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如何用Python进行数据分析?详细教程,教小白快速入门_python数据分析_python编程基础与数据分析

python编程基础与数据分析

(1)Python所有方向的学习路线(新版)

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新,知识体系更全面了。

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(2)Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频,总共100多个,虽然没有那么全面,但是对于入门来说是没问题的,学完这些之后,你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

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(3)100多个练手项目

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了,只是里面的项目比较多,水平也是参差不齐,大家可以挑自己能做的项目去练练。

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网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。

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在学习一项新技术之前,我们要先明白这是什么?怎么学习?怎么用?

学习数据分析也是同理,下面给大家准备了数据分析步骤+学习路径+数据能力+就业简历等内容,希望能帮助到你!

一、明确概念、了解分析步骤

数据分析是通过明确分析目的,梳理并确定分析逻辑,针对性的收集、整理数据,并采用统计、挖掘技术分析,提取有用信息和展示结论的过程,是数据科学领域的核心技能。

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二、为什么用Python做数据分析?

  • **广度:**每一个行业都需要用数据来辅助决策,面对现在海量的大数据,数据分析是加分项;
  • **精度:**Python是一门编程语言,如果你以前依靠excel来做数据图,那你可以尝试用Python;
  • **高效:**传统而重复的数据工作太多了,这些完全可以通过Python程序编写自动化;

Python是一种广泛使用的解释型、高级编程、通用型编程语言,其的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法,而且Python在数据分析上有很多方便使用的工具。其中Anaconda是一个免费开源的Python语言的发行版本,用于计算科学(数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析),Anaconda致力于简化包管理和部署。在Anaconda中可以使用多种方便进行数据分析的工具。例如:Jupyter notebook、Spyder等。

三、学习路径

第一阶段:Python编程语言核心基础。快速掌握一门数据科学的有力工具。

第二阶段:Python数据分析基本工具。通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具,快速具备数据分析的专业范儿。

第三阶段:Python语言描述的数学基础。概率统计、线性代数、时间序列分析、随机过程是构建数据科学的基石,这里独树一帜,通过python语言描述这些数学,快速让数学知识为我所用,融会贯通。

第四阶段:机器学习典型算法专题。这一部分利用前面介绍的基础知识,对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、条分缕析、各个击破。

第五阶段:实战环节深度应用。在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析,例如:对[基金投资策略]、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。

3.2 相关数据分析库:
  • NumPy官网: NumPy 提供了真正的数组功能以及对数据进行快速处理的函数,是Python中相当成熟和常用的库。
  • SciPy官网: SciPy依赖于NumPy,因此安装前需先安装NumPy。SciPy包含的功能有最优化、[线性代数]、积分、插值、拟合、[特殊函数]、快速[傅里叶变换]、信号处理和图像处理、[常微积分]求解等其他科学与过程中常用的计算。
  • Pandas官网: Pandas 是Python下最强大的数据分析和探索工具,包含高级的[数据结构]和精巧的工具,支持类似SQL的数据增、删、查、改,并有丰富的数据处理函数;支持[时间序列分析]功能;灵活处理缺失数据等。
  • Matplotlib官网: Matplotlib是最著名的绘图库,主要用于二维绘图,以及简单的[三维绘图]。它提供了一整套丰富的命令,让我们可以非常快捷地用Python可视化数据,而且允许输出达到出版质量的多种图像格式。
  • Scikit-learn官网: Scikit-learn 是一个与机器学习相关的库,它提供了完善的机器学习工具箱,包括[数据预处理]、分类、回归、聚类、预测、模型分析等。
  • Keras官网: Keras 并非简单的神经网络库,而是一个基于Theano 的强大的深度学习库,不仅可以搭建简单普通的神经网络,还可以搭建各种深度学习模型,如[自编码器]、循环神经网络、递归神经网络、[卷积神经网络])等。

除了上面提到这些,还有不少Python库对于数据分析和处理都是非常方便的,正如大量的开源库是Python受欢迎的最重要的原因之一。

四、[数据分析师]能力体系

入门(能解决基础问题)

  • 深度理解各个数据指标代表的含义,并且能够及时的发现数据中的问题和机会
  • 能够熟练运营各种数据分析工具,分析数据中的问题,提出有价值的意见和建议

进阶(分析深度)

  • 快速,准确,深度理解数据代表的含义,并且能够快速找到问题的根源
  • 能够根据不同的数据分析需求,选择不同的分析维度和方法,对数据进行挖掘,发现其中存在的规律性,为业务提供前瞻性的数据建议

专业(分析深度和广度)

  • 能够根据不同的业务形态,参与到业务的规划中,根据业务特点建立一整套的数据分析体系
  • 能够从不同的角度对整个行业形势和竞争对手进行分析,并结合自身的业务特点,给出影响管理决策层的意见和建议

五、就业要求篇

【百度】:
  • -计算机、统计学、[应用数学]等相关专业本科及以上学历
  • -3年以上互联网数据分析经验,有用户行为、商业化等分析经验者优先
  • -熟练掌握数据分析工具,熟练使用SQL,熟练使用Python/R者优先
  • -执行力强,工作积极主动,具有优秀的理解、沟通与协调能力,能承受一定工作压力
【阿里】:
  • 1.五年以上互联网工作经验,熟悉并热衷于互联网产品尤其是移动端产品,对业务有敏锐的观察力和数据洞见;
  • 2.两年以上互联网数据产品经验或相关[项目管理]经验者优先;
  • 3.精通Excel,掌握R、SAS、SPSS任一数据分析工具,R优先;
  • 4.掌握SQL、hadoop海量数据处理,有构建海量数据[数据仓库])经验优先;
  • 5.对数字有敏锐的观察力,喜欢和数字打交道,严谨细致; 较强的分析能力,逻辑推理能力;
  • 6.较强的书面及口头表达能力; 具有较强的自主学习能力,乐于接受挑战;
  • 7.有责任心、具有团队合作精神,能承受一定的工作压力。

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

最后

不知道你们用的什么环境,我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器,没有软件,或者没有资料,没人解答问题,都可以免费领取(包括今天的代码),过几天我还会做个视频教程出来,有需要也可以领取~

给大家准备的学习资料包括但不限于:

Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件

python 零基础视频教程

Python 界面开发实战教程

Python 爬虫实战教程

Python 数据分析实战教程

python 游戏开发实战教程

Python 电子书100本

Python 学习路线规划

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