Python Basics for Data Science: Practical Foundations

Master essential Python programming concepts, data structures, and modern analysis libraries to write your first data science scripts with confidence.

4.4 (892) ⏱ 1 ชม. 39 นาที 📚 10 บทเรียน 🎧 เวอร์ชันเสียง

เกี่ยวกับคอร์สนี้

Data is shaping the future, but unlocking its potential requires the right programming foundations. Python has become the industry-standard language for data science due to its readability and powerful ecosystem. This written course takes you from absolute beginner to writing your own data analysis scripts, establishing a strong foundation in programming logic, data cleaning, and dataset manipulation. What you'll learn: - Understand fundamental Python syntax, variables, and essential data types. - Write clean, readable code using modern practices like type hints and structured functions. - Manage project dependencies using modern Python virtual environments. - Manipulate data collections efficiently using lists, dictionaries, tuples, and sets. - Analyze structured datasets using popular libraries like Pandas for data preparation. - Create your first automated data manipulation and file-reading scripts from scratch. The course begins with foundational programming concepts and essential terminology before guiding you step-by-step through core syntax, control flow, and data structures. You will then progress to working with data libraries and writing functional scripts through structured text-based explanations and written exercises. This course is designed specifically for beginners with no prior programming or data science experience. Start your journey into the world of data science and build your Python coding skills today.

สิ่งที่คุณจะได้รับ

  • 📜 ใบประกาศนียบัตร
    เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณ
  • 🎧 รวมเวอร์ชันเสียง
    เรียนได้ทุกที่ ไม่ต้องดูจอ
  • ♾️ เข้าถึงตลอดชีพ
    กลับมาเรียนได้ตลอด ไม่มีหมดอายุ
  • 📱 โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์
    ใช้งานได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์
  • 💸 คืนเงิน 30 วัน
    ไม่ต้องอธิบาย
  • กระชับและตรงประเด็น
    1 ชม. 39 นาที เนื้อหาเชิงปฏิบัติ

รีวิว (4)

Finn Richter AT
★ 3 · 2025-09-28T20:58:18+00:00

นี่เป็นบทแนะนำที่ดีมาก โครงสร้างมีตรรกะ และมันครอบคลุมพื้นฐานได้อย่างมีประสิทธิภาพ อาจจะแนะนำมากเกินไปสำหรับผู้เรียนระดับสูง

中村 剛 JP
★ 4 · 2025-08-13T07:04:18+00:00

อืม ไม่แน่ใจว่าเหมาะกับมือใหม่รึเปล่า บางแนวคิดอธิบายผ่านๆ ไปหน่อย แล้วตัวอย่างก็ไม่ค่อยชัดเจนเท่าไหร่

Siti Nurhaliza binti Ismail MY
★ 3 · 2025-07-27T20:46:18+00:00

อืม ไม่แน่ใจว่าเหมาะกับผู้เริ่มต้นหรือเปล่า บางส่วนข้ามแนวคิดพื้นฐานเร็วเกินไปสำหรับฉัน

Anna Müller AT ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 2 · 2024-12-10T06:26:18+00:00

เนื้อหาพื้นฐานดีเลย อยากให้มีโอกาสได้ฝึกฝนด้วยตัวเองระหว่างบทเรียนมากกว่านี้

เขียนรีวิว

หลังจากส่ง เราจะขอให้คุณเข้าสู่ระบบ — ฉบับร่างของคุณถูกบันทึก

ผู้เรียนคนอื่นเรียน

หลักการวิทยาศาสตร์และวิเคราะห์ข้อมูล

สร้างฐานที่แข็งแกร่งในการประมวลผลข้อมูล การวิเคราะห์สถิติ และการเรียนรู้ของเครื่อง ใช้เครื่องมือ Python สมัยใหม่และกระบวนการทำงานมาตรฐานอุตสาหกรรม
★ 5.0 (6,972)
$4.99$9.99

โครงสร้างข้อมูลเชิงปฏิบัติใน Python

เรียนรู้วิธีจัดระเบียบ จัดการ และประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้ประเภทข้อมูลหลักของ Python, NumPy และ pandas
★ 4.9 (14)
$4.99$9.99

พื้นฐานการเขียนโปรแกรมสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล

สร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งในการเขียนโปรแกรม และเรียนรู้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล ด้วยการใช้ Python แบบสมัยใหม่ ออกแบบมาเพื่อผู้เริ่มต้นอย่างแท้จริง
★ 4.9 (2,891)
$4.99$9.99

ข้อมูลการแสดงภาพด้วย Seaborn: พื้นฐานการปฏิบัติ

เรียนรู้วิธีการแปลงชุดข้อมูลที่ซับซ้อนให้เป็นภาพที่ชัดเจนและเป็นมืออาชีพ และแผนภูมิสถิติ โดยใช้ไลบรารี Seaborn ในภาษาไพธอน
★ 4.9 (1,696)
$4.99$9.99

คำถามที่พบบ่อย

ฉันต้องใช้อะไรในการเรียนคอร์สนี้? +

แค่โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ที่มีอินเทอร์เน็ต ไม่ต้องติดตั้งหรือใช้อุปกรณ์พิเศษ

ฉันชำระเงินอย่างไร? +

ผ่านบัตรด้วย Stripe หรือคริปโต เราไม่เก็บข้อมูลบัตร — Stripe จัดการอย่างปลอดภัย

ฉันขอคืนเงินได้ไหม? +

ใช่ — คืนเงินเต็มจำนวนใน 30 วัน ไม่ต้องอธิบาย

ฉันมีสิทธิ์เข้าถึงนานเท่าไร? +

ตลอดไป เมื่อซื้อแล้วคอร์สเป็นของคุณ กลับมาเรียนได้ตลอด

ฉันจะได้ใบประกาศนียบัตรไหม? +

ได้ เมื่อเรียนจบจะได้รับใบประกาศนียบัตรที่เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ได้

ออกแบบสำหรับผู้เรียนใน
เทคโนโลยี ดีไซน์ การเงิน การตลาด สาธารณสุข การศึกษา ธุรกิจการบริการ อุตสาหกรรม