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神仙级python数据分析入门教程(非常详细),零基础入门到精通,从看这篇开始!_python数据分析-从入门到精通

python数据分析-从入门到精通

近几年,互联网领域进入大数据红利时代。包括腾讯、阿里、字节在内的各大巨头,依靠基于大数据的商业模式成为了当下最挣钱的公司。

所以行业对数据人才的需求量巨大,仅字节一家在本季度就有近千个数据类职位虚席以待。以当下的发展速度,未来数据类岗位的需求量将呈指数级上升。

据统计,掌握数据分析技能的职场人,其薪资是其他同行的两至三倍,普遍月薪均不低于35K,精通者年薪500K很轻松。

学习数据分析技能,是公认的涨薪捷径。对新手来说,想入门数据分析却并不容易。

虽然网上能够找到的学习资源很多,但是很多繁琐而又杂乱的内容,除了给初学者增加理解和认识的噪音外,真正能够起到明确的方向指引导的,确实不多。

以至于很多人一开始没有明确的方向就一头扎进去,学了很久却不知道自己到底在学什么,或者自己学了很久不知道能够做什么。

学习一门技术之前,你应该知道,你想要达成的目标是什么样的。

也就是说,你想通过这门技术来解决哪些问题。你就可以知道要达成这样的目标,它的知识体系是怎么样的。

今天就分享给大家这份字节大佬开源分享的《Python数据分析实例》,从入门到精通成体系的一套教程,非常适合初学者以及想要进阶的同学。

第1章 准备工作

第2章 引言

第3章 ipython:一种交互式计算和开发环境

  • ipython基础
  • 内省
  • 使用命令历史
  • 与操作系统交互
  • 软件开发工具
  • ipython html notebook
  • 利用ipython提高代码开发效率的几点提示
  • 高级ipython功能

第4章 numpy基础:数组和矢量计算

  • numpy的ndarray:一种多维数组对象
  • 通用函数:快速的元素级数组函数
  • 利用数组进行数据处理
  • 用于数组的文件输入输出
  • 线性代数
  • 随机数生成
  • 范例:随机漫步

第5章 pandas入门

  • pandas的数据结构介绍
  • 基本功能
  • 汇总和计算描述统计
  • 处理缺失数据
  • 层次化索引
  • 其他有关pandas的话题

第6章 数据加载、存储与文件格式

  • 读写文本格式的数据
  • 二进制数据格式
  • 使用html和web api
  • 使用数据库

第7章 数据规整化:清理、转换、合并、重塑

  • 合并数据集
  • 重塑和轴向旋转
  • 数据转换
  • 字符串操作
  • 示例:usda食品数据库

第8章 绘图和可视化

  • matplotlib api入门
  • pandas中的绘图函数
  • 绘制地图:图形化显示海地地震危机数据
  • python图形化工具生态系统
第9章 数据聚合与分组运算
  • groupby技术
  • 数据聚合
  • 分组级运算和转换
  • 透视表和交叉表
  • 示例:2012联邦选举委员会数据库

第10章 时间序列

  • 日期和时间数据类型及工具
  • 时间序列基础
  • 日期的范围、频率以及移动
  • 时区处理

第11章 金融和经济数据应用

  • 数据规整化方面的话题
  • 分组变换和分析
  • 更多示例应用

第12章 numpy高级应用

  • ndarray对象的内部机理
  • 高级数组操作
  • 广播
  • ufunc高级应用
  • 结构化和记录式数组
  • 更多有关排序的话题
  • 高级数组输入输出
  • 性能建议

上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【python数据分析实例

以上就是这份《Python数据分析实例》,大家学的时候完全不用担心,其实我们每个人都天生数据敏感,自带分析事物的天赋,只不过在没有分析方法加持之前,我们凭的是经验和直觉。

你不必完全回炉重造,像开发程序一样去学代码、像考试一样去背函数和方法,只需要一些业务的常识,像均值、极值、排序、相关性、中位数……

这些东西我们信手捏来的东西往往占据数据分析的绝大多数内容,你所学的只不过是实现这些的工具而已。

就像一个100行的数据,给任何一个智力正常的人,不用任何工具和编程技术,他也能获得一份基本的结论,而工具则是让我们在效率、可扩展性和实现维度方面得到更好的提升,仅此而已。

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