Learn Python with Data Science

Sky Apper

ផ្ទុកពាណិជ្ជកម្ម

អំពី​កម្មវិធីនេះ

ប្រសិនបើអ្នកកំពុងស្វែងរកកម្មវិធីដើម្បីរៀនកម្មវិធី Python ជាមូលដ្ឋានដើម្បីជំរុញដោយគ្មានចំណេះដឹងកម្មវិធី។ អ្នកស្ថិតនៅកន្លែងត្រឹមត្រូវ។ មិនថាអ្នកជាអ្នកសរសេរកម្មវិធីដែលមានបទពិសោធន៍ឬអត់នោះកម្មវិធីនេះគឺសម្រាប់តែអ្នកដែលចង់រៀនកម្មវិធី Python ជាមួយវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យប៉ុណ្ណោះ។

កម្មវិធីឥតគិតថ្លៃនេះនឹងបង្រៀនអ្នកពីរបៀបគ្រប់គ្រងទិន្នន័យធំ ៗ ជាមួយ Python ។ វាងាយស្រួលក្នុងការចាប់ផ្តើមងាយស្រួលរៀន។

លក្ខណៈពិសេស:

- ចំណុចប្រទាក់អ្នកប្រើដ៏អស្ចារ្យ។
- ប្រធានបទទាំងអស់គឺក្រៅបណ្ដាញ។
- ប្រធានបទទៅតាមរបៀបត្រឹមត្រូវ។
- ងាយស្រួល​យល់។
- អនុវត្តកម្មវិធី។
- ចម្លងនិងចែករំលែកលក្ខណៈពិសេស។
- ជំហានដោយការរៀនជំហាន
- សំភាសន៍ Python និងចម្លើយ។
- កម្មវិធីចងក្រង Python

ប្រធានបទ:

- រៀន Python
- វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ
- វិភាគទិន្នន័យធំ
- សំភាសន៍។ និងចម្លើយ


>> សិក្សាកម្មវិធីបង្រៀន Python:
ចាប់ផ្តើមពីការរៀនសរសេរកម្មវិធី Python ជាមូលដ្ឋាន។
ការបង្រៀនមូលដ្ឋានមាន

  សេចក្តីណែនាំ Python #
  # វាក្យសម្ពន្ធមូលដ្ឋាន
  # ប្រភេទអថេរ
  # ប្រតិបត្តិករមូលដ្ឋាន
  # ការ​ធ្វើ​សេចក្តី​សម្រេច
  # រង្វិលជុំ Python
  # python លេខ

>> ការសិក្សាឯកសារវិទ្យាសាស្រ្ត:
ក្នុងការណែនាំមុនដើម្បីស្វែងយល់បន្ថែមអំពីវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យដោយប្រើ Python ។
ការបង្រៀនផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យមាន
 
  # សេចក្តីណែនាំអំពីវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ
  # Python - Pandas
  # Python - Numpy
  # Python - Scipy
  # Python - Matplotlib
  # សម្អាតទិន្នន័យ
  # ដំណើរការទិន្នន័យ JSON

 >> ឯកសារបង្រៀនវិភាគទិន្នន័យធំ:
នៅក្នុងប្រធានបទដែលបានផ្តល់លក្ខណៈពិសេសថ្មីនៃវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យជាមួយកម្មវិធី python រៀននិងអភិវឌ្ឍន៍ជំនាញសរសេរកម្មវិធី។ ដូចជា,

  # វដ្តជីវិតទិន្នន័យ
  # វិធីសាស្រ្ត
  # ស្នូលផ្តល់ជូន
  # អ្នកវិភាគទិន្នន័យ
  # ការស្រាវជ្រាវទិន្នន័យ
  # ការមើលឃើញទិន្នន័យ
  # ការណែនាំអំពី R

>> សម្ភាសន៍សំណួរនិងចម្លើយ:
ការសម្ភាសន៍ Python សំណួរនិងចម្លើយត្រូវបានបង្កើតឡើងជាពិសេសដើម្បីឱ្យអ្នកស្គាល់
ជាមួយនឹងធម្មជាតិនៃសំណួរដែលអ្នកអាចជួបប្រទះក្នុងអំឡុងពេលសំភាសន៍របស់អ្នកសម្រាប់ប្រធានបទនៃភាសាកម្មវិធី Python ។


>> ទាក់ទងមកយើង:
ក្រុមការងារ skyapper រីករាយក្នុងការជួយនៅពេលទំនាក់ទំនងនៅលើ [e-mail]

អ្វី​ដែល​ថ្មី

Update with new features and design
Add new Topics, content and example