Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 2 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp

Tài liệu này cung cấp hướng dẫn tổng quan về việc sử dụng Python trong khoa học dữ liệu, tập trung vào các công cụ và thư viện quan trọng. Nó bao gồm cài đặt Jupyter Notebook, đọc và ghi file, trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib, và thao tác dữ liệu với Pandas.

Sinh viên, nhà nghiên cứu, và những người quan tâm đến khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu bằng Python.

Tài liệu này trình bày chi tiết các bước để thiết lập môi trường làm việc với Python cho khoa học dữ liệu, bắt đầu bằng việc cài đặt và sử dụng Jupyter Notebook, một công cụ mạnh mẽ để viết và thực thi mã Python một cách tương tác. Hướng dẫn bao gồm cách cài đặt Jupyter Notebook thông qua Anaconda, khởi động notebook, và tạo file notebook mới. Tiếp theo, tài liệu hướng dẫn cách đọc và ghi file cơ bản, bao gồm đọc file văn bản và file ảnh sử dụng thư viện Pillow và OpenCV. Các ví dụ mã nguồn được cung cấp để minh họa cách mở, đọc, ghi và đóng file. Phần trực quan hóa dữ liệu sử dụng thư viện Matplotlib, bao gồm cách cài đặt thư viện, khởi tạo dữ liệu bằng NumPy, vẽ các dạng đường và điểm, cấu hình biểu đồ, và vẽ nhiều biểu đồ con. Các ví dụ minh họa cách tạo biểu đồ đường, biểu đồ điểm, biểu đồ cột, và biểu đồ tròn. Cuối cùng, tài liệu giới thiệu thư viện Pandas để xử lý dữ liệu, bao gồm cách cài đặt Pandas, tạo DataFrame, nối dữ liệu theo chiều dọc và chiều ngang, điền giá trị khuyết, lấy tập con theo dòng và cột, tạo mới cột, và vẽ biểu đồ từ DataFrame. Các ví dụ mã nguồn được cung cấp để minh họa các thao tác này.