TAILIEUCHUNG - Bài giảng Lập trình cho khoa học dữ liệu - Bài 7: Thư viện numpy

Bài giảng Lập trình cho khoa học dữ liệu - Bài 7: Thư viện numpy cung cấp cho người học những kiến thức như: Một số gói trong python cho KHDL; Giới thiệu về numpy; Khởi tạo mảng và chỉ số; Các phép toán trên mảng; Một số thao tác cơ bản. Mời các bạn cùng tham khảo! | LOGO LẬPTRÌNH CHO KHOA HỌC DỮ LIỆU Bài 7. Thư viện numpy Nội dung 1 Mộtsốgóitrongpython choKHDL 2 Giới thiệu về numpy 3 Khởi tạo mảng và chỉ số 4 Các phép toán trên mảng 5 Mộtsốthaotáccơbản 2 Một số gói trong python cho KHDL Ngôn ngữ python có hệ thống các gói rất phong phú hỗ trợ nhiều lĩnh vực khác nhau từ xây dựng ứng dụng xử lý web xử lý text xử lý ảnh Sửdụng pip để tải các gói mới về từ internet Một số gói dành cho lập trình thôngthường os xử lý file và tương tác với hệ điều hành networkx và igraph làm việc với dữ liệu đồ thị có thể làm việc với dữ liệu rất lớn đồ thị hàng triệu đỉnh regular expressions tìmkiếm mẫu trong dữ liệu text BeautifulSoup trích xuất dữ liệu từ fileHTML hoặc từ website 3 Một số gói trong python cho KHDL NumPy Numerical Python là gói chuyên về xử lý dữ liệu số nhiều chiều gói cũng chứa các hàm đại số tuyến tính cơ bản biến đổi fourier sinh số ngẫu nhiên nâng cao SciPy Scientific Python dựa trên Numpy cung cấp các công cụ mạnh cho khoa học và kỹ nghệ chẳng hạn như biến đổi fourier rời rạc đại số tuyến tính tối ưu hóa và ma trận thưa Matplotlib chuyên sử dụng để vẽ biểu đồ hỗtrợ rất nhiều loại biểu đồ khácnhau 4 Một số gói trong python cho KHDL Pandas chuyên sử dụng cho quản lý và tương tác với dữ liệu có cấu trúc được sử dụng rộng rãi trong việc thu thập và tiền xử lý dữliệu Scikit Learn chuyên về học máy dựa trên NumPy SciPy và matplotlib thư viện này có sẵn nhiều công cụ hiệu quả cho học máy và thiết lập mô hìnhthống kê chẳng hạn như các thuật toán phân lớp hồi quy phân cụm và giảm chiều dữ liệu Statsmodels cho phép người sử dụng khám phá dữ liệu ước lượng mô hình thống kê và kiểm định 5 Một số gói trong python cho KHDL Seaborn dự trên matplotlib cung cấp các công cụ diễn thị visualization dữ liệu thốngkê đẹp và hiệu quả mục tiêu của gói là sử dụng việc diễn thị như là trọng tâm của khám phá và hiểu dữliệu Bokeh để tạo các ô tương tác biểu đồtổng quan trên nền web rất hiệu quả khi tương tác với dữ liệu lớn và trực tuyến Blaze gói dựa

• Cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Lập trình cho khoa học dữ liệu
• Lập trình cho khoa học dữ liệu
• Khoa học dữ liệu
• Thư viện numpy
• Đặc điểm Numpy
• Các phép toán trên mảng
• Cách mạng số hoá
• Mô hình dữ liệu
• Ứng dụng của khoa học dữ liệu
• Xử lý dữ liệu trong Python
• Kiểu dữ liệu tuần tự
• Định dạng chuỗi
• Lập trình căn bản với Python
• Cách thực hiện câu lệnh
• Ngôn ngữ Python
• Thư viện scikit learn
• Quá trình xử lý của khoa học dữ liệu
• Xử lý ngoại lệ
• Khai báo từ điển
• Mô hình học máy
• Phân cụm dữ liệu
• Hồi quy tuyến tính
• Lệnh rẽ nhánh
• Cấu trúc rẽ nhánh if else
• Khai báo hàm
• Thư viện matplotlib
• Line plot
• Thư viện Pandas
• Làm việc với panel
• Làm việc với dataframe
• bài giảng
• khoa học máy tính
• trí tuệ nhân tạo
• công nghệ phần mềm
• mạng máy tính
• quản trị dữ liệu
• hệ thống máy tính
• xử lý thông tin