การจัดการข้อมูลด้วย Python
เรียนรู้วิธีล้างข้อมูล, แปลงข้อมูล, จัดการค่าที่หายไป และปรับเปลี่ยนรูปแบบข้อมูลที่ยุ่งเหยิงให้อยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้โดยใช้ไลบรารี Pandas และ NumPy ใน Python
16 courses
เปลี่ยนทักษะภาษาไพธอนและ SQL ของคุณเป็น PySpark เพื่อทำความสะอาด, รวบรวม และวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วยกระบวนการทำงานข้อมูลขนาดใหญ่สมัยใหม่
เรียนรู้วิธีการนำเข้า, โครงสร้าง, และทำความสะอาดข้อมูลที่ยุ่งเหยิงจาก API, ฐานข้อมูล, และเวบ เข้าสู่รูปแบบที่สะอาดพร้อมสำหรับการวิเคราะห์
เรียนรู้วิธีการระบุ, แก้ไข และป้องกันปัญหาคุณภาพข้อมูลโดยใช้ภาษาไพธอน เพื่อให้คุณสามารถเตรียมชุดข้อมูลดิบได้อย่างมั่นใจเพื่อการวิเคราะห์ที่แม่นยำและการเรียนรู้ของเครื่อง
เรียนรู้การเรียกคืน, วิเคราะห์และจัดการข้อมูลที่ฝังตัวกันอย่างซับซ้อนจากบริการเว็บ โดยใช้ไพธอน, ไลบรารีคำร้องขอ และเทคนิคการจัดการข้อมูลสมัยใหม่
เรียนรู้การสกัด, ทำความสะอาด, และวิเคราะห์ข้อมูลจากพื้นฐานโดยใช้ SQL และ Python, เพื่อให้แน่ใจว่าคุณภาพของข้อมูลสูงสำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจที่น่าเชื่อถือ
เรียนรู้การทำความสะอาด, จัดการ, และแสดงภาพข้อมูลโดยใช้ไลบรารี Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล, เริ่มจากศูนย์
เรียนรู้ที่จะทำความสะอาด, เปลี่ยนแปลง, และวิเคราะห์ชุดข้อมูลของโลกจริง ใช้ Python, NumPy, และ Pandas เพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจที่รู้ข้อมูล
เรียนรู้การระบุ, ทำความสะอาด, และตรวจสอบข้อมูลที่ยุ่งเหยิง โดยใช้ SQL และสูตรแผ่นงานเพื่อเตรียมชุดข้อมูลที่ถูกต้องสำหรับการวิเคราะห์
สร้างโปรแกรมข้อมูลที่ใช้ได้จริงโดยเรียนรู้วิธีการรับข้อมูล, ทำความสะอาด และแสดงข้อมูลโดยใช้ไลบรารีและกระบวนการทำงานข้อมูลของภาษาไพธอน
เรียนรู้การทำความสะอาด, เปลี่ยนแปลง, และวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ซับซ้อน โดยใช้ไลบรารีภาษาไพธอนที่จำเป็นที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
เรียนรู้การประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ PySpark ตั้งแต่แนวคิดหลัก
สร้างรากฐานที่แข็งแกร่งในการเตรียมข้อมูลโดยการเรียนรู้วิธีนำเข้า ทำความสะอาด และแปลงชุดข้อมูลโดยใช้เวิร์กโฟลว์ของ Alteryx
คู่มือปฏิบัติสำหรับผู้เริ่มต้นเพื่อเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายโดยใช้ไลบรารีที่จำเป็นของ Python
Master file handling, object-oriented inheritance, and database integration to build professional and scalable Python applications.
เรียนรู้การรวบรวม ทำความสะอาด และจัดโครงสร้างข้อมูลที่กระจัดกระจายจากแหล่งต่างๆ โดยใช้ Python และ SQL เพื่อการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ
เรียนรู้วิธีจัดระเบียบ จัดการ และประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้ประเภทข้อมูลหลักของ Python, NumPy และ pandas