Lộ trình học xử lý dữ liệu

Học lần lượt từ môi trường Python đến các bài toán phân tích. Hai phụ lục giúp tra cứu sâu hơn về NumPy và IPython khi cần.

• Chương 1. Công việc xử lý dữ liệu và môi trường Python
• Chương 2. Python, IPython và Jupyter Notebook
• Chương 3. Cấu trúc dữ liệu, hàm và tệp
• Chương 4. Mảng NumPy và tính toán trên mảng
• Chương 5. Series, DataFrame và chỉ mục trong pandas
• Chương 6. Nạp, lưu trữ và truy xuất dữ liệu
• Chương 7. Làm sạch, chuẩn bị và xử lý chuỗi
• Chương 8. Chỉ mục phân cấp, ghép bảng và chuyển dạng
• Chương 9. Trực quan hóa dữ liệu và đọc biểu đồ
• Chương 10. Tổng hợp dữ liệu và phép toán theo nhóm
• Chương 11. Chuỗi thời gian
• Chương 12. Từ bảng dữ liệu đến mô hình thống kê và dự đoán
• Chương 13. Các bài toán phân tích dữ liệu và kiểm tra kết luận
• Phụ lục A: NumPy nâng cao
• Phụ lục B: Làm việc hiệu quả với IPython

Tài liệu tham khảo

• Wes McKinney, Python for Data Analysis, ấn bản 3.
• Tài liệu học tập IAI.