Data Science Foundations with Python, Jupyter, and R

Dữ liệu là động lực đằng sau việc ra quyết định hiện đại, nhưng bắt đầu với khoa học dữ liệu có thể cảm thấy áp đảo khi chọn giữa các ngôn ngữ và công cụ. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từng bước qua hai hệ sinh thái mạnh nhất trong khoa học data: Python và R. Bằng cách học cả hai, bạn sẽ có khả năng thích ứng để giải quyết bất kỳ thách thức dữ liệu nào bằng cách sử dụng công cụ tốt nhất cho công việc. Bạn sẽ chuyển từ một người mới bắt đầu hoàn toàn sang một nhà phân tích dữ kiện tự tin có khả năng chuẩn bị các tập dữ liêu, thực hiện phân tích thăm dò dữ tờ, và tạo ra các báo cáo sạch. Bạn sẽ hiểu cách thiết lập môi trường, viết mã sạch, và trình bày kết quả của bạn một cách hiệu quả. Bạn học được gì: - Hiểu được thuật ngữ cốt lõi, các luồng công việc, và các khái niệm cơ bản của khoa học dữ liệu. - Cấu hình và định hướng Jupyter Notebooks cho phát triển Python tương tác. - Viết mã Python sạch bằng cách sử dụng thư viện dataframe hiện đại để thao tác dữ liệu. - Học RStudio và hệ sinh thái tidyverse để phân tích dữ kiện có cấu trúc trong R. - Tạo hình ảnh dữ lượng rõ ràng để truyền đạt các mẫu và hiểu biết. - Sản xuất báo cáo dữ khoản có thể tái tạo bằng cách dùng R Markdown và tiêu chuẩn tài liệu hiện đại. - Ứng dụng các phương pháp tốt nhất cho tổ chức mã và quản lý môi trường. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và thiết lập môi trường, đảm bảo bạn hiểu lý thuyết đằng sau các công cụ trước khi viết dòng mã đầu tiên. Từ đó, bạn sẽ tiến bộ qua các bài giảng thực tế, viết và các bài tập mã để xây dựng kỹ năng của bạn trong cả Python và R, lên đến đỉnh điểm trong việc tạo ra các báo cáo dữ liệu chuyên nghiệp, có thể tái tạo. Chương trình này được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu mà không có kinh nghiệm lập trình hoặc khoa học dữ kiện trước đó. Bất cứ ai muốn xây dựng một nền tảng kỹ thuật đa dạng trong phân tích dữ liệu sẽ thấy hướng dẫn này dễ tiếp cận và thực tế.