Hướng dẫn analyze data with python codecademy review - phân tích dữ liệu với bài đánh giá python codecademy

Bạn sẽ có thể làm gì?

Đây chỉ là một vài điều bạn có thể làm với kỹ năng này.

Trực quan hóa dữ liệu

Sử dụng các kỹ năng Python của bạn để trình bày tốt hơn dữ liệu bằng cách trực quan hóa nó với biểu đồ, biểu đồ và nhiều hơn nữa.

Diễn giải các bộ dữ liệu lớn

Thống kê có thể khó khăn, nhưng bạn sẽ không gặp vấn đề gì khi phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Kiểm tra giả thuyết của bạn

Kiểm tra bản năng ruột của bạn bằng cách thiết kế và chạy các thử nghiệm A/B để đánh giá thêm dữ liệu.

Bạn thực sự cảm thấy như không có gì bạn không thể học được, điều này xây dựng quá nhiều sự tự tin vào các kỹ năng của bạn và tạo ra động lực để tiếp tục học hỏi.

Con đường kỹ năng khác nhau như thế nào?

Nhận một kỹ năng chuyên môn.

Bạn muốn lên cấp tại nơi làm việc? Có được một kỹ năng thực tế, trong thế giới thực mà bạn có thể sử dụng ngay lập tức để nổi bật trong công việc của mình.

Nhận hướng dẫn từng bước.

Chúng tôi hướng dẫn bạn thông qua chính xác nơi bắt đầu và những gì cần học tiếp theo để xây dựng một kỹ năng mới.

Đến đó nhanh chóng.

Chúng tôi đã chọn tay nội dung trong mỗi con đường kỹ năng để theo dõi nhanh cuộc hành trình của bạn và giúp bạn có được một kỹ năng mới chỉ trong vài tháng.

Sẵn sàng để học một kỹ năng hoàn toàn mới?

1. Wikis chevron hình ảnh bên phải Chevron right image
2. Codecademy có tốt cho dữ liệu sc ... hình ảnh đúng của chevron Chevron right image

Vâng, Codecademy là một nền tảng học tập trực tuyến tốt để học khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển do nhiều tiến bộ công nghệ trong xã hội ngày nay. Khoa học dữ liệu bao gồm nhiều chủ đề khác nhau như trực quan hóa dữ liệu, học máy và phân tích dữ liệu. Các khóa học về Codecademy được điều chỉnh theo các loại kiến ​​thức và phân giải khoa học dữ liệu khác nhau phổ biến trong lĩnh vực công nghệ hiện nay. Mỗi khóa học là toàn diện và dạy các khái niệm cốt lõi của lĩnh vực này.

• Codecademy có tốt cho khoa học dữ liệu không?
• Khóa học khoa học dữ liệu tại Codecademy như thế nào?
• Các con đường kỹ năng khoa học dữ liệu tốt nhất trên Codecademy là gì?

Codecademy có tốt cho khoa học dữ liệu không?

Vâng, Codecademy là tốt cho khoa học dữ liệu. Codecademy là một nền tảng học tập dựa trên video, lý tưởng để học các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu, đặc biệt nếu bạn là người mới bắt đầu. Nó cung cấp các khóa học cơ bản, các khóa học nâng cao, con đường kỹ năng và con đường sự nghiệp để giúp bạn đi sâu vào thế giới của khoa học dữ liệu.

Codecademy tốt như thế nào cho Python?

Vâng, Codecademy là tốt cho Python. Codecademy là một nền tảng trực tuyến, với nội dung chất lượng trên Python, đặc biệt là cho người mới bắt đầu mới lập trình. Nó cũng tuyệt vời cho các lập trình viên biết các ngôn ngữ khác nhưng muốn học Python. Python là một ngôn ngữ lập trình đầu tiên tuyệt vời để học. data science courses are well suited for anyone just learning to code. This platform is known for its focus on beginner courses. On Codecademy, you will get a good blend of textual and video-based learning. You will also find a wide selection of data science courses such as:

• Khóa học Python nào là tốt nhất để phân tích dữ liệu?

• Top 5 khóa học khoa học dữ liệu.

• Giới thiệu về Khoa học dữ liệu trong Python. ....Data Science 

• Nguyên tắc khoa học dữ liệu cơ bản với Python và SQL. ....Python

• Khoa học dữ liệu với khóa học Python. ....

• Python cho khoa học dữ liệu, AI và phát triển. ....

• Phân tích dữ liệu sử dụng Python ..Data Visualization with Python

• Python có tốt để phân tích dữ liệu không?

• Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng phổ biến được sử dụng rộng rãi cho tính linh hoạt của nó, cũng như bộ sưu tập các thư viện rộng rãi của nó, có giá trị cho các phân tích và tính toán phức tạp.NumPy

• Wikis chevron hình ảnh bên phải

• Codecademy có tốt cho dữ liệu sc ... hình ảnh đúng của chevronMachine Learning

Vâng, Codecademy là một nền tảng học tập trực tuyến tốt để học khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển do nhiều tiến bộ công nghệ trong xã hội ngày nay. Khoa học dữ liệu bao gồm nhiều chủ đề khác nhau như trực quan hóa dữ liệu, học máy và phân tích dữ liệu. Các khóa học về Codecademy được điều chỉnh theo các loại kiến ​​thức và phân giải khoa học dữ liệu khác nhau phổ biến trong lĩnh vực công nghệ hiện nay. Mỗi khóa học là toàn diện và dạy các khái niệm cốt lõi của lĩnh vực này.

Codecademy có tốt cho khoa học dữ liệu không?

• Khóa học khoa học dữ liệu tại Codecademy như thế nào?

• Các con đường kỹ năng khoa học dữ liệu tốt nhất trên Codecademy là gì?

• Khám phá khoa học dữ liệu về codecademyMachine Learning Model with Python

• Các khóa học khoa học dữ liệu Codecademy rất phù hợp cho bất cứ ai chỉ học viết mã. Nền tảng này được biết đến với sự tập trung vào các khóa học mới bắt đầu. Trên Codecademy, bạn sẽ có được sự pha trộn tốt của việc học tập văn bản và video. Bạn cũng sẽ tìm thấy nhiều lựa chọn các khóa học khoa học dữ liệu như:SQL

• Chuẩn bị phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu

• Cơ sở khoa học dữ liệu

• Nhà khoa học dữ liệu: Con đường sự nghiệp chuyên gia suy luận: Inference Specialist Career path

• Nhà khoa học dữ liệu: Chuyên gia học máy

• Nhà khoa học dữ liệu: Chuyên gia xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Codecademy cho các ưu và nhược điểm của khoa học dữ liệu

Codecademy là một nền tảng lý tưởng để có được các kỹ năng thực tế cần thiết cho các công việc khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, thật hữu ích khi biết những ưu và nhược điểm trước khi đăng ký. Ưu điểm được liệt kê dưới đây:

• Codecademy có một phong cách học tập tốt và linh hoạt.

• Mỗi bài học được liên kết đến một diễn đàn cộng đồng.

• Nó cung cấp rất nhiều khóa học tương tác.

• Bạn có thể thêm các dự án đã hoàn thành vào danh mục đầu tư của bạn.

• Có một kế hoạch miễn phí có sẵn.

• Codecademy Pro có giá cả phải chăng, và nó cung cấp chứng chỉ hoàn thành.

Mặc dù Codecademy cung cấp nội dung chất lượng để giúp sinh viên có lợi thế cạnh tranh trong thị trường việc làm. Ngoài ra còn có một vài nhược điểm bạn nên xem xét trước khi tham gia các khóa học này:

• Kế hoạch miễn phí không bao gồm truy cập trọn đời vào các khóa học.

• Không có xếp hạng khóa học và đánh giá của sinh viên.

• Các khóa học không có sẵn ngoại tuyến và chỉ được dạy bằng tiếng Anh.

• Nó có ít khóa học hơn trong khoa học dữ liệu không liên quan đến lập trình, như xác suất và thống kê.

Với một loạt các khóa học trên nền tảng này, bạn có thể tìm thấy khóa học phù hợp cho trình độ kỹ năng của mình và có được kiến ​​thức vững chắc về khoa học dữ liệu. Nếu bạn đang tìm kiếm một vai trò khoa học dữ liệu cấp nhập cảnh, Codecademy cung cấp các khóa học trực tuyến có thể giúp bạn thực hiện các cuộc phỏng vấn việc làm của bạn.

Khóa học khoa học dữ liệu tại Codecademy như thế nào?

Các khóa học khoa học dữ liệu tại Codecademy được thiết kế để dạy cho bạn các kỹ năng mã hóa cơ bản mà bạn sẽ cần để thống trị thị trường việc làm. Các khóa học trực tuyến này bao gồm các khái niệm khác nhau như xác suất, thống kê và học máy để cung cấp cho bạn kiến ​​thức khoa học dữ liệu chuyên sâu. Họ sẽ đưa bạn vào con đường trở thành một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp.

Tìm hiểu khoa học dữ liệu về codecademy

Các khóa học khoa học dữ liệu Codecademy bao gồm các ngôn ngữ lập trình khác nhau áp dụng trong lĩnh vực này. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu là Python, R và SQL. Codecademy cung cấp nhiều khóa học phổ biến cho các ngôn ngữ này, cũng như con đường kỹ năng và sự nghiệp để bạn theo dõi.

Các khóa học trực tuyến toàn diện này giúp bạn phát triển các kỹ năng khoa học dữ liệu quan trọng để thành công trong sự nghiệp của bạn:

• Tư duy phản biện

• Problem-solving

• Học kĩ càng

• Thống kê và điện toán and computing

• Trực quan hóa dữ liệu & NBSP;

• Dữ liệu Wrangling và khai thác dữ liệudata mining

• Liên lạc

• Lập trình máy tính

• phân tích

Có rất nhiều khóa học khoa học dữ liệu trên nền tảng này. Nếu bạn bối rối về nơi bắt đầu, bạn có thể truy cập danh mục Codecademy, để tìm hiểu khóa học nào phù hợp với con đường sự nghiệp mà bạn muốn theo đuổi. Dưới đây là danh sách một số khóa học để cung cấp cho bạn ý tưởng về những gì mong đợi:

• Tìm hiểu Python 2

• Tìm hiểu SQLSQL

• Tìm hiểu Python 3

• Học rR

• Tìm hiểu Python trung gian 3

• Bắt đầu không có nền tảng cho khoa học dữ liệu

• Học cào trên web với súp đẹpWeb Scraping with Beautiful Soup

• Tìm hiểu phân tích dữ liệu với gấu trúcData Analysis with Pandas

• Xác suất

• Tìm hiểu những điều cơ bản của học máy

• Cách phân tích số liệu kinh doanh với SQL

Đây chỉ là một số ít các khóa học trực tuyến có sẵn trên nền tảng học tập trực tuyến này, và có nhiều hơn nữa. Nếu bạn muốn học các nguyên tắc cơ bản lập trình cho khoa học dữ liệu, các đường dẫn kỹ năng này sẽ chỉ cho bạn cách:

• Phân tích dữ liệu với r

• Phân tích dữ liệu với PythonPython

• Cơ sở khoa học dữ liệu

• Phân tích dữ liệu tài chính với Python

• Trực quan hóa dữ liệu với Python

• Thống kê chính với Python

• Áp dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên với PythonNatural Language Processing with Python

• Bắt đầu với việc học máyMachine Learning

Có các khóa học cơ bản để giúp người mới bắt đầu hoàn thành nắm bắt các nguyên tắc cơ bản của lập trình. Bạn cũng sẽ làm việc trên các dự án trong thế giới thực để kiểm tra các kỹ năng ngôn ngữ lập trình của bạn và chuẩn bị cho bạn các khóa học nâng cao hơn.

Kiếm được chứng nhận khoa học dữ liệu Codecademy

Nhu cầu về các chuyên gia khoa học dữ liệu đang nhanh chóng tăng lên, và nhiều người đang đi sâu vào lĩnh vực này vì tiềm năng thu nhập cao của nó. Nếu bạn muốn nổi bật trong thị trường việc làm, chứng nhận Codecademy chắc chắn là một sự thúc đẩy cho danh mục đầu tư của bạn.

Một chứng nhận khoa học dữ liệu Codecademy cho thấy bạn đã kiếm được các kỹ năng thực tế để thành công trong công việc. Nền tảng này cung cấp cho các thành viên Pro một chứng chỉ hoàn thành khi họ hoàn thành một khóa học. Một thành viên chuyên nghiệp có giá 39,99 đô la hàng tháng hoặc khoản thanh toán hàng năm trả trước là 239,88 đô la.

Các khóa học khoa học dữ liệu Codecademy được xây dựng cho người mới bắt đầu, người học trung cấp và nâng cao. Nền tảng trực tuyến này cung cấp các nguồn lực chất lượng, bao gồm các dự án và bài học video để giúp bạn có được các kỹ năng sẵn sàng cho công việc và thúc đẩy sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn.

Các con đường kỹ năng khoa học dữ liệu tốt nhất trên Codecademy là gì?

Các đường dẫn kỹ năng khoa học dữ liệu tốt nhất trên Codecademy là phân tích dữ liệu với SQL, phân tích dữ liệu với R và phân tích dữ liệu tài chính với Python. Những đường dẫn này trang bị cho bạn các kỹ năng kỹ thuật để phân tích, trực quan hóa và thao túng các bộ dữ liệu lớn.Analyze Data with SQL, Analyze Data with R, and Analyze Financial Data with Python. These paths equip you with the technical skills to analyze, visualize, and manipulate large data sets.

Nếu bạn đang theo đuổi sự nghiệp khoa học dữ liệu, nền tảng này sẽ có lợi cho bạn. Với tư cách thành viên chuyên nghiệp, bạn có thể đăng ký vào bất kỳ con đường sự nghiệp nào. Những con đường này chứa các bài học thực tế, hướng dẫn video, câu đố và các dự án thực hành để giúp bạn thực hành các kỹ năng lập trình.

Phân tích dữ liệu với SQL

Đường dẫn này phù hợp với bạn nếu bạn muốn khởi chạy vào trường phân tích dữ liệu. Nó sẽ cung cấp cho bạn một nền tảng vững chắc trong SQL, một trong những công cụ cốt lõi để phân tích dữ liệu. Con đường này chứa một loạt các tài nguyên học tập chuẩn bị cho bạn cho các cuộc phỏng vấn kỹ thuật.data analytics field. It will give you a solid foundation in SQL, one of the core tools for analyzing data. This path contains a wide range of learning resources that prepare you for technical interviews.

Con đường kỹ năng kéo dài sáu tuần này không yêu cầu kinh nghiệm lập trình trước đó và phù hợp cho bất kỳ ai muốn học:

• SQL

• Dòng lệnh

• Sqlite

• Truy vấn

• Cơ sở dữ liệu

Trong con đường này, bạn sẽ đi sâu vào các chủ đề SQL nâng cao và làm việc trên các dự án trong thế giới thực sẽ dạy bạn cách:

• Dịch các bộ dữ liệu lớn thành các bảng có thể đọc được

• Kết hợp nhiều bộ dữ liệu

• Viết mã cấp chuyên nghiệp

• Xây dựng cơ sở dữ liệu SQL của bạn

• Viết truy vấn

Phân tích dữ liệu với r

Con đường kỹ năng kéo dài tám tuần này sẽ dạy cho bạn những điều cơ bản lập trình, giúp bạn trực quan hóa dữ liệu và tạo báo cáo dữ liệu. Nó bao gồm các dự án danh mục đầu tư trên:

• Làm sạch dữ liệu

• hồi quy

• Trực quan hóa dữ liệu & NBSP;

• Phân tích thống kê

Với con đường kỹ năng này, bạn sẽ học các kỹ năng cơ bản như cách:

• Sử dụng các khái niệm mã hóa như vòng lặp, luồng điều khiển và các chức năng trong rR

• Làm việc với khung dữ liệu trong r

• Trực quan hóa dữ liệu trong R bằng GGPLOT2

• Xây dựng và diễn giải các mô hình hồi quy tuyến tínhlinear regression models

• Tính toán số liệu thống kê mô tả khác nhau bằng Rstatistics using R

Phân tích dữ liệu tài chính với Python

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất và đáng để học khi công nghệ phát triển. Nếu bạn đang tìm cách học cách trực quan hóa, xử lý và phân tích dữ liệu tài chính bằng Python, con đường kỹ năng này sẽ làm quen với bạn:

• Python

• Numpy

• Matplotlib

• Tối ưu hóa danh mục đầu tư

• Thống kê tài chính

• API tài chính

Con đường kỹ năng này có thời gian hoàn thành là bảy tuần, sau đó bạn sẽ kiếm được chứng chỉ hoàn thành. Nó thân thiện với người mới bắt đầu và được thiết kế để trang bị cho bạn các kỹ năng kỹ thuật để giúp bạn đi trước đường cong trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Đường dẫn khoa học dữ liệu Codecademy có sẵn cho các thành viên PRO. Bạn có thể có được tư cách thành viên chuyên nghiệp với đăng ký hàng tháng là 39,99 hoặc đăng ký hàng năm trả trước là $ 239,88. Những con đường kỹ năng này đi sâu hơn các khóa học cơ bản và cung cấp hướng dẫn từng bước để giúp bạn đạt được các kỹ năng mã hóa thực tế, chuyên môn.

Codecademy là một trong những nền tảng học tập trực tuyến tốt nhất cho người mới bắt đầu. Nó cung cấp nhiều khóa học bao gồm các ngôn ngữ mã hóa và lĩnh vực công nghệ khác nhau. Nếu bạn muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu, các khóa học khoa học dữ liệu CodeCademy và con đường kỹ năng có thể nhào nặn bạn với các kỹ năng cần thiết để giúp bạn đáp ứng các mục tiêu nghề nghiệp của mình.

Bài viết tích cực nhất

Codecademy có tốt cho nhà phân tích dữ liệu không?

Codecademy tốt như thế nào cho Python?

Khóa học Python nào là tốt nhất để phân tích dữ liệu?

Python có tốt để phân tích dữ liệu không?