Thư Viện Số
Trường Đại học Tài chính - Ngân hàng Hà Nội
  • Trang chủ FBU
    • Giới thiệu
    • Thư viện
    • Tuyển sinh
    • Chương trình đào tạo
  • Chuyên ngành
    • Tài chính - Ngân hàng
    • Kế toán - Kiểm toán
    • Quản trị kinh doanh
    • Luật
    • Công nghệ thông tin
    • Ngoại ngữ
    • Lý luận chính trị - Quốc phòng
  • Giáo trình số
    • Giáo trình học phần
    • Audio Book
    • Tạp chí khoa học
    • Ebook chuyên ngành
    • CSDL Liên kết Quốc tế
    • Ngôn ngữ nước ngoài
  • Bài giảng số
    • Video bài giảng
    • Slide bài giảng
    • Podcast
    • Webinar – Seminar
  • Ngân hàng đề
    • Flashcard kiến thức
    • Đề cương ôn tập
    • Trắc nghiệm học phần
    • Ngân hàng câu hỏi
    • Đề thi học phần
    • Bài tập tình huống
  • Luận văn
    • LV. Tài chính - Ngân hàng
    • LV. Kế toán - Kiểm toán
    • LV. Quản trị kinh doanh
    • LV. Luật
    • LV. Công nghệ thông tin
    • LV. Ngoại ngữ
    • LV. Lý luận chính trị - Quốc phòng
  • Mô phỏng
    • Thí nghiệm ảo
    • Mô phỏng công nghệ
    • Mô phỏng kinh tế
  • Kỹ năng
    • Kỹ năng học tập
    • Kỹ năng nghiên cứu
    • Kỹ năng thuyết trình
    • Kỹ năng số
    • Kỹ năng nghề nghiệp
    • Kỹ năng xin việc
    • Khởi nghiệp
    • Kỹ năng
    • Truyện giải trí
  • Kiểm định
    • Văn bản kiểm định
    • Tiêu chuẩn kiểm định
    • Quy trình kiểm định
    • Minh chứng kiểm định
    • Báo cáo - Quyết định
  • Tạp chí KH TCNH
  • Tin tức
    • Giới thiệu
    • Dịch vụ thư viện
    • Nội quy thư viện
    • Hoạt động thư viện
  • Trang chủ FBU
  • Chuyên ngành
  • Giáo trình số
  • Bài giảng số
  • Ngân hàng đề
  • Luận văn
  • Mô phỏng
  • Kỹ năng
  • Kiểm định
  • Tạp chí KH TCNH
  • Tin tức
  • Thêm

Kết quả tìm kiếm:

Tài liệu Phân tích dữ liệu với Python sử dụng Pandas
Tác giả:

Tài liệu Phân tích dữ liệu với Python sử dụng Pandas hướng dẫn sử dụng Pandas, Matplotlib, Pyplot để trực quan hóa và xử lý dữ liệu hiệu quả. Tài liệu này được thiết kế để giúp bạn có một sự hiểu biết tổng quan về thư viện Pandas và cách sử dụng nó để phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

Tài liệu Phân tích dữ liệu với Python sử dụng Pandas

Tài liệu Phân tích dữ liệu với Python sử dụng Pandas hướng dẫn sử dụng Pandas, Matplotlib, Pyplot để trực quan hóa và xử lý dữ liệu hiệu quả. Tài liệu này được thiết kế để giúp bạn có một sự hiểu biết tổng quan về thư viện Pandas và cách sử dụng nó để phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

Bài giảng Phân tích dữ liệu - Chương 2.3: Ngôn ngữ lập trình

Chương 2.3 của bài giảng giới thiệu ngôn ngữ Python và thư viện Pandas để phân tích dữ liệu. Pandas cung cấp cấu trúc dữ liệu Series, DataFrame, Panel và các hàm cơ bản.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Tài liệu Phân tích dữ liệu với Python sử dụng Pandas

Tài liệu Phân tích dữ liệu với Python sử dụng Pandas hướng dẫn sử dụng Pandas, Matplotlib, Pyplot để trực quan hóa và xử lý dữ liệu hiệu quả. Tài liệu này được thiết kế để giúp bạn có một sự hiểu biết tổng quan về thư viện Pandas và cách sử dụng nó để phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Tài liệu Phân tích dữ liệu với Python sử dụng Pandas

Tài liệu này được thiết kế để giúp bạn có một sự hiểu biết tổng quan về thư viện Pandas và cách sử dụng nó để phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Nếu bạn là một nhà phân tích dữ liệu hoặc một nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu với Pandas, thì tài liệu này sẽ là một tài nguyên hữu ích để bắt đầu. Hãy cùng bắt đầu khám phá thế giới của Pandas!
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Phân tích dữ liệu: Chương 2 - Trường ĐH Mở

Chương 2 này giới thiệu ngôn ngữ lập trình Python, từ lịch sử phát triển, đặc điểm nổi bật, ưu điểm, lĩnh vực ứng dụng đến cơ bản về ngôn ngữ Python.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›
Trường Đại học Tài chính - Ngân hàng Hà Nội

Thông tin liên hệ

Địa chỉ:  Cơ sở 1 Trụ sở chính: Xã Mê Linh, Hà Nội
Cơ sở 2:  31 Dịch Vọng Hậu, Phường Cầu Giấy, Hà Nội
Số điện thoại:  024 3793 1340 - 024 3793 1341
Email:  trungtamthuvien@fbu.edu.vn

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG HÀ NỘI

  • Trang chủ
  • Tuyển sinh
  • Chương trình đào tạo
  • Nghiên cứu khoa học

Thư viện số

  • Chuyên ngành
  • Mô phỏng
  • Ngân hàng đề
Phát triển bởi:DLib Hub