‫Chào mừng trở lại, tất cả mọi người.
‫Và bây giờ tôi cũng rất hào hứng với loạt video này vì chúng ta sẽ nói về gấu trúc.
‫Tôi ước tôi có thể cho anh chàng này một điểm cao năm trong cuộc sống thực.
‫Con gấu trúc này đẹp như thế nào?
‫Bây giờ, vấn đề về gấu trúc là chúng thường có tai đen với mặt trắng và một số con có
‫màu đen xung quanh mắt.
‫Nhưng trong một số trường hợp hiếm hoi, bạn sẽ nhận được các mẫu màu đen khác nhau.
‫Không, tôi đùa thôi.
‫Chúng tôi không nói về gấu trúc động vật, nhưng điều đó sẽ khá tuyệt.
‫Chúng ta đang nói về gấu trúc thư viện phân tích dữ liệu.
‫Bây giờ, nếu bạn đang học máy hoặc khoa học dữ liệu bằng Python, bạn sẽ sử dụng gấu trúc.
‫Và nó được sử dụng để khám phá dữ liệu, phân tích dữ liệu, thao tác dữ liệu, chuẩn bị sẵn sàng cho việc học máy.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi sẽ tập trung vào.
‫Vì vậy, chúng tôi xem lại khuôn khổ của chúng tôi.
‫Chúng tôi có phần mô hình dữ liệu này ở đây.
‫Chúng tôi đã thực hiện qua các bước này.
‫Bây giờ chúng ta sẽ thực sự bắt đầu tìm hiểu một số công cụ mà chúng ta có thể sử dụng.
‫Vì vậy, hãy thay đổi điều này lên một chút.
‫Chúng tôi vẫn có khuôn khổ của mình ở đây, nhưng bây giờ chúng tôi bắt đầu đi sâu vào các công cụ này.
‫Chúng tôi đã bao gồm các máy tính xách tay Jupyter, chúng tôi đã xem xét Anaconda và Mini Condor.
‫Chúng tôi đã thiết lập một môi trường sử dụng những thứ đó.
‫Bây giờ chúng ta sẽ bắt đầu đi sâu vào phân tích dữ liệu trước với những thứ như gấu trúc, bản đồ, âm
‫mưu, lib và numpy, sau đó chúng ta sẽ xem xét một số máy học.
‫Nhưng hiện tại, chúng tôi đang tập trung vào gấu trúc, thường là một phần của ba bước ở đây, phần
‫phân tích dữ liệu.
‫Hiện nay.
‫Tại sao lại là gấu trúc?
‫Trước hết, nó đơn giản để sử dụng.
‫Nó được tích hợp với nhiều công cụ trăn khoa học dữ liệu và máy học khác vì đó là những gì chúng tôi tập
‫trung vào.
‫Đúng.
‫Chúng tôi muốn tìm các công cụ học máy và khoa học dữ liệu bằng Python và sử dụng kiến thức của chúng tôi về Python để
‫sử dụng các công cụ đó nhằm hiểu rõ hơn về dữ liệu và xây dựng các mô hình học máy.
‫Và đôi khi, bạn sẽ nhận được dữ liệu của mình ở định dạng chưa hoàn toàn sẵn sàng cho việc học máy.
‫Dữ liệu ở đó, nhưng thường thì bạn phải thực hiện một vài bước để tạo dữ liệu của mình ở định
‫dạng có thể được nhập vào thuật toán học máy.
‫Và đó là nơi gấu trúc đến.
‫Nó giúp chúng ta có một bảng dữ liệu thô.
‫Dữ liệu thô có nghĩa là dữ liệu mà bạn vừa thu thập và sau đó thao tác với nó.
‫Sẳn sàng?
‫Vì vậy, bạn có thể sử dụng nó với các thuật toán học máy.
‫Vì vậy, những gì chúng ta sẽ đề cập trong phần này?
‫Chà, bởi vì PANDAS quá rộng lớn, nên sẽ mất khá nhiều thời gian để xem toàn bộ thư viện.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ tập trung vào các chức năng hữu ích nhất, những thứ về cơ bản bạn sẽ sử dụng trong mọi phân tích
‫dữ liệu mà bạn thực hiện.
‫Chúng ta sẽ xem xét các loại dữ liệu PANDAS khác nhau.
‫Có hai sê-ri chính và DataFrame, nhưng chúng ta sẽ xem xét điều đó sau một giây.
‫Xem cách nhập và xuất dữ liệu bằng cách sử dụng gấu trúc.
‫Các cách khác nhau để bạn có thể mô tả dữ liệu của mình.
‫Vì vậy, nếu bạn chỉ nhập một số dữ liệu của mình, làm thế nào bạn có thể mô tả thống kê đó?
‫Như giá trị trung bình của một cột nào đó, v.v.?
‫Pandas rất đẹp ở chỗ nó cho phép bạn xem và chọn dữ liệu của mình theo hầu hết mọi cách mà bạn có
‫thể tưởng tượng.
‫Vì vậy, nếu bạn có thể nghĩ ra nó, bạn có thể làm được điều đó ở gấu trúc.
‫Và cuối cùng, một khi chúng tôi đã mô tả dữ liệu của mình, một khi chúng tôi đã nhìn thấy nó, một khi chúng tôi biết cách chọn nó,
‫chúng tôi sẽ xem xét cách chúng tôi có thể thay đổi và sử dụng nó.
‫Chúng tôi có thể biến nó thành một định dạng sẵn sàng cho các thuật toán học máy của chúng tôi.
‫Vì vậy, tôi nghĩ điều quan trọng trước khi chúng ta thực sự bắt đầu thực hiện mã thực tế là phải nhớ nơi bạn
‫có thể nhận trợ giúp.
‫Khi chúng ta xem qua các video này, hãy làm theo mã trong sổ ghi chép Jupyter nếu bạn có thể.
‫Nếu bạn không thể trong khi video đang phát.
‫Đừng lo lắng, chỉ cần xem video.
‫Hãy quan sát nó khi tôi trải qua và sau đó tự mình vượt qua nó.
‫Sau khi video hoàn thành.
‫Điều rất quan trọng là bạn phải thử và tự viết mã.
‫Nếu nghi ngờ, chỉ cần chạy mã của bạn và đừng lo lắng nếu lỗi xuất hiện, có
‫những nơi khác nhau mà bạn có thể xem như tài liệu StackOverflow hoặc Pandas để tìm ra điều gì đã xảy ra.
‫Điều quan trọng nhất là cố gắng cho bản thân và sau đó thử lại vì đây là điều sẽ giúp
‫bạn học hỏi.
‫Vì vậy, nếu nghi ngờ, hãy chạy mã và sau đó nếu bạn vẫn bị mắc kẹt, đừng quên, đặt câu hỏi luôn
‫luôn ổn.
‫Không bao giờ có một câu hỏi ngớ ngẩn.
‫Đó là tổng quan về những gì chúng ta sẽ đề cập, gấu trúc là gì, nơi để nhận trợ giúp.
‫Hãy đi sâu vào và bắt đầu viết mã.