Foundations of Python for Data Science

Learn to analyze and visualize data from scratch using the core libraries: NumPy, Pandas, and Matplotlib.

4.6 (648) ⏱ 1 ชม. 44 นาที 📚 6 บทเรียน 🎧 เวอร์ชันเสียง

เกี่ยวกับคอร์สนี้

Ready to take your first step into the world of data science? This course provides a solid foundation in using Python for practical data analysis, giving you the essential tools to turn raw data into meaningful insights. You will progress from the basics of data structures to confidently manipulating datasets with Pandas, performing numerical operations with NumPy, and creating insightful charts with Matplotlib. This course is designed to equip you with the fundamental skills to start exploring and understanding data on your own. What you'll learn: - Understand core Python concepts and data types essential for data science. - Perform efficient numerical computations and array manipulations with NumPy. - Manipulate, clean, and analyze tabular data using Pandas DataFrames. - Create a wide range of static plots and charts, such as bar charts, histograms, and scatter plots, with Matplotlib. - Build more informative and aesthetically pleasing visualizations using Seaborn. - Apply fundamental data exploration techniques to sample datasets through hands-on exercises. The course starts with key terminology and the fundamentals of each library before moving into practical applications. You'll build your skills progressively through clear written explanations and code examples. This course is for absolute beginners. No prior experience in programming or data science is required to get started. Begin your journey into data analysis today.

สิ่งที่คุณจะได้รับ

  • 📜 ใบประกาศนียบัตร
    เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณ
  • 🎧 รวมเวอร์ชันเสียง
    เรียนได้ทุกที่ ไม่ต้องดูจอ
  • ♾️ เข้าถึงตลอดชีพ
    กลับมาเรียนได้ตลอด ไม่มีหมดอายุ
  • 📱 โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์
    ใช้งานได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์
  • 💸 คืนเงิน 30 วัน
    ไม่ต้องอธิบาย
  • กระชับและตรงประเด็น
    1 ชม. 44 นาที เนื้อหาเชิงปฏิบัติ

รีวิว (4)

Musa Abubakar NG
★ 3 · 2025-10-19T01:54:20+00:00

อืม ไม่แน่ใจว่าเหมาะกับมือใหม่รึเปล่า บางแนวคิดอธิบายผ่านๆ ไปหน่อย แล้วตัวอย่างก็ไม่ค่อยชัดเจนเท่าไหร่

صالح بن ناصر SA ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 5 · 2025-10-13T07:33:20+00:00

ชอบตัวอย่างการนำไปใช้จริงมากเลย ตรงกับที่กำลังมองหาการเรียนรู้แบบลงมือทำพอดี

Sophie Dubois KE ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 3 · 2025-04-25T20:13:20+00:00

แนะนำได้ค่อนข้างดี ตัวอย่างมีประโยชน์ แต่ก็อยากให้มีแบบฝึกหัดมากกว่านี้ คุ้มค่ากับราคา

Sofia Allen NZ ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 5 · 2025-02-10T11:53:20+00:00

นี่แหละคือสิ่งที่ตามหาเลย! คำอธิบายชัดเจนมาก และตัวอย่างช่วยให้เข้าใจคอนเซ็ปต์ได้ดีจริงๆ

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