代码编织梦想

Python数据分析,主要需要学习以下内容:

1、Python语法基础

2、Python数据分析扩展包:Numpy、Pandas、Matplotlib等

3、Python爬虫基础(非必须,但可以提升兴趣)

4、Python数据探索及预处理

5、Python机器学习

Python语法基础

Python作为一门编程语言,当然需要先学习其语法基础,如果学习过其他编程语言,上手Python会比较快。Python语法基础需要掌握以下内容:

​网上有很多学习资料,随便买本书就可以,或者学习本号录制的Python数据分析视频。

Python数据分析扩展包

有了Python基础后,接下来就需要学习Python数据分析扩展包了,常用的有3个:Numpy、Pandas和Matplotlib。

1、Numpy

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算框架。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,相当于将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。

2、Pandas

Pandas,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因而Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。另外Python中常用的DataFrame,及用读取外部数据文件的方法都属于Pandas。

3、Matplotlib

Matplotlib是一个很强大的Python可视化库,可以很轻松地绘制各种数据图表,包括三维图表。

Python爬虫基础(非必须)

严格来说,Python爬虫不属于Python数据分析的范畴,但是可以作为一个可以提升自己兴趣,以及提升自己Python功底的工具,当然有些时候,数据分析师也需要自己爬取一些数据。

Python数据探索及预处理方法

在学习了以上内容后,还需要学习一些常用的数据探索及预处理方法,才能够用Python进行一些基础统计分析,因为很多时候在分析数据前,还需要对数据进行探索及预处理。

Python机器学习

在学习了以上内容后,就可以学习更强大也更复杂的分析方法了,也就说所谓的数据挖掘,主要工具就是机器学习。

1、机器学习绪论

首先需要了解机器学习,及其常见术语。

2、机器学习常用算法

机器学习常用算法分为两类,监督学习和无监督学习。

大部分算法可以通过调用Scikit-learn中的现成算法来实现,当然可以自己编写算法,前提是数学功底要好,而且要对算法的原理掌握得很透彻。

学完这套资料应该能得到很大的收获

Python经验分享

 

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!

Python学习路线

这里把Python常用的技术点做了整理,有各个领域的知识点汇总,可以按照上面的知识点找对应的学习资源。
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学习软件

Python常用的开发软件,会给大家节省很多时间。
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学习视频

编程学习一定要多多看视频,书籍和视频结合起来学习才能事半功倍。
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100道练习题

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实战案例

光学理论是没用的,学习编程切忌纸上谈兵,一定要动手实操,将自己学到的知识运用到实际当中。
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最后祝大家天天进步!!

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