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你將收獲

• 掌握 Python 數(shù)據(jù)分析的基本技能
• 一線數(shù)據(jù)分析工程師的實際工作經(jīng)驗指路
• 打通數(shù)據(jù)分析理論到實戰(zhàn)的關(guān)卡，先學知識后練技巧
• 掌握可視化技術(shù)做出炫酷工作匯報，增加工作亮點
• 掌握利用流行的 Pyecharts 工具繪制動態(tài)圖表，提升工作效率

講師介紹

講師 Lemeng_study，浙江大學工學碩士，資深數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜遥晃辉谝痪€有著 8 年工作經(jīng)驗的技術(shù)老兵，熱衷于知識的傳播與分享。

課程簡介

當人工智能的浪潮席卷著大數(shù)據(jù)奔涌而至，我們每個人都無法作壁上觀。

為了應(yīng)對挑戰(zhàn)，包括傳統(tǒng)企業(yè)在內(nèi)的各類巨頭，將數(shù)據(jù)作為自己的生命線，希望打通公司內(nèi)部的一座座數(shù)據(jù)孤島，以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，在日趨白日化的競爭中站穩(wěn)腳步，甚至化被動為主動，實現(xiàn)彎道超車。

一套精心設(shè)計的大數(shù)據(jù)決策流程，可以改變一家企業(yè)的經(jīng)營方式，這已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)共識。復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程可以被數(shù)據(jù)模型重新定義，用戶的衣食住行可以用數(shù)據(jù)標簽重新表征，在數(shù)據(jù)工程師的眼中，數(shù)據(jù)都是會說話的。而今天這門專欄，將為你提供一個支點，一個可以撬動數(shù)據(jù)分析板塊的支點。

Python 如今廣泛地應(yīng)用在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。 其具有開源免費、靈活的語法、豐富的第三方庫、平緩地學習曲線等諸多優(yōu)勢，因而廣受數(shù)據(jù)分析師的追捧。

學習用 Python 做數(shù)據(jù)分析，你得到的不僅僅是一項技能，更是一把能夠打開一個全新領(lǐng)域的鑰匙。數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、量化分析等等，無一不是建立在 Python 數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)之上。所以我們才說，用 Python 做數(shù)據(jù)分析，是起點，也是未來，如果說人工智能是萬丈高樓，那么用 Python 做數(shù)據(jù)分析則是其中最重要的地基。

掌握 Python 數(shù)據(jù)分析與可視化，不僅可以為自己的工作匯報增加亮點，更是成為數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、機器學習、人工智能領(lǐng)域稀缺人才的入門之路，讓升職加薪更為可能。

專欄模塊

專欄分為 6 大模塊，共 32 小節(jié)：

本專欄基于 Python3.6 及以上版本，希望打造一期讀者友好、可讀性強、專業(yè)性強的數(shù)據(jù)分析進階及實戰(zhàn)課程。在實際寫作中，通過具體案例分析切入專業(yè)知識點，深入淺出，沒有基礎(chǔ)的讀者也可以輕松上手。

第一部分：介紹 Python 的基礎(chǔ)特征、數(shù)據(jù)分析學習的常見數(shù)據(jù)源以及手把手教你搭建一個可用的 Python 數(shù)據(jù)分析環(huán)境。

第二部分：解碼數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)組件 Numpy，介紹數(shù)組類型的數(shù)據(jù)格式，以及如何利用 Numpy 進行分析與統(tǒng)計。

第三部分：解讀數(shù)據(jù)分析的核心組件 Pandas，從實戰(zhàn)角度解析 Pandas 的主要功能及使用技巧。

第四部分：利用業(yè)界最火的 Matplotlib 完成一個大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)項目，即依托南京的海量房價信息，源碼解讀如何用 Numpy、Pandas、Matplotlib 分析南京房價并可視化。

第五部分：解讀如何利用 Pyecharts 開發(fā) Echarts 圖表，并利用中國高鐵大數(shù)據(jù)，進行實戰(zhàn)分析。

第六部分：專欄總結(jié)，專欄內(nèi)容回顧，以及學習數(shù)據(jù)分析課程之后的展望。