Python 3 数据分析 Data Science零基础完全入门

Numpy/Pandas/Matplotlib/Seaborn, 數據處理,分析,可視化,通過Python入門數據科學,機器學習

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Description

根据Indeed,Glassdoor和Dice等职场网站所提供的信息,与去年同期相比,随着各行各业越来越依赖于数据进行决策,商业对数据科学家的需求也在继续扩大。

事实上,对于我们可以从不同的学习路径进入到热门的职业中,如何选择一条合适的道路取决于你现在所处的职业阶段。除去数学和统计学的要求外,编程方面的专业技术同样是数据科学必须掌握的一项技能。


数据科学家们需要处理复杂的问题,一般问题的解决过程都包括四个主要的步骤:数据收集和清洗、数据探索、数据建模和数据可视化。

Python可以在整个流程中提供必要有效的处理工具,每一个步骤都有专门的工具库,对此我们会在下面做详细介绍。Python包含许多强大的统计学和数学工具,比如Pandas, Numpy, Matplotlib, SciPy, scikit-learn等等,另外还包括先进的深度学习工具,比如Tensorflow, PyBrain等等。

此外,Python被认作是人工智能和机器学习的基础语言,而数据科学和人工智能又有着密切的交集。因此,Python被视为数据科学领域应用最广泛的语言并不会令人感到意外。


本課程的學習需要有一定的Python基礎,建議您先學習一下我的“Python3面向對象編程”課程。

本課程是Python Data Science的入門課程,是學習Python在Text Mining,Machine learning,deep learning中應用的基礎。

本課程主要包含以下內容:

  1. anaconda和Jupyter的安裝

  2. numpy入門

  3. pandas入門

  4. 使用pandas進行數據分析處理

  5. 數據可視化之Matplotlib

  6. 數據可視化之Seaborn

  7. 數據分析項目實戰

数据科学是通过组织,处理和分析数据从大量不同的数据中获取知识和洞察力的过程。 它涉及许多不同的学科,如数学和统计建模,从数据源提取数据和应用数据可视化技术。 通常还涉及处理大数据技术以收集结构化和非结构化数据。

What You Will Learn!

  • 如何使用 Jupyter Notebook
  • 如何使用numpy進行數據處理
  • 如何使用pandas進行數據處理和分析
  • 如何使用matplotlib進行數據可視化
  • 如何使用Seaborn進行數據可視化
  • 真實項目實戰

Who Should Attend!

  • 對data science感興趣并想從事相關職業
  • 對使用Python進行數據處理分析感興趣