- 有一定 Python 基础的学员
- 想学习数据分析的学员
- 想拓宽自身技术视野的学员
讲师 Lemeng_study,浙江大学工学硕士,资深数据挖掘专家,一位在一线有着 8 年工作经验的技术老兵,热衷于知识的传播与分享。
当人工智能的浪潮席卷着大数据奔涌而至,我们每个人都无法作壁上观。
为了应对挑战,包括传统企业在内的各类巨头,将数据作为自己的生命线,希望打通公司内部的一座座数据孤岛,以数据驱动决策,在日趋白日化的竞争中站稳脚步,甚至化被动为主动,实现弯道超车。
一套精心设计的大数据决策流程,可以改变一家企业的经营方式,这已经成为业内共识。复杂的业务流程可以被数据模型重新定义,用户的衣食住行可以用数据标签重新表征,在数据工程师的眼中,数据都是会说话的。而今天这门专栏,将为你提供一个支点,一个可以撬动数据分析板块的支点。
Python 如今广泛地应用在数据分析领域。 其具有开源免费、灵活的语法、丰富的第三方库、平缓地学习曲线等诸多优势,因而广受数据分析师的追捧。
学习用 Python 做数据分析,你得到的不仅仅是一项技能,更是一把能够打开一个全新领域的钥匙。数据挖掘、人工智能、量化分析等等,无一不是建立在 Python 数据分析的基础之上。所以我们才说,用 Python 做数据分析,是起点,也是未来,如果说人工智能是万丈高楼,那么用 Python 做数据分析则是其中最重要的地基。
掌握 Python 数据分析与可视化,不仅可以为自己的工作汇报增加亮点,更是成为数据分析、大数据、机器学习、人工智能领域稀缺人才的入门之路,让升职加薪更为可能。
专栏分为 6 大模块,共 32 小节:
本专栏基于 Python3.6 及以上版本,希望打造一期读者友好、可读性强、专业性强的数据分析进阶及实战课程。在实际写作中,通过具体案例分析切入专业知识点,深入浅出,没有基础的读者也可以轻松上手。
第一部分:介绍 Python 的基础特征、数据分析学习的常见数据源以及手把手教你搭建一个可用的 Python 数据分析环境。
第二部分:解码数据分析的基础组件 Numpy,介绍数组类型的数据格式,以及如何利用 Numpy 进行分析与统计。
第三部分:解读数据分析的核心组件 Pandas,从实战角度解析 Pandas 的主要功能及使用技巧。
第四部分:利用业界最火的 Matplotlib 完成一个大数据实战项目,即依托南京的海量房价信息,源码解读如何用 Numpy、Pandas、Matplotlib 分析南京房价并可视化。
第五部分:解读如何利用 Pyecharts 开发 Echarts 图表,并利用中国高铁大数据,进行实战分析。
第六部分:专栏总结,专栏内容回顾,以及学习数据分析课程之后的展望。
辛苦撰文者 ,文章写得干货慢慢,能真切的体会到作者在努力让我们懂,感动呀~~
不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。学习之事,贵在坚持,自勉!
这篇文章打开了一个新视野,很系统的介绍了python分析数据之路。
挺不错的,值得信赖
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