Python for Data Science: Principles and Practice (bằng tiếng Anh).

Dữ liệu là tài sản có giá trị nhất trong nền kinh tế hiện đại, nhưng giá trị của nó chỉ được thực hiện thông qua phân tích hiệu quả. Python đã trở thành ngôn ngữ tiêu chuẩn để biến dữ liệu thô thành những hiểu biết có thể hành động thông qua hệ sinh thái thư viện mạnh mẽ của nó. Chương trình này hướng dẫn bạn qua các nguyên tắc cơ bản của lập trình khoa học dữ liệu, từ cú pháp cơ bản tới thao tác dữ kiện phức tạp. Bạn sẽ học cách dọn dẹp các tập dữ lộn xộn, thực hiện phân tích thống kê, và tạo ra các tóm tắt rõ ràng về những phát hiện của bạn trong khi thực hiện các thao thức lập trình hiện đại. Bạn sẽ học được: - Hiểu ngữ pháp Python cốt lõi, kiểu dữ liệu, và dòng điều khiển đặc biệt cho các nhiệm vụ tập trung vào dữ kiện - Ứng dụng thư viện khung dữ liệu hiện đại như Pandas và Polars để dọn dẹp và tạo hình lại các tập dữ kiện phức tạp - Luyện viết mã mạnh bằng cách dùng gợi ý kiểu và thử nghiệm khung như pytest để đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu - Phân tích các mô hình dữ liệu bằng phương pháp thống kê và kỹ thuật phân tích dữ kiện thám hiểm - Khái niệm hình ảnh hóa dữ liệu chủ để truyền đạt kết quả thông qua báo cáo và tóm tắt có cấu trúc - Cấu hình môi trường ảo và quản lý các phụ thuộc dự án bằng các công cụ gói hiện đại Chuyến đi bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và các khái niệm lập trình cơ bản trước khi tiến tới thao tác dữ liệu tiên tiến và phân tích các luồng công việc. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu, không có kinh nghiệm lập trình trước đó, muốn tham gia vào lĩnh vực khoa học dữ liệu. Hãy bắt đầu hành trình của bạn vào khoa học data hôm nay bằng cách học các nền tảng của Python.