Biên Dịch Sách "Python for Data Analysis" - Dự Án Học Phần Trực Quan Hóa

LỜI MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU SƠ BỘ

1.1. CUỐN SÁCH NÀY NÓI VỀ ĐIỀU GÌ?

1.2. TẠI SAO PYTHON CHO PHÂN TÍCH DỮ LIỆU?

1.3. Python như chất kết dính

1.4. Giải quyết vấn đề "Hai ngôn ngữ"

1.5. Tại sao không phải là Python?

1.6. NHỮNG THƯ VIỆN PYTHON THIẾT YẾU

1.7. CÀI ĐẶT VÀ THIẾT LẬP

6. CHƯƠNG 6: TẢI DỮ LIỆU, LƯU TRỮ VÀ ĐỊNH DẠNG TẬP TIN

6.1. ĐỌC VÀ GHI DỮ LIỆU Ở ĐỊNH DẠNG VĂN BẢN

6.2. Đọc tập tin văn bản theo từng phần

6.3. Ghi dữ liệu ra định dạng văn bảng

6.4. Làm việc thủ công với định dạng được phân tách

6.5. Dữ liệu JSON

6.6. XML và HTML: Quét web

6.7. Phân tích cú pháp XML bằng lxml

6.8. ĐỊNH DẠNG DỮ LIỆU NHỊ PHÂN

6.9. Sử dụng định dạng HDF5

6.10. Đọc tệp Microsoft Excel

6.11. TƯƠNG TÁC VỚI HTLM VÀ API WEB

6.12. TƯƠNG TÁC VỚI CƠ SỞ DỮ LIỆU

6.13. Lưu trữ và tải dữ liệu trong cơ sở dữ liệu MongoDB

7. CHƯƠNG 7: SẮP XẾP DỮ LIỆU: LÀM SẠCH, CHUYỂN ĐỔI, HỢP NHẤT, ĐỊNH HÌNH LẠI

7.1. KẾT HỢP VÀ HỢP NHẤT CÁC TẬP DỮ LIỆU

7.2. Hợp nhất DataFrame kiểu cơ sở dữ liệu

7.3. Hợp nhất chỉ mục

7.4. Ghép nối dọc theo một trục

7.5. Kết hợp dữ liệu với sự chồng chéo

7.6. ĐỊNH DẠNG LẠI VÀ XOAY VÒNG

7.7. Định hình lại bằng lập chỉ mục phân cấp

7.8. Xoay định dạng “dài” sang “rộng”

7.9. CHUYỂN ĐỔI DỮ LIỆU

7.10. Loại bỏ trùng lặp

7.11. Chuyển đổi dữ liệu bằng hàm hoặc ánh xạ

7.12. Thay thế giá trị

7.13. Đổi tên chỉ mục trục

7.14. Sự rời rạc hóa và Binning

7.15. Phát hiện và lọc các ngoại lệ

7.16. Hoán vị và lấy mẫu ngẫu nhiên

7.17. Chỉ báo tính toán/Biến giả

7.18. Phương thức đối tượng chuỗi

7.19. Biểu thức chính quy

7.20. Các hàm chuỗi được vector hóa trong pandas

7.21. VÍ DỤ: CƠ SỞ DỮ LIỆU THỰC PHẨM CỦA USDA

11. CHƯƠNG 11: CÁC ỨNG DỤNG DỮ LIỆU TÀI CHÍNH VÀ KINH TẾ

11.1. CHỦ ĐỀ TRỘN DỮ LIỆU

11.2. Sắp xếp chuỗi thời gian và mặt cắt ngang

11.3. Hoạt động với chuỗi thời gian có tần số khác nhau

11.4. Sử dụng chu kỳ thay vì dấu thời gian

11.5. Thời gian trong ngày và lựa chọn dữ liệu “as of”

11.6. Ghép nối các nguồn dữ liệu với nhau

11.7. Chỉ số trả về và lợi nhuận tích lũy

11.8. BIẾN ĐỔI NHÓM VÀ PHÂN TÍCH

11.9. Nhóm yếu tố rủi ro

11.10. Phân tích thập phân và tứ phân vị

11.11. CÁC ỨNG DỤNG VÍ DỤ KHÁC

11.12. Phân tích biên giới tín hiệu

11.13. Hợp đồng tương lai luân chuyển

11.14. Tương quan luân chuyển và hồi quy tuyến tính

I. Tổng quan về biên dịch sách Python for Data Analysis

Dự án biên dịch sách 'Python for Data Analysis' nhằm cung cấp kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu bằng Python. Cuốn sách này không chỉ là tài liệu học tập mà còn là nguồn cảm hứng cho những ai muốn tìm hiểu về khoa học dữ liệu. Nội dung sách được trình bày rõ ràng, dễ hiểu, giúp người đọc nắm bắt nhanh chóng các khái niệm và kỹ thuật cần thiết.

1.1. Nội dung chính của cuốn sách

Cuốn sách 'Python for Data Analysis' tập trung vào việc sử dụng thư viện Pandas và NumPy để xử lý và phân tích dữ liệu. Nó cung cấp nhiều ví dụ thực tiễn, giúp người đọc áp dụng kiến thức vào thực tế.

1.2. Tại sao chọn Python cho phân tích dữ liệu

Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu nhờ vào cú pháp dễ hiểu và thư viện phong phú. Điều này giúp người dùng nhanh chóng thực hiện các tác vụ phân tích phức tạp.

II. Thách thức trong việc biên dịch sách Python for Data Analysis

Việc biên dịch sách 'Python for Data Analysis' gặp nhiều thách thức, đặc biệt là trong việc chuyển ngữ các thuật ngữ chuyên ngành. Điều này đòi hỏi sự chính xác và hiểu biết sâu sắc về cả ngôn ngữ nguồn và ngôn ngữ đích.

2.1. Khó khăn trong việc dịch thuật ngữ chuyên ngành

Nhiều thuật ngữ trong lĩnh vực khoa học dữ liệu không có bản dịch chính thức, gây khó khăn cho người biên dịch trong việc tìm kiếm từ ngữ phù hợp.

2.2. Đảm bảo tính chính xác và dễ hiểu

Cần phải đảm bảo rằng nội dung dịch không chỉ chính xác mà còn dễ hiểu cho người đọc, đặc biệt là những người mới bắt đầu học Python.

III. Phương pháp biên dịch hiệu quả cho sách Python for Data Analysis

Để biên dịch hiệu quả cuốn sách này, nhóm đã áp dụng nhiều phương pháp khác nhau nhằm đảm bảo chất lượng bản dịch. Việc sử dụng các công cụ hỗ trợ và tài liệu tham khảo là rất cần thiết.

3.1. Sử dụng công cụ hỗ trợ biên dịch

Các công cụ như Google Translate và các từ điển chuyên ngành đã được sử dụng để hỗ trợ trong quá trình dịch thuật.

3.2. Tham khảo tài liệu và nguồn học

Việc tham khảo các tài liệu học thuật và sách hướng dẫn về Python giúp nhóm nắm bắt tốt hơn các khái niệm và thuật ngữ cần thiết.

IV. Ứng dụng thực tiễn của cuốn sách Python for Data Analysis

Cuốn sách 'Python for Data Analysis' không chỉ là tài liệu học tập mà còn là nguồn tài nguyên quý giá cho các nhà phân tích dữ liệu. Nó cung cấp nhiều ví dụ thực tiễn giúp người đọc áp dụng kiến thức vào công việc.

4.1. Các ví dụ thực tiễn trong sách

Cuốn sách chứa nhiều ví dụ thực tiễn về cách sử dụng Pandas và NumPy để xử lý dữ liệu, giúp người đọc dễ dàng áp dụng vào công việc của mình.

4.2. Tác động đến ngành khoa học dữ liệu

Việc sử dụng Python trong phân tích dữ liệu đã trở thành tiêu chuẩn trong ngành, và cuốn sách này góp phần quan trọng vào việc phổ biến kiến thức này.

V. Kết luận và tương lai của biên dịch sách Python for Data Analysis

Dự án biên dịch sách 'Python for Data Analysis' không chỉ mang lại kiến thức cho người đọc mà còn mở ra cơ hội cho các dự án tương lai trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Sự phát triển của Python và các thư viện liên quan sẽ tiếp tục thúc đẩy nhu cầu học hỏi và áp dụng kiến thức này.

5.1. Tương lai của Python trong phân tích dữ liệu

Python sẽ tiếp tục là ngôn ngữ chính trong phân tích dữ liệu nhờ vào sự phát triển không ngừng của các thư viện và công cụ hỗ trợ.

5.2. Khuyến khích việc học hỏi và nghiên cứu

Việc biên dịch và phát hành các tài liệu học tập như cuốn sách này sẽ khuyến khích nhiều người tham gia vào lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Dự Án Biên Dịch Sách "Python for Data Analysis" - Trường Đại Học Kinh Tế TP.HCM