Which Python libraries should I learn for Data Analysis

1. Môi trường phát triển (IDE)
2. Thư viện cơ bản & tính toán: NumPy, Pandas, SciPy
3. Trực quan hóa dữ liệu (Visualization): Matplotlib, Seaborn
4. Học máy (Machine Learning): Scikit-learn
5. Học sâu (Deep Learning): TensorFlow, PyTorch
6. Thống kê chuyên sâu: Statsmodels
7. Thu thập dữ liệu Web (Web Scraping): Beautiful Soup, Requests
8. Tương tác với Cơ sở dữ liệu (SQL/Database): SQLAlchemy
9. Phương pháp học tập

Bài viết khác cùng nhóm

Descriptive Statistics With Python

15/09/2025 18:15

Basic Programming With Python for Absolute Beginners

15/09/2025 18:12

Building a Classification model with Decision Tree using Python

15/09/2025 18:07

K-Means Clustering: K-Means Algorithm; Choose the optimal K; Evaluate model; Analyze the result

07/10/2025 21:59

K-Modes Clustering: Introduction to K-Modes; Calculate disimilarity; Deploy K-Modes in Python

07/10/2025 21:56

SIMILARITY MEASURES IN DATA MINING: Euclidean, Manhattan, Chebyshev, Cosine, Jaccard, Hamming.

07/10/2025 21:53

Deploy T-test and ANONA with Python: T-test, ANOVA, Case study, Deploy with Python.

07/10/2025 21:50

How to calculate and predict Customer Lifetime Value (CLV)

07/10/2025 21:47