Python 資料分析 - 入門實戰
這堂課程已經為2600 多位軟體開發人員和創作者帶來實質的幫助,課程共有40多個單元,10 多個資料集,還贈送一本高達41 個章節的電子書,課程中使用大量不同領域的資料做教學,最後你還能取得數十個豐富珍貴的資料原始檔
Description
這是一堂適合資料分析初學者的課程,透過這堂課程,我將快速的帶領同學從無到有,學會資料分析技術,課程中沒有艱澀難懂的演算法,高階程式語言技巧,我只教同學用得到的資料分析技術。這堂課程不同於傳統的教學方式,一般課程講師只用簡單、手動建立的資料做範例,但介紹的確是複雜難懂的程式功能,課程之後學生以為自己懂了,但確不知道如何應用。為了避免這樣的問題,我使用大量不同領域的資料做教學,這樣的教學方式讓同學上完這堂課程之後,你將會明確知道如何整理雜亂的資料,透過分析找出有用的知識,最後還能取得數十個豐富珍貴的資料原始檔。
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課程架構主要分成三個部分,分別是Python基礎課程與環境安裝、資料分析、資料視覺化基礎課程,以下針對這三個部分做詳細介紹。
Python基礎課程與環境安裝
這是為了Python 程式語言初學者設計的課程單元,從電腦環境設定與安裝,一直到能夠使用Python 程式語言,讓初學者能夠無痛接軌,繼續後面資料分析課程。
* 安裝電腦環境,分別針對Windows和Mac兩個不同作業系統,錄製課程影片
* 多種編輯程式軟體介紹,讓同學有多種選擇,保持彈性
* 第一隻Python 程式語言
* 變數和輸入文字
* 內建型態與轉型的方式
* 函式
* List和Tuple
* 字典(Dictionary)資料分析
這堂課程使用了數十個資料集,作為教學示範,其中包含了youtube 排名數據、Google股價、美國嬰兒姓名統計資料、鐵達尼號乘客名單等,多個豐富的資料,讓你在學習以下資料分析技術時更容易理解
* 資料分析基礎知識與技能介紹
* 切割出重要的資料和排序的技巧
* 將分散的資料群組化後分析結果
* 結合連結多組資料,整併分析
* 如何使用時間序列
* 統計應用實戰分析
* 字串處理技巧
* 資料不乾淨怎麼辦?數據清理和整理
每個課程單元都有練習題目,練習開始之前都有影片解說,練習之後也有提供正確答案的程式碼,讓同學能夠學以致用。資料視覺化基礎課程
前面課程將數據分析之後,透過繪製圖表的工具,將資料繪製出精美的圖表,讓使用者能夠清楚理解你分析後的知識和重點,最後使用台股的資料,繪製出股票專用的K線圖,觀察股價漲跌和交易量。
* 資料視覺化圖表
* 台灣股價交易分析AI 人工智慧
AI 輔助資料分析,用最簡單的自然語言,輕鬆的找出資料中潛在的意義
講師Ryan
華碩高級工程師,多年軟體開發經驗
Code Gym 創辦人
目前在Hahow有開設Java程式語言和資料庫設計課程,Udemy 有開設「Python基礎課程和網路爬蟲入門實戰」課程
課程品質保證
後製剪輯,沒有贅詞,確保優質學習過程
有字幕,邊看邊學更容易理解
程式一行一行說明帶著你一起學,讓你聽得清楚又明白
適合對象
初入資料分析領域的新鮮人
想理解資料科學方法與應用情境的專業人士
商學院背景,想學習資料科學的大學或研究所學生
程式語言初學者
從實作專案來學習,已經被證明是學習技能的最有效的方法,對程式設計更是如此!
如果你正在尋找透過實作來學習 資料分析 的課程,那這堂課程就是你最好的選擇
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What You Will Learn!
- 課程中使用了數10個資料集,作為教學示範,其中包含了youtube 排名數據、Google股價、美國嬰兒姓名統計資料、鐵達尼號乘客名單、世界各國飲酒統計資料等,多個豐富的資料,讓你在學習以下資料分析技術時更容易理解
- 40 個資料分析課程單元,你將學會資料分析的知識,切割出資料和排序、將分散的資料群組化後分析、結合連結多組資料、整併分析等各種技巧
- 贈送一本高達41 個章節的電子書,當你透過Code Gym 的課程打下紮實的基礎之後,還能夠繼續不斷成長,自我學習,這才是這一堂課程帶給你最重要的價值
- 課程單元都有練習題目,練習開始之前都有影片解說,練習之後也有提供正確答案的程式碼,讓同學能夠將所學的技巧活用在解決問題上
- 資料視覺化課程,透過繪製圖表的工具,將資料繪製出精美的圖表,讓使用者能夠清楚理解你分析後的知識和重點,最後使用台股的資料,繪製出股票專用的K線圖,觀察股價漲跌和交易量
- 資料不乾淨怎麼辦?數據清理和整理是資料分析初期的重要步驟,如果你沒有一個乾淨完整的資料,分析出來的資料也不會正確,所以課程將會教你這個重要步驟的方法
- 這堂課程已經為2600 多位軟體開發人員和創作者帶來實質的幫助
- Code Gym 官網有提供更多豐富的課程介紹,歡迎您前往瀏覽課程細節!!
Who Should Attend!
- 初入資料分析領域的新鮮人
- 想理解資料科學方法與應用情境的專業人士
- 商學院背景,想學習資料科學的大學或研究所學生
- 程式語言初學者