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编程百科手册

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课程目录已更新18节
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公告

各位同学们,大家好:
春节将至,专栏组的小伙伴们也要回家过年啦。所以在 1 月 24 日~ 2 月 2 日放假期间,所有专栏课程停止更新。如有不便,敬请谅解!
祝大家在新的一年里万事如意,学习愉快! ### 课程亮点

  • 掌握 Python 数据分析的基本技能
  • 一线数据分析工程师的实际工作经验指路
  • 打通数据分析理论到实战的关卡,先学知识后练技巧
  • 掌握可视化技术做出炫酷工作汇报,增加工作亮点
  • 掌握利用流行的 Pyecharts 工具绘制动态图表,提升工作效率

课程简介

联合彩票_[官网首页]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。

联合彩票_[官网首页]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。

联合彩票_[官网首页]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。

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。

专栏模块:

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。

课程目录已更新18节
适合人群
  • 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
购买须知
  1. 本专栏为图文形式内容服务,共计 32 小节,上线时间为 2019 年 12 月 27 日,预计 2020 年 2 月 27 日更新完成;
  2. 本专栏更新时间为每周 1,3,5 更新 1 篇(法定节假日顺延),形式为图文;
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本专栏知识点梳理

1.阅读本专栏需要一定的Python基础知识,可参考:

2.如果您想用实战项目加深数据分析学习,可参考实战课程:

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