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編程百科手冊

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課程目錄已更新32節(jié)
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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(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)指路
  • 打通數(shù)據(jù)分析理論到實(shí)戰(zhàn)的關(guān)卡,先學(xué)知識(shí)后練技巧
  • 掌握可視化技術(shù)做出炫酷工作匯報(bào),增加工作亮點(diǎn)
  • 掌握利用流行的 Pyecharts 工具繪制動(dòng)態(tài)圖表,提升工作效率

講師介紹

講師 Lemeng_study,浙江大學(xué)工學(xué)碩士,資深數(shù)據(jù)挖掘?qū)<?,一位在一線有著 8 年工作經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)老兵,熱衷于知識(shí)的傳播與分享。

課程簡介

當(dāng)人工智能的浪潮席卷著大數(shù)據(jù)奔涌而至,我們每個(gè)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(dòng)決策,在日趨白日化的競爭中站穩(wěn)腳步,甚至化被動(dòng)為主動(dòng),實(shí)現(xiàn)彎道超車。

一套精心設(shè)計(jì)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(shí)。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(biāo)簽重新表征,在數(shù)據(jù)工程師的眼中,數(shù)據(jù)都是會(huì)說話的。而今天這門專欄,將為你提供一個(gè)支點(diǎn),一個(gè)可以撬動(dòng)數(shù)據(jù)分析板塊的支點(diǎn)。

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(fèi)、靈活的語法、豐富的第三方庫、平緩地學(xué)習(xí)曲線等諸多優(yōu)勢,因而廣受數(shù)據(jù)分析師的追捧。

學(xué)習(xí)用 Python 做數(shù)據(jù)分析,你得到的不僅僅是一項(xiàng)技能,更是一把能夠打開一個(gè)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(diǎn),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(bào)增加亮點(diǎn),更是成為數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、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(qiáng)、專業(yè)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析進(jìn)階及實(shí)戰(zhàn)課程。在實(shí)際寫作中,通過具體案例分析切入專業(yè)知識(shí)點(diǎn),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(xué)習(xí)的常見數(shù)據(jù)源以及手把手教你搭建一個(gè)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(jìn)行分析與統(tǒng)計(jì)。

第三部分:解讀數(shù)據(jù)分析的核心組件 Pandas,從實(shí)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(gè)大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,即依托南京的海量房價(jià)信息,源碼解讀如何用 Numpy、Pandas、Matplotlib 分析南京房價(jià)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(jìn)行實(shí)戰(zhàn)分析。

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

課程目錄已更新32節(jié)
精選留言
  • weixin_慕數(shù)據(jù)3280604

    辛苦撰文者 ,文章寫得干貨慢慢,能真切的體會(huì)到作者在努力讓我們懂,感動(dòng)呀~~

    講師回答 / Lemeng_study

    學(xué)習(xí)最難的就是邁出第一步,加油加油~

  • 浮生長恨歡娛少

    不積跬步,無以至千里;不積小流,無以成江海。學(xué)習(xí)之事,貴在堅(jiān)持,自勉!

  • weixin_慕瓜2303502

    這篇文章打開了一個(gè)新視野,很系統(tǒng)的介紹了python分析數(shù)據(jù)之路。

更多精選留言

適合人群
  • 有一定 Python 基礎(chǔ)的學(xué)員
  • 想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的學(xué)員
  • 想拓寬自身技術(shù)視野的學(xué)員
購買須知
  1. 本專欄為圖文形式內(nèi)容服務(wù),共計(jì) 32 小節(jié),上線時(shí)間為 2019 年 12 月 27 日,預(yù)計(jì) 2020 年 2 月 27 日更新完成;
  2. 本專欄更新時(shí)間為每周 1,3,5 更新 1 篇(法定節(jié)假日順延),形式為圖文;
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本專欄知識(shí)點(diǎn)梳理

1.閱讀本專欄需要一定的Python基礎(chǔ)知識(shí),可參考:

2.如果您想用實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目加深數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí),可參考實(shí)戰(zhàn)課程:

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