Đối tượng Pandas Index
15 Tạo Đối tượng Index từ Đầu
16 Thay đổi Chỉ mục Hàng với set_index() và reset_index()
17 Thay đổi Nhãn Cột
18 Đổi tên Nhãn Chỉ mục & Cột với rename()
19 Bài tập Lập trình Jupyter 4 (Giới thiệu)
20 Bài tập Lập trình Jupyter 4 (Lời giải)
1 Giới thiệu
2 Lọc DataFrames theo một Điều kiện
3 Lọc DataFrames theo nhiều Điều kiện (VÀ)
4 Lọc DataFrames theo nhiều Điều kiện (HOẶC)
5 Lọc Nâng cao với between(), isin() và ~
6 any() và all()
7 Xóa Cột
8 Xóa Hàng
9 Thêm Cột mới vào DataFrame
10 Tạo Cột dựa trên Cột khác
11 Thêm Cột với insert()
12 Tạo DataFrames từ Đầu với pd.DataFrame()
13 Thêm Hàng mới (cách tiếp cận thực hành)
14 Bài tập Lập trình Jupyter 5 (Giới thiệu)
15 Bài tập Lập trình Jupyter 5 (Lời giải)
16 Khám phá Bộ dữ liệu Khảo sát Nhân viên (Phòng thí nghiệm Lập trình Tương tác)
1 Giới thiệu
2 Thực hành Tốt nhất (Cách bạn nên làm)
3 Chỉ mục Liên kết: Cách bạn KHÔNG NÊN làm (Phần 1)
4 Chỉ mục Liên kết: Cách bạn KHÔNG NÊN làm (Phần 2)
5 View so với Copy
6 Quy tắc Đơn giản phải làm gì khi...
7 Bài tập Lập trình 6 (Giới thiệu)
8 Bài tập Lập trình 6 (Lời giải)
1 Giới thiệu
2 Sắp xếp DataFrames với sort_index() và sort_values() (Cập nhật Phiên bản 1.0)
3 Xếp hạng DataFrames với rank()
4 nunique() và nlargest() / nsmallest() với DataFrames
5 Thống kê Tóm tắt và Tích lũy
6 Phương thức agg()
7 Bài tập Lập trình 7 (Giới thiệu)
8 Bài tập Lập trình 7 (Lời giải)
9 Hàm Tự định nghĩa với apply(), map() và applymap()
10 Chỉ mục Phân cấp (Phần 1)
11 Chỉ mục Phân cấp (Phần 2)
12 Thao tác Chuỗi (Phần 1)
13 Thao tác Chuỗi (Phần 2)
14 Bài tập Lập trình 8 (Giới thiệu)
15 Bài tập Lập trình 8 (Lời giải)
1 Giới thiệu
2 Phương thức plot()
3 Tùy chỉnh Biểu đồ
4 Biểu đồ Tần suất (Phần 1)
5 Biểu đồ Tần suất (Phần 2)
6 Biểu đồ Cột và Biểu đồ Tròn
7 Biểu đồ Phân tán
8 Bài tập Lập trình 9 (Giới thiệu)
9 Bài tập Lập trình 9 (Lời giải)
1 Chào mừng đến PHẦN 2: Quy trình Dữ liệu Đầy đủ Từ A-Z
2 Tải Tài liệu Khóa học Phần 2 (Nhắc nhở)
1 Nhập tệp csv với pd.read_csv
2 Nhập tệp csv lộn xộn với pd.read_csv
3 Cập nhật: Chuẩn bị cho pd.read_excel()
4 Nhập Dữ liệu từ Excel với pd.read_excel()
5 Nhập Dữ liệu lộn xộn từ Excel với pd.read_excel()
6 Nhập Dữ liệu từ Web với pd.read_html()
7 Bài tập Lập trình 10
1 Kiểm tra Đầu tiên & Xử lý Dữ liệu không nhất quán
2 Thao tác Chuỗi
3 Thay đổi Kiểu dữ liệu của Cột với astype()
4 Giới thiệu Giá trị NA / giá trị thiếu
5 Phát hiện giá trị thiếu
6 Xóa giá trị thiếu
7 Thay thế giá trị thiếu
8 Giới thiệu Bản sao
9 Phát hiện Bản sao
10 Xử lý / Xóa Bản sao
11 Tham số ignore_index (MỚI trong Pandas 1.0)
12 Phát hiện Ngoại lệ
13 Xử lý / Xóa Ngoại lệ
14 Dữ liệu Phân loại
15 Pandas Phiên bản 1.0: Kiểu dữ liệu Mới và pd.NA
16 Bài tập Lập trình 11 (Giới thiệu)
17 Bài tập Lập trình 11 (Lời giải)
18 Làm sạch và Phân tích Bộ dữ liệu Phim (Phòng thí nghiệm Lập trình Tương tác)
1 Giới thiệu
2 Thêm Hàng với append() và pd.concat() (Phần 1)
3 Thêm Hàng với pd.concat() (Phần 2)
4 Số học với Đối tượng Pandas / Căn chỉnh Dữ liệu
5 NGOẠI ĐỀ: So sánh hai DataFrames / Xác định Sự khác biệt
6 Kết nối Ngoài với merge()
7 Kết nối Trong với merge()
8 Kết nối Ngoài (không Giao nhau) với merge()
9 Kết nối Trái (không Giao nhau) với merge()
10 Kết nối Phải (không Giao nhau) với merge()
11 Kết nối Trái với merge()
12 Kết nối Phải với merge()
13 Kết nối trên Tên Cột / Chỉ mục khác nhau
14 Kết nối trên nhiều hơn một Cột
15 pd.merge() và join()
16 Bài tập Lập trình 12
1 Giới thiệu
2 Hiểu đối tượng GroupBy
3 Phân tách với nhiều khóa
4 Giải thích quy trình split-apply-combine
5 Áp dụng quy trình split-apply-combine
6 Tổng hợp nâng cao với agg()
7 Tổng hợp GroupBy với đổi tên nhãn
8 Biến đổi với transform()
9 Thay thế giá trị NA bằng giá trị theo nhóm
10 Tổng quát hóa split-apply-combine với apply()
11 Lập chỉ mục phân cấp với Groupby
12 stack() và unstack()
13 Bài tập lập trình 13 (Giới thiệu)
14 Bài tập lập trình 13 (Lời giải)
1 Giới thiệu
2 Chuyển vị Hàng và Cột
3 Xoay chuyển DataFrames với pivot()
4 Giới hạn của pivot()
5 pivot_table()
6 pd.crosstab()
7 Làm tan chảy DataFrames với melt()
8 Bài tập lập trình 14
1 Giới thiệu
2 Phép toán số học (Phần 1)
3 Phép toán số học (Phần 2)
4 Biến đổi/Ánh xạ với map()
5 Biến đổi có điều kiện
6 Phân rời và Phân nhóm với pd.cut() (Phần 1)
7 Phân rời và Phân nhóm với pd.cut() (Phần 2)
8 Phân rời và Phân nhóm với pd.qcut()
9 Sàn và Trần
10 Chuẩn hóa / Quy chuẩn
11 Tạo Biến giả
12 Thao tác Chuỗi
13 Bài tập lập trình 15
1 Giới thiệu
2 Bước đầu với Seaborn
3 Biểu đồ Phân loại
4 Biểu đồ Kết hợp / Biểu đồ Hồi quy
5 Thông báo quan trọng cho bài học tiếp theo
6 Biểu đồ Ma trận / Bản đồ Nhiệt
7 Bài tập lập trình 16
8 Phân tích Dữ liệu Nâng cao và Quy trình làm việc với Pandas (Phòng thí nghiệm Lập trình Tương tác)
1 Giới thiệu và Tải xuống
1 Bảng Huy chương Olympic (Hướng dẫn & Gợi ý)
2 Bảng Huy chương Olympic (Lời giải Phần 1)
3 Bảng Huy chương Olympic (Lời giải Phần 2)
4 Bảng Huy chương Olympic (Lời giải Phần 3)
1 Giới thiệu và Tổng quan Thử thách
2 Hợp nhất và Nối (Lời giải Phần 1)
3 Làm sạch Dữ liệu 1 (Lời giải Phần 2)
4 Làm sạch Dữ liệu 2 (Lời giải Phần 3)
5 Các Quốc gia Thành công nhất (Lời giải Phần 4)
6 Ảnh hưởng của GDP, Dân số và Chính trị (Lời giải Phần 5)
7 Phân tích Thống kê và Kiểm định Giả thuyết (Lời giải Phần 6)
8 *Nhắc lại về Seaborn*
9 Tổng hợp và Xếp hạng (Lời giải Phần 7)
10 Thế vận hội Mùa hè vs. Mùa đông - Địa điểm có quan trọng? (Lời giải Phần 8)
11 Nam vs. Nữ - Văn hóa & Tôn giáo có ảnh hưởng? (Lời giải Phần 9)
12 Môn thể thao và Truyền thống Quốc gia (Lời giải Phần 10)
1 Chào mừng đến PHẦN 4: Tài chính và Đầu tư với Pandas
2 Tải tài liệu khóa học Phần 4 (Nhắc nhở)
1 Nhập dữ liệu Chuỗi thời gian từ file csv
2 Chuyển đổi chuỗi thành đối tượng datetime với pd.to_datetime()
3 Phân tích / Trực quan hóa ban đầu Chuỗi thời gian
4 Lập chỉ mục và Cắt lát Chuỗi thời gian
5 Tạo DatetimeIndex tùy chỉnh với pd.date_range()
6 Cập nhật: Chuỗi Tần suất Mới (Pandas 3.x)
7 Tổng quan về Chuỗi Tần suất (Pandas 3.x)
8 Thêm về pd.date_range()
9 Giảm mẫu Chuỗi thời gian với resample() (Phần 1)
10 Giảm mẫu và PeriodIndex
11 Lập chỉ mục Nâng cao với reindex()
1 Giới thiệu
2 Chuẩn bị (Cài đặt gói cần thiết)
3 Nhập dữ liệu Giá cổ phiếu từ Yahoo Finance (vẫn hoạt động!)
4 Kiểm tra và Trực quan hóa ban đầu
5 Chuẩn hóa Chuỗi thời gian về Giá trị Cơ sở (100)
6 Phương thức shift()
7 Các phương thức diff() và pct_change()
8 Đo lường Hiệu suất Cổ phiếu với Lợi nhuận TRUNG BÌNH và Độ lệch chuẩn Lợi nhuận
9 Chuỗi thời gian Tài chính - Lợi nhuận và Rủi ro
10 Chuỗi thời gian Tài chính - Hiệp phương sai và Tương quan
11 Các Thuộc tính và Phương thức hữu ích của DatetimeIndex
12 Điền giá trị NA với bfill, ffill và nội suy
13 Bài tập lập trình 17
1 Tổng quan & Tải xuống
1 Học máy - Tổng quan
2 Hồi quy Tuyến tính với scikit-learn - Giới thiệu đơn giản
3 Dự đoán với Hồi quy Tuyến tính
4 Quá khớp
5 Dưới khớp
6 Hồi quy Logistic với scikit-learn - Giới thiệu đơn giản (Phần 1)
7 Hồi quy Logistic với scikit-learn - Giới thiệu đơn giản (Phần 2)
1 Giới thiệu Dự án
2 Nhập Bộ dữ liệu và Kiểm tra ban đầu
3 Làm sạch Dữ liệu và Tạo thêm Đặc trưng
4 Phân tích Dữ liệu Giải thích (Phần 1)
5 Phân tích Dữ liệu Giải thích (Phần 2)
6 Kỹ thuật Đặc trưng (Phần 1)
7 Kỹ thuật Đặc trưng (Phần 2)
8 Chia Dữ liệu thành Tập Huấn luyện và Tập Kiểm tra
9 Huấn luyện Mô hình Học máy
10 Kiểm tra/Đánh giá Mô hình với Tập Kiểm tra
11 Tầm quan trọng của Đặc trưng
1 Giới thiệu và Tổng quan
2 Tải xuống cho Phần này
3 Nhắc lại quan trọng: Tùy chọn Hiển thị Pandas (Thay đổi trong Phiên bản 0.25)
4 Phương thức Info() - đầu ra mới và mở rộng
5 KIỂU dữ liệu mở rộng MỚI ("nullable" dtypes): Tại sao chúng ta cần chúng?
6 Tạo KIỂU dữ liệu mở rộng MỚI với convert_dtypes()
7 Giá trị pd.NA MỚI cho giá trị thiếu
8 KIỂU Int64Dtype "nullable" MỚI
9 KIỂU StringDtype MỚI
10 KIỂU BooleanDtype "nullable" MỚI
11 Bổ sung tham số ignore_index
12 Loại bỏ các Phiên bản cũ đã lỗi thời
1 Chào mừng đến Phụ lục
1 Tải xuống (nhắc nhở)
2 Giới thiệu
3 Bước đầu tiên
4 Biến số
5 Kiểu dữ liệu: Số nguyên và Số thực
6 Kiểu dữ liệu: Chuỗi
7 Kiểu dữ liệu: Danh sách (Phần 1)
8 Kiểu dữ liệu: Danh sách (Phần 2)
9 Kiểu dữ liệu: Bộ giá trị
10 Kiểu dữ liệu: Tập hợp
11 Toán tử & Giá trị Boolean
12 Câu lệnh Điều kiện (if, elif, else, while)
13 Vòng lặp For
14 Từ khóa break, pass, continue
15 Tạo Số ngẫu nhiên
16 Hàm do Người dùng Định nghĩa (Phần 1)
17 Hàm do Người dùng Định nghĩa (Phần 2)
18 Hàm do Người dùng Định nghĩa (Phần 3)
19 Trực quan hóa với Matplotlib
20 Bài kiểm tra Kiến thức cơ bản Python: Lời giải
1 Tải xuống (nhắc nhở)
2 Giới thiệu về Mảng Numpy
3 Mảng Numpy: Véc-tơ hóa
4 Mảng Numpy: Lập chỉ mục và Cắt lát
5 Mảng Numpy: Hình dạng và Chiều
6 Mảng Numpy: Lập chỉ mục và Cắt lát Mảng đa chiều
7 Mảng Numpy: Lập chỉ mục Boolean
8 Tạo Số ngẫu nhiên
9 Vấn đề Hiệu suất
10 Nghiên cứu điển hình: Numpy vs. Thư viện Chuẩn Python
11 Thống kê Tổng hợp
12 Trực quan hóa và Hồi quy (Tuyến tính)
13 Bài kiểm tra Numpy: Lời giải
1 Thống kê - Tổng quan, Thuật ngữ và Từ vựng
2 Tải xuống cho Phần này (nhắc nhở)
3 Tổng thể vs. Mẫu
4 Trực quan hóa Phân phối Tần suất với plt.hist()
5 Tần suất Tương đối và Tích lũy với plt.hist()
6 Các số đo Xu hướng Trung tâm (Lý thuyết)
7 Lập trình các số đo Xu hướng Trung tâm - Trung bình và Trung vị
8 Lập trình các số đo Xu hướng Trung tâm - Trung bình Nhân
9 Độ biến thiên quanh Xu hướng Trung tâm / Độ phân tán (Lý thuyết)
10 Giá trị Tối thiểu, Tối đa và Khoảng với Python/Numpy
11 Phân vị với Python/Numpy
12 Phương sai và Độ lệch chuẩn với Python/Numpy
13 Độ lệch và Độ nhọn (Lý thuyết)
14 Cách tính Độ lệch và Độ nhọn với scipy.stats
15 Cách tạo Số ngẫu nhiên với Numpy
16 Khả năng tái lập với np.random.seed()
17 Phân phối Xác suất - Tổng quan
18 Phân phối Đều Rời rạc
19 Phân phối Đều Liên tục
20 Phân phối Chuẩn (Lý thuyết)
21 Tạo Biến ngẫu nhiên Phân phối Chuẩn
22 Phân phối Chuẩn - Hàm mật độ Xác suất (pdf) với scipy.stats
23 Phân phối Chuẩn - Hàm phân phối Tích lũy (cdf) với scipy.stats
24 Phân phối Chuẩn Chuẩn và Giá trị Z
25 Tính chất của Phân phối Chuẩn Chuẩn (Lý thuyết)
26 Xác suất và Giá trị Z với scipy.stats
27 Khoảng tin cậy với scipy.stats
28 Hiệp phương sai và Hệ số Tương quan (Lý thuyết)
29 Làm sạch và chuẩn bị Dữ liệu - Cơ sở dữ liệu Phim (Phần 1)
30 Làm sạch và chuẩn bị Dữ liệu - Cơ sở dữ liệu Phim (Phần 2)
31 Cách tính Hiệp phương sai và Tương quan trong Python
32 Tương quan và Biểu đồ phân tán – Cách hiểu trực quan
33 Hồi quy tuyến tính là gì? (Lý thuyết)
34 Mô hình Hồi quy tuyến tính đơn giản với numpy & Scipy
35 Cách diễn giải Hệ số chặn và Hệ số độ dốc
36 Nghiên cứu tình huống (Phần 1): Mô hình Thị trường (Mô hình Đơn nhân tố)
37 Nghiên cứu tình huống (Phần 2): Mô hình Thị trường (Mô hình Đơn nhân tố)
1 Khám phá ChatGPT cho Tài chính: Sức mạnh của Câu lệnh
2 ChatGPT là gì và nó hoạt động như thế nào?
3 ChatGPT so với Công cụ Tìm kiếm
4 Trí tuệ Nhân tạo so với Trí tuệ Con người
5 Tạo tài khoản ChatGPT và bắt đầu sử dụng
6 **Cập nhật tháng 7/2024**
7 Tính năng, Tùy chọn và Sản phẩm xoay quanh mô hình GPT
8 Cập nhật (tháng 7/2024): Sản phẩm và Khả năng tiếp cận (MIỄN PHÍ vs. PLUS)
9 Hướng dẫn sử dụng Trang web OpenAI
10 Token là gì và Token hoạt động như thế nào?
1 Bài giảng bổ sung

Giới thiệu khóa học

**Now with ChatGPT for Pandas and more than 20 Udemy Online Coding Exercises - NEW Feature**


Welcome to the web´s most comprehensive Pandas Bootcamp. This is the only Pandas course you´ll ever need:

  • most comprehensive course with 36+ hours of video content

  • new AI features like Pandas Coding and Advanced Data Analysis with ChatGPT

  • 150+ Coding Exercises (Online and Offline Exercises)

  • Practical Case Studies for Data Scientists and Finance Professionals

  • Fully updated to Pandas 2.2 and already anticipating Pandas 3.x


This course has one goal: Bringing your data handling skills to the next level to build your career in Data Science, Machine Learning, Finance & co. It has five parts:

  • Pandas Basics - from Zero to Hero (Part 1). 

  • The complete data workflow A-Z with Pandas: Importing, Cleaning, Merging, Aggregating, and Preparing Data for Machine Learning. (Part 2)

  • Two Comprehensive Project Challenges that are frequently used in Data Science job recruiting/assessment centers: Test your skills! (Part 3).

  • Application 1: Pandas for Finance, Investing and other Time Series Data (Part 4)

  • Application 2: Machine Learning with Pandas and scikit-learn (Part 5)


Why should you learn Pandas?

The world is getting more and more data-driven. Data Scientists are gaining ground with $100k+ salaries. It´s time to switch from soapbox cars (spreadsheet software like Excel) to High Tuned Racing Cars (Pandas)!

Python is a great platform/environment for Data Science with powerful Tools for Science, Statistics, Finance, and Machine Learning. The Pandas Library is the Heart of Python Data Science. Pandas enables you to import, clean, join/merge/concatenate, manipulate, and deeply understand your Data and finally prepare/process Data for further Statistical Analysis, Machine Learning, or Data Presentation. In reality, all of these tasks require a high proficiency in Pandas! Data Scientists typically spend up to 85% of their time manipulating Data in Pandas.


Can you start right now?

A frequently asked question of Python Beginners is: "Do I need to become an expert in Python coding before I can start working with Pandas?"

The clear answer is: "No! Do you need to become a Microsoft Software Developer before you can start with Excel? Probably not!"

You require some Python Basics like data types, simple operations/operators, lists and numpy arrays. In the Appendix of this course, you can find a Python crash course. This Python Introduction is tailor-made and sufficient for Data Science purposes!

In addition, this course covers fundamental statistical concepts (coding with scipy).    

In Summary, if you primarily want to use Python for Data Science or as a replacement for Excel, this course is a perfect match!


Why should you take this Course?

  • It is the most relevant and comprehensive course on Pandas.

  • It is the most up-to-date course and the first that covers Pandas Version 2.x. The Pandas Library has experienced massive improvements in the last couple of months. Working with and relying on outdated code can be painful.

  • Pandas isn´t an isolated tool. It is used together with other Libraries: Matplotlib and Seaborn for Data Visualization | Numpy, Scipy and Scikit-Learn for Machine Learning, scientific, and statistical computing. This course covers all these Libraries. 

  • ChatGPT for Pandas Coding and advanced Data Analytics included!

  • In real-world projects, coding and the business side of things are equally important. This is probably the only Pandas course that teaches both: in-depth Pandas Coding and Big-Picture Thinking. 

  • It serves as a Pandas Encyclopedia covering all relevant methods, attributes, and workflows for real-world projects. If you have problems with any method or workflow, you will most likely get help and find a solution in this course.

  • It shows and explains the full real-world Data Workflow A-Z: Starting with importing messy data, cleaning data, merging and concatenating data, grouping and aggregating data, Explanatory Data Analysis through to preparing and processing data for Statistics, Machine Learning, Finance, and Data Presentation.  

  • It explains Pandas Coding on real Data and real-world Problems. No toy data! This is the best way to learn and understand Pandas.

  • It gives you plenty of opportunities to practice and code on your own. Learning by doing. In the exercises, you can select the level of difficulty with optional hints and guidance/instruction.

  • Pandas is a very powerful tool. But it also has pitfalls that can lead to unintended and undiscovered errors in your data.  This course also focuses on commonly made mistakes and errors and teaches you, what you should not do.

  • Guaranteed Satisfaction: Otherwise, get your money back with a 30-Days-Money-Back-Guarantee.


I am looking forward to seeing you in the course!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Analysis
Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Pandas
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊