Em rất cần anh :D đưa ra những video tiếp theo về các mô hình dự đoán hiện nay cần dùng, cách làm sạch dữ liệu và prepare nó, kèm theo sereries 1 cái project nho nhỏ nha anh
rất cô động, súc tích, đúng trọng tâm, người mới xem video của anh sẽ ko bị bỡ ngỡ, 10 điểm về nội dung, 10 điểm về edit video ! ủng hộ a, a mở donate đi ạ ^^
:( hix hix xin lỗi em nhiều nhiều nhé ! Planned anh là đầu tuần mà trong tuần việc trên cty nhiều quá nên thành ra không có thời gian hoàn thành nốt phần còn lại, nên nay anh làm clip dài hơn 1 tiếng để chuộc lỗi nha
Hi ad, cám ơn về phần trình bày rất chi tiết. Cho mình hỏi thêm nếu muốn display tên của 1 số city có diện tích lớn nhất thì syntax sẽ là ntn nhé, tks ad!
Hi Ad, rất cảm ơn chia sẽ hay và bổ ích của Ad. Khi mình làm theo phần project, khi scatter biến c=population thì kết quả vẫn theo như hướng dẫn, nhưng khi scatter thêm biến s=area thì các dot trên đồ thị bị thay đổi màu và kích cỡ, mình ko biết bị lỗi gì, nhờ Ad hướng dẫn giúp. Thanks
A ơi, e sang học kỳ sau e có học môn phân tích dữ liệu 1, a có biết sách nào hay có thể recommend cho e vs được không ạ, e chúc a và team Codexplore nhiều sức khỏe ạ
Anh ơi, anh cho em hỏi là nếu nắm chắc các video của anh như video về numpy, pandas hay matplotlib này rồi áp dụng vào các bài toán thì có thể coi là nắm được cơ bản của DS chưa ạ?
numpy, pandas hay matplotlib là những tool cần để làm việc và xây dựng các mô hình máy học (machine learning model) thôi em nhé ! Điều kiện đủ vẫn là phải biết về các framework giúp xây dựng các mô hình như scikit-learn, tensorflow hay pytourch ! những phần này anh sẽ cover ở những video tiếp theo nhé !
Một câu hỏi rất hay, a quên không giải thích trong video: 1. Khi dùng np.random.seed sẽ làm thay đổi global RandomState, 2. Khi dùng np.random.RandomState thì sẽ tạo ra một class instance và em chỉ thay đổi RandomState của 1 mình instance đó thôi. Vd: np.random.seed(1234) np.random.uniform(0, 10, 5) #array([ 1.9151945 , 6.22108771, 4.37727739, 7.85358584, 7.79975808]) np.random.rand(2,3) #array([[ 0.27259261, 0.27646426, 0.80187218], # [ 0.95813935, 0.87593263, 0.35781727]]) r = np.random.RandomState(1234) r.uniform(0, 10, 5) #array([ 1.9151945 , 6.22108771, 4.37727739, 7.85358584, 7.79975808])
A Quân ơi, khi em làm theo Project cuối trong video, em dùng O-O API. Mọi thứ đều ok như Pyplot API cho đến khi em làm tới việc Chú thích diện tích các thành phố. Em dùng câu lệnh: area_range=[50,100,130,500] for area in area_range: ax.scatter([],[],s=area, c='k',alpha=0.9,label=str(area)+'km$^_{2}$') thì nó ko báo lỗi. Nhưng em ko biêts làm sao để show cái chú thích ra đây ạ. Em đã dùng lệnh ax.legend() thì nó báo lỗi. Mong anh đọc được và giúp em với, em xin cảm ơn ạ!
Thật sự rất cảm ơn anh đã ra những video rất hay và bổ ích. Em có thắc mắc là Jupyter Notebook nó có khác gì so với những IDE khác vậy ạ? Tại sao không dùng những IDE khác ( như Spider, VScode) mà lại dùng Jupyter Notebook? Em cảm ơn a!
Jupyter nó chạy theo từng cell nhỏ tiện cho việc show kết quả nhất là việc vẽ đồ thị. Bạn sài VScode chạy vẽ nhiều đồ thị xem có tiện lợi hơn Jupyter notebook không là biết :))
Anh ơi, anh cho em hỏi về sự khác nhau ở 2 chỗ này( trong project cuối video) với ạ: plt.scatter(lon, lat, c=np.log10(population), s=area, cmap='viridis') plt.colorbar(label='log$_{10}$(population)') Tại sao cũng là log nhưng ở trên viết khác log ở dưới vậy anh. E thử áp dụng cách viết ở trên cho ở dưới: label=np.log10(population). Nhưng nó bị lỗi a ạ
Hi em, log ở plt.scatter(lon, lat, c=np.log10(population), ..) là hàm log trong Toán em nhé. Còn plt.colorbar(label='log$_{10}$(population)') ở dưới là để label cái thanh colorbar bên phải đó em để hiện label "Log10 population" em nhé.
Cảm ơn feedback của bạn, bạn có thể cho mình biết cụ thể những phần nào bạn thấy chưa dễ hiểu được không? Mình rất welcome những feedback mang tính đóng góp để có thể xây dựng kênh được tốt hơn 😄
![I.N "HALLUCINATION" | [Stray Kids : SKZ-PLAYER]](http://i.ytimg.com/vi/n5B5q1Hwt_U/mqdefault.jpg)
CodeXplore đã tổng hợp những kiến thức về Matplotlib tại Github Repo, mọi người tham khảo nha
sao nhiều đoạn e xem của a mà cứ sao sao ấy a
Em rất cần anh :D đưa ra những video tiếp theo về các mô hình dự đoán hiện nay cần dùng, cách làm sạch dữ liệu và prepare nó, kèm theo sereries 1 cái project nho nhỏ nha anh
Cảm ơn em đã ủng hộ và đóng góp ý kiến nhé ! Nó cũng đúng vs định hướng phát triển của CodeXplore luôn 😁
rất cô động, súc tích, đúng trọng tâm, người mới xem video của anh sẽ ko bị bỡ ngỡ, 10 điểm về nội dung, 10 điểm về edit video ! ủng hộ a, a mở donate đi ạ ^^
Thank you em 👍 Hiện tại anh không nhận donate em nhé, em thấy hay thì share vs comment vậy là anh vui rồi !
Mới biết đến kênh bạn gần đây, đang xem hết series tự học data science. Rất hay và dễ hiểu. Cảm ơn bạn rất nhiều
hông tìm đâu ra khóa học data science mà content vừa chất lượng vừa có tâm như kênh RUclips của anh luôn á :D cảm ơn anh và team rất nhiều ạaaa
Cám ơn em rất nhiều đã ủng hộ team tụi anh nha
@@CodeXplore luôn luôn hóng video mới từ anh ạ
@@uyentran5994 nhất định rồi nhé em 😁 Team sẽ cố gắng để tạo ra những nội dung chất lượng hơn nữa 👌
Tự nhiên tìm được mấy cái video dạy lập trình của bạn, một người tay ngang như mình cứ như lụm được bí kiếp. Perfect
Cảm ơn bạn nhiều nhé !
Mình không biết gì về code nhưng vids bạn làm dễ hiểu và cực kỳ hữu ích cho beginer như mình. Thanks and keep up the good work.
Cảm ơn bạn nhiều nhé ! Chúc bạn cuối tuần vui vẻ 😊
Xuất sắc quá a ơi, không phụ công mong đợi 😍
Cám ơn nhiều nhé
husu, quá tuyệt, cảm ơn tâm huyết của anh
Bài giảng rất chi tiết. Cảm ơn anh rất nhiều ạ!!
Cảm ơn em đã luôn ủng hộ CodeXplore nhé
Cảm ơn thầy ! Dạy quá là có tâm 👍👍👍
Cảm ơn em nhiều nhé 😍
Cảm a nhiều.Ngắn gọn súc tích, dễ hiểu
Không có gì em nhé
Video quá bổ ích. Cám ơn anh nhiều. Mãi yêu
Dễ hiểu lắm ạ🥰🥰
Cảm ơn em nhiều nhé
video chất lượng và hay quá a !
Cảm ơn em đã luôn ủng hộ CodeXplore nhé ! Team sẽ cố gắng hơn nữa
A nói đầu tuần ra video mà giờ cuối tuần mới thấy 😯😯. Hóng quá trời
:( hix hix xin lỗi em nhiều nhiều nhé ! Planned anh là đầu tuần mà trong tuần việc trên cty nhiều quá nên thành ra không có thời gian hoàn thành nốt phần còn lại, nên nay anh làm clip dài hơn 1 tiếng để chuộc lỗi nha
@@CodeXplore vậy nên e sẽ ko bỏ sót video nào của anh. Hi vọng a sẽ ra nhiều video bổ ích để bọn em có cơ hội học tập ạ
@@doyenn1612 nhất định rồi em nhé ! Cảm ơn em đã ủng hộ CodeXplore 👏
video rất hay và dễ hiểu cám ơn bạn rất nhiều !
em cảm ơn anh về video rất cô đọng và bô ích, chúc anh sức khỏe và thành công hơn nữa ạ
Cảm ơn em đã ủng hộ CodeXplore nhé ! Chúc em nhiều sức khỏe và đạt đc những mục tiêu đề ra nha ! Havw a nice week ahead em 😁
Cảm ơn anh nhiều. Video rất hay và bổ ích ạ!
You re welcome em
You re welcome em
15:40
19:40
video của anh rất hay và dễ hiểu cho người mới bắt đầu, cảm ơn anh nhiều!!!
Thank you em
Hay quá ạ.Mong anh ra thêm nhiều video về các thư viện trong Python dùng cho Machine Learning và Data Science ạ
Nhất định rồi em nhé ! Cảm ơn em đã luôn ủng hộ CodeXplore 👏
quá bổ ích rồi like để mốt xem lúc cần thôi :)
Thank you em
@@CodeXplore anh ơi khi mấy cái text ở trục x nó bị dính nhau thì mik có hàm j để tách nó ra không anh
Rất cảm ơn anh!
e cảm ơn anh vì đã chia sẻ những kiến thức bổ ích này
Cảm ơn em đã luôn ủng hộ CodeXplore nhé ! Team sẽ cố gắng hơn nữa
8:35
Anh quá tuyệt vời luôn
cảm ơn em nhiều nhé !
mong anh ra nhiều video ạ, video rất dễ hiểu cho những người mới học
Nhất định rồi em nhé
ogg, cảm ơn bạn làm lên vidieo này rất nhiều.
Không có gì bạn, CodeXplore rất vui khi video hữu ích vs bạn
hay quá anh ơi, thêm video về data science đi anh
Nhất định rồi em nhé !
Kiến thức vẫn luôn chất lượng theeo thời gian
😍😍
chúc anh sẽ lấy nút vàng vào đầu năm💪.
Cảm ơn em nhiều nha
chuyển ngành mà gặp mentor như ad thì quá tốt
Cảm ơn bạn nhiều ! Chúc bạn thành công nhé 😍
hay và dễ hiểu a ơi,e đang làm phân tích dữ liệu cho công ty bên nhật mà nó bắt học python về jupyter lab mà chưa biết gì mấy😂
Yeah hi vọng video hữu ích vs công việc của em
hay quá anh, đúng thứ em đang cần ^^
Hẹn em 7:30 tối nay nhé 😁
@@CodeXplore oke anh, em xem vài video rồi thấy bài giảng của anh thực sự rất hay! hi vọng sắp tới anh ra thêm về Scikit learn được k anh
@@tranviet1302 cảm ơn em đã ủng hộ CodeXplore nhé ! Yes, video tiếp theo sẽ là về Scikit Learn nhé em
ước j bk video của anh sớm hơn.
😍😍
thansk bác ạ
Không có gì nha bác 🤣
chờ mãi anh ơi >33
Sơ ri vì đã em phải chờ lâu ☺️ Hẹn em 7:30 tối nay nhé 😁
@@CodeXplore oki anh
@@anho-kz2xd 👍👍 chúc em cuối tuần vui vẻ nhé 😃
Thank you.
You re welcome bro
mong a ra thêm nhiều vd về lĩnh vực DA DS này nhiều hơn^^
Nhất định rồi em nhé 😁
em cảm ơn anh!
Hay quá anh ơi. Nếu mà trực quan hóa trực tiếp trên google map thì hay hơn nữa
Cảm ơn góp ý của em nhé ! Bọn anh sẽ ghi nhận và làm ở những video tiếp theo nhé !
Hi ad, cám ơn về phần trình bày rất chi tiết. Cho mình hỏi thêm nếu muốn display tên của 1 số city có diện tích lớn nhất thì syntax sẽ là ntn nhé, tks ad!
Siêu hay và dễ hiểu anh ạ. Cho em hỏi anh đã làm việc được bao nhiêu năm rồi anh, em thấy anh làm mượt mà quá. Cảm ơn anh về video
Anh làm việc tầm 5 năm rồi đó e nên a cũng muốn chia sẻ lại kiến thức vs mọi người
Video hay thế sao kênh không ra thêm video về mảng này ạ :((
12:56 anh ơi mình type như thế nào để ra được dấu mũi tên vậy ạ?
Thưa anh, phút 40:59 thấy anh có bật được gợi ý code, ở đó dùng phím tắt nào hay phải cài thêm gì ạ ? Em cảm ơn
"Shift + Tab" nhé em, nó sẽ print document về cái hàm đó cho em tham khảo luôn nhé, đỡ mất công google 😅
@@CodeXplore em cảm ơn ạ.
@@hieupmvds không có gì em nhé ! Have a nice day em nhé 😁
hé hé tối nay có cái để xem rồi
Hẹn em 7:30 tối nay nhé 😁
💎 thật là tiếc khi đã biết đến anh quá muộn..
Chưa bao giờ là muộn hết em nhé 😅
Hay quá
Cảm ơn em nhiều
Anh hướng dẫn cách crawl data đi ạ hoặc các web chia sẻ data phổ biến đi a. Em bí chỗ đấy quá. Chúc anh sức khỏe và thành công.
Ok em nhé ! Anh sẽ take note và làm video này nhé ! Anh cũng chúc em nhiều sức khỏe và thành công nha
@@CodeXplore Em cảm ơn anh. Anh có thể cho e biết anh lấy nguồn file csv trong bài ở đâu được không ạ.
Dạ add ơi, dạ add cho em hỏi với ạ, khi dùng bar, các cột có nhiều màu được không ạ
có trang nào để luyện tập các bài liên quan đến Data Sciense (cụ thể là luyện tập về pandas, numpy,...) này không bạn nhỉ? thanks
Bạn có thể làm các competition trên Kaggle nhé bạn
Hi Ad, rất cảm ơn chia sẽ hay và bổ ích của Ad. Khi mình làm theo phần project, khi scatter biến c=population thì kết quả vẫn theo như hướng dẫn, nhưng khi scatter thêm biến s=area thì các dot trên đồ thị bị thay đổi màu và kích cỡ, mình ko biết bị lỗi gì, nhờ Ad hướng dẫn giúp. Thanks
Lót dép ngồi hóng mà dép thì mòn nhưng chả thấy video đâu @@
Sơ ri em, tại video này dài hơn 1 tiếng nên anh làm hơi lâu 😄 Hẹn em 7:30 tối nay nhé ☺️
thanks a
You re welcome e
ad cho hỏi mình có thể gắn hình bản đồ vào biểu đồ tọa độ được không? Thanks
Hay quas a
Thanks em 👍
hay quá anh, anh share thêm cách vẽ chart có target được không
Em có thể xem video về seaborn nhé, mình có thể dùng hue để specify target variable
Tuyệt vời. Cảm ơn anh. Link ủng hộ Cafe ko vào được anh ơi
Cảm ơn em nhiều nhé
thanks
You re welcome bro
a oi, jup e phan biet RandomState, default_rng, seed voi a? e thay no giong nhau
hi hóng video của anh :))
hihi Cảm ơn em đã luôn ủng hộ CodeXplore nhé ! Team sẽ cố gắng hơn nữa
anh có thể làm video dạy về tensorflow được không ạ
Anh có làm về tensorflow rồi em nhé, em có thể xem ở link: ruclips.net/video/a4-hBti_sLo/видео.html
cho e hỏi là bước đầu tiên import pandas as pd là lúc nào cũng cần hả anh
khum em
Khi nào em cần dùng đến thư viện pandas thì mình mới cần import em nhé
anh ơi bên mình có tổ chức khóa học online không anh, em thấy video bài học rất hay và thực tế. nhung em muốn học python qua những dự án thực tế
Hi em, hiện tại CodeXplore chỉ đang tập trung phát triển những content miễn phí và chia sẻ trên RUclips em nhé 😁
A ơi, e sang học kỳ sau e có học môn phân tích dữ liệu 1, a có biết sách nào hay có thể recommend cho e vs được không ạ, e chúc a và team Codexplore nhiều sức khỏe ạ
Hi em, em có thể tham khảo sách này nhé: jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
Anh ơi, anh cho em hỏi là nếu nắm chắc các video của anh như video về numpy, pandas hay matplotlib này rồi áp dụng vào các bài toán thì có thể coi là nắm được cơ bản của DS chưa ạ?
numpy, pandas hay matplotlib là những tool cần để làm việc và xây dựng các mô hình máy học (machine learning model) thôi em nhé ! Điều kiện đủ vẫn là phải biết về các framework giúp xây dựng các mô hình như scikit-learn, tensorflow hay pytourch ! những phần này anh sẽ cover ở những video tiếp theo nhé !
@@CodeXplore vâng anh ạ em cũng mong anh ra sớm các framework này
@@nguyenhungtien8408 Nhất định rồi nhé em :D
em đang dùng jupyternb trên vscode, em muốn xem signature, docstring thì làm như nào ạ. Em có thử shift+tab nhưng nó không hiển thị gì cả.
anh ơi anh có thể làm video hướng dẫn craw data được không ạ ? em cảm ơn
Nhất định rồi em nhé
làm thế nào tải về file CSV trên git hub nhỉ ?
còn vẽ contour thì sao anh
a cho e hỏi, nếu dữ liệu nhiều quá tầm 1.5Gb có 153 cột nên nó ko hiện hết cột ra đc thì trực quan hóa dữ liệu ntn ạ :(
Anh ơi, dùng np.random.RandomState() và dùng np.random.seed () có gì khác nhau không ạ anh
Em cam ơn : )
Một câu hỏi rất hay, a quên không giải thích trong video:
1. Khi dùng np.random.seed sẽ làm thay đổi global RandomState,
2. Khi dùng np.random.RandomState thì sẽ tạo ra một class instance và em chỉ thay đổi RandomState của 1 mình instance đó thôi.
Vd:
np.random.seed(1234)
np.random.uniform(0, 10, 5)
#array([ 1.9151945 , 6.22108771, 4.37727739, 7.85358584, 7.79975808])
np.random.rand(2,3)
#array([[ 0.27259261, 0.27646426, 0.80187218],
# [ 0.95813935, 0.87593263, 0.35781727]])
r = np.random.RandomState(1234)
r.uniform(0, 10, 5)
#array([ 1.9151945 , 6.22108771, 4.37727739, 7.85358584, 7.79975808])
Dạ, cám ơn a nhiều ạ 😁❤❤
anh làm về AI đi 😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊
Cảm ơn em nhé, anh sẽ làm nha
Mình có thể xuất dữ liệu đầu ra vào một file báo cáo được không ạ ❤️
anh ơi, nếu e vẽ bar chart mà bị dính chữ ở trục x thì làm thế nào tách ra ạ
em thử dùng plt.tight_layout() hoặc increase Fig Size lên xem sao !
Ad có bài tập về phần này hông ạ
Em có thể kiếm các dataset trên Kaggle rồi tập visualise nó em nha
A Quân ơi, khi em làm theo Project cuối trong video, em dùng O-O API. Mọi thứ đều ok như Pyplot API cho đến khi em làm tới việc Chú thích diện tích các thành phố.
Em dùng câu lệnh:
area_range=[50,100,130,500]
for area in area_range:
ax.scatter([],[],s=area, c='k',alpha=0.9,label=str(area)+'km$^_{2}$')
thì nó ko báo lỗi. Nhưng em ko biêts làm sao để show cái chú thích ra đây ạ.
Em đã dùng lệnh ax.legend() thì nó báo lỗi. Mong anh đọc được và giúp em với, em xin cảm ơn ạ!
anh có video về các phân phối dữ liệu thường gặp không ạ ?
Em có thể xem Video Seaborn nha: ruclips.net/video/4_YB4ZWLgPg/видео.html
@@CodeXplore em cảm ơn anh nhiều ạ
@@PhuongLe-rb9qq you re welcome em ! Chúc em cuối tuần vui vẻ nhé !
Thật sự rất cảm ơn anh đã ra những video rất hay và bổ ích. Em có thắc mắc là Jupyter Notebook nó có khác gì so với những IDE khác vậy ạ? Tại sao không dùng những IDE khác ( như Spider, VScode) mà lại dùng Jupyter Notebook? Em cảm ơn a!
Jupyter nó chạy theo từng cell nhỏ tiện cho việc show kết quả nhất là việc vẽ đồ thị. Bạn sài VScode chạy vẽ nhiều đồ thị xem có tiện lợi hơn Jupyter notebook không là biết :))
Anh ơi, anh cho em hỏi về sự khác nhau ở 2 chỗ này( trong project cuối video) với ạ:
plt.scatter(lon, lat, c=np.log10(population),
s=area, cmap='viridis')
plt.colorbar(label='log$_{10}$(population)')
Tại sao cũng là log nhưng ở trên viết khác log ở dưới vậy anh. E thử áp dụng cách viết ở trên cho ở dưới: label=np.log10(population). Nhưng nó bị lỗi a ạ
Hi em, log ở plt.scatter(lon, lat, c=np.log10(population), ..) là hàm log trong Toán em nhé. Còn plt.colorbar(label='log$_{10}$(population)') ở dưới là để label cái thanh colorbar bên phải đó em để hiện label "Log10 population" em nhé.
Em cảm ơn anh ạ, chủ kênh siêu có tâm:))). Nghìn like cho anh ạ
@@linhnguyenhai4072 không có gì em nhé ! CodeXplore rất vui vì video giúp ích đc cho em 😁
anh oi cho em xin file ipyn vs,em muon tu lam lai cho quen as
Đây em nhé. Link: github.com/CodexploreRepo/data-science/blob/main/Code/A4_Matplotlib/Introduction_to_Matplotlib.ipynb
Hàng zìa
hihi Hi vọng video sẽ giúp ích được cho em ! Cảm ơn em đã ủng hộ CodeXplore nhé
cho em hỏi lỗi này sauwr sao vậy ạ ''
a cho e xin nguồn của dataset califoria cities với ạ
A lấy trên Kaggle nhé e: www.kaggle.com/camnugent/california-housing-feature-engineering
@@CodeXplore e cảm ơn...
@@minhhieunguyeninh5756 you re welcome em
giải thích dài dòng khó hiểu
Cảm ơn feedback của bạn, bạn có thể cho mình biết cụ thể những phần nào bạn thấy chưa dễ hiểu được không? Mình rất welcome những feedback mang tính đóng góp để có thể xây dựng kênh được tốt hơn 😄
hay
😍😍
23:59
thanks ban
23:59