Học python để phân tích dữ liệu trong 30 ngày

Python là một ngôn ngữ lập trình rất linh hoạt đã trở nên phổ biến rộng rãi nhờ các ứng dụng của nó trong phân tích dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo. Trong hướng dẫn toàn diện này, tôi sẽ phác thảo một kế hoạch nghiêm ngặt trong 30 ngày để học Python để phân tích dữ liệu. Gói này được thiết kế để cung cấp cho bạn trải nghiệm học tập chuyên sâu và hoàn toàn miễn phí, không cần đăng ký hoặc phí. Với một tập hợp các hoạt động hàng ngày, tài nguyên và hướng dẫn bằng video được tuyển chọn, bạn sẽ có quyền truy cập vào tất cả các công cụ và kiến ​​thức cần thiết để trở thành một lập trình viên Python thành thạo, có khả năng sử dụng ngôn ngữ này để phân tích dữ liệu chỉ trong một tháng.

Tuần 1:

Ngày 1: Giới thiệu về Python, cài đặt Anaconda
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=TcSAln46u9U
Nguồn:https://www.anaconda.com/products/distribution

Ngày 2: Jupyter Notebook, Biến và kiểu dữ liệu
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=HW29067qVWk
Nguồn:https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/

Ngày 3: Danh sách và Từ điển
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=R-HLU9Fl5ug
Nguồn:https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html

Ngày 4: Câu lệnh điều kiện, vòng lặp và hàm
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=DZwmZ8Usvnk
Nguồn:https://docs.python.org/3/tutorial/controlflow.html

Ngày 5: Đọc và ghi tệp
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=Kr0f2Sr_gxo
Nguồn:https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html

Tuần 2:
Ngày 6: Pandas - Giới thiệu và Cấu trúc dữ liệu (Chuỗi và Khung dữ liệu)
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=dcqPhpY7tWk
Nguồn:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/10min.html

Ngày 7: Pandas — Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=0GrciaGYzV0
Nguồn:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/làm sạch.html

Ngày 8: Pandas — Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=r_3lopL6vhU
Nguồn:https://matplotlib.org/stable/contents.html

Ngày 9: Gấu trúc — Phân nhóm và tổng hợp
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=xPPs59pn6qU
Nguồn:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/groupby.html

Ngày 10: Pandas — Hợp nhất và nối dữ liệu
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=h_tKLc8QvGA
Nguồn:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/merging.html

Tuần 3:

Ngày 11: Numpy - Giới thiệu và mảng
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=GB9ByFAIAH4
Nguồn:https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html

Ngày 12: Numpy — Hoạt động phát sóng và mảng nâng cao
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=YrOgIoYtl14
Nguồn:https://numpy.org/doc/stable/user/basics.broadcasting.html

Ngày 13: Matplotlib — Biểu đồ đường thẳng và biểu đồ phân tán
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=0P7QnIQDBJY
Nguồn:https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/sample_plots.html

Ngày 14: Matplotlib — Biểu đồ, biểu đồ thanh và biểu đồ hình tròn
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=_Z1eLJJ6QgU
Nguồn:https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/pyplot.html

Tuần 4:

Ngày 15: Seaborn — Giới thiệu và cốt truyện cơ bản
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=oMpYpgE0XU0
Nguồn:https://seaborn.pydata.org/tutorial.html

Ngày 16: Seaborn — Sơ đồ nâng cao và hình dung
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=I6ypD7qv3Z8
Nguồn:https://seaborn.pydata.org/examples/index.html

Ngày 17: Phân tích dữ liệu với Pandas
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=vmEHCJofslg
Nguồn:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/10min.html

Ngày 18: Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=0P7QnIQDBJY
Nguồn:https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/sample_plots.html
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=oMpYpgE0XU0
Nguồn:https://seaborn.pydata.org/tutorial.html

Ngày 19: Học máy với scikit-learning
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=HW29067qVWk
Nguồn:https://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html

Ngày 20: Làm việc với bộ dữ liệu trong thế giới thực
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=44jq6ano5n0Resource: Kaggle (https://www.kaggle.com) — một nền tảng dành cho các cuộc thi phân tích dữ liệu và máy học.

Ngày 21: Pandas — Thao tác cơ bản và làm sạch dữ liệu
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=vmEHCJofslg
Nguồn:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html

Ngày 22: Pandas — Nhóm và tổng hợp dữ liệu
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=zYHvwRdhsLo
Nguồn:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/groupby.html

Ngày 23: Pandas - Hợp nhất và nối dữ liệu
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=h_gEjK9c9UE
Nguồn:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/merging.html

Ngày 24: Pandas — Phân tích chuỗi thời gian
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=W0OyjKk-zUg
Nguồn:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html

Tuần 5:

Ngày 25: Scikit-learning — Giới thiệu và thao tác cơ bản
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=HW29067qVWk
Nguồn:https://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html

Ngày 26: Scikit-learning - Hồi quy tuyến tính và chính quy hóa
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=_Z1eLJJ6QgU
Nguồn:https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html

Ngày 27: Scikit-learning — Cây quyết định và rừng ngẫu nhiên
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=7VeUPuFGJHk
Nguồn:https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html

Ngày 28: Học sâu với TensorFlow
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=2FmcHiLCwTU
Nguồn:https://www.tensorflow.org/tutorials

Ngày 29: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với NLTK
Xem video này:https://www.youtube.com/watch?v=FLZvOKSCkxY
Nguồn:http://www.nltk.org/book/

Ngày 30: Luyện tập, luyện tập, luyện tập!
Hãy thử thực hiện một dự án kết hợp các kỹ năng bạn đã học cho đến nay, chẳng hạn như xây dựng mô hình máy học để phân loại văn bản bằng TensorFlow và NLTK.

Dưới đây là các điều kiện tiên quyết cho kế hoạch 30 ngày học Python để phân tích dữ liệu:

Kiến thức cơ bản về các khái niệm lập trình: Biến, hàm, vòng lặp và cấu trúc dữ liệu cơ bản như danh sách và từ điển.

Quen thuộc với hệ thống máy tính: Kiến thức về cách cài đặt phần mềm, tạo tệp và điều hướng dòng lệnh.

Quen thuộc với các khái niệm toán học: Hiểu biết cơ bản về thống kê, xác suất và đại số tuyến tính.

Truy cập vào máy tính có kết nối internet: Để sử dụng các tài nguyên được cung cấp trong kế hoạch và thực hành các bài tập viết mã.

Sẵn sàng dành thời gian: Kế hoạch yêu cầu cam kết hàng ngày ít nhất 2–3 giờ để hoàn thành tất cả các hoạt động và nguồn lực.

Cài đặt môi trường phát triển Python: Bạn sẽ cần cài đặt Python và Môi trường phát triển tích hợp (IDE) để viết, chạy và gỡ lỗi mã Python của mình.

Khi có sẵn những điều kiện tiên quyết này, bạn sẽ được trang bị tốt hơn để bắt đầu hành trình học Python để phân tích dữ liệu và đạt được kết quả tốt nhất từ ​​kế hoạch 30 ngày.

Tóm lại, học Python để phân tích dữ liệu có thể là một trải nghiệm đầy thách thức nhưng bổ ích. Với các tài nguyên phù hợp và một kế hoạch có cấu trúc tốt, bạn có thể đạt được mục tiêu sử dụng thành thạo Python để phân tích dữ liệu chỉ trong một tháng. Kế hoạch chuyên sâu trong 30 ngày này cung cấp cho bạn tất cả các công cụ và kiến ​​thức cần thiết để thành công, bao gồm các hoạt động hàng ngày, tài nguyên và video hướng dẫn, tất cả đều hoàn toàn miễn phí. Vì vậy, hãy thực hiện bước đầu tiên ngay hôm nay và cam kết với kế hoạch. Chấp nhận thử thách và bạn sẽ sớm trở thành một lập trình viên Python lành nghề có khả năng phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên những hiểu biết sâu sắc của bạn.

Bắt đầu hành trình thành thạo Python để phân tích dữ liệu ngay hôm nay.

Đừng bỏ lỡ các bài đăng của tôi về mẹo, thủ thuật và hướng dẫn về các chủ đề khác nhau. Đăng ký và trở thành một người hâm mộ ngay bây giờ! Xin vui lòng đề nghị bất kỳ chủ đề.