苏州专业做网站,企业建站系统官网,成功的网络营销案例ppt,电子商务网站订单功能文章目录 掌握Python数据分析#xff1a;从入门到精通入门篇进阶篇精通篇 Python数据分析从入门到精通#xff08;第2版#xff09;#xff08;软件开发视频大讲堂#xff09;【文末送书-43】 掌握Python数据分析#xff1a;从入门到精通
Python已成为数据科学领域最受欢… 文章目录 掌握Python数据分析从入门到精通入门篇进阶篇精通篇 Python数据分析从入门到精通第2版软件开发视频大讲堂【文末送书-43】 掌握Python数据分析从入门到精通
Python已成为数据科学领域最受欢迎的编程语言之一其简洁的语法和强大的数据处理能力使其成为数据分析的首选工具。本文将从入门到精通的角度介绍Python数据分析的基础知识、常用工具和技巧帮助读者掌握数据分析的技能并提升应用能力。
入门篇
安装Python和相关工具
首先你需要在计算机上安装Python。建议使用Anaconda这样的集成环境它包含了数据分析所需的各种库和工具。安装完成后你就可以使用Jupyter Notebook这样的交互式环境来进行数据分析工作了。
学习基本的Python语法
学习Python的基础语法是入门数据分析的第一步。包括变量、数据类型、条件语句、循环语句等基本知识。可以通过在线教程、书籍或者视频课程来学习。
掌握常用的数据处理库
学习掌握Pandas和NumPy这两个库是进行数据分析的基础。Pandas提供了丰富的数据结构和数据处理函数能够方便地进行数据清洗、转换和分析NumPy是Python科学计算的基础库提供了多维数组对象和一系列函数可以高效地进行数值计算。
进阶篇
数据可视化
数据可视化是数据分析过程中至关重要的一环。Matplotlib和Seaborn是Python中常用的数据可视化库它们提供了各种绘图函数和样式选项可以绘制出漂亮而具有信息量的图表。掌握这些工具可以帮助你更好地理解数据并向他人传达分析结果。
数据探索与分析
掌握探索性数据分析EDA的技巧对于发现数据中的模式和趋势至关重要。通过统计指标、可视化和探索性分析方法可以深入了解数据的特征和关系为后续的建模和预测工作奠定基础。
机器学习应用
机器学习是数据科学领域的热门技术之一它可以通过训练模型来发现数据中的规律和模式并进行预测和分类。掌握Scikit-learn等机器学习库可以进行各种机器学习算法的实践应用如回归、分类、聚类等。
精通篇
数据处理优化
在大规模数据集上进行数据分析时数据处理的效率就显得格外重要。掌握一些高效的数据处理技巧如向量化操作、使用并行计算等可以显著提升数据处理的速度和效率。
模型调优与部署
在应用机器学习模型进行预测和分类时模型的调优是至关重要的一环。通过交叉验证、超参数调优等技术可以优化模型的性能并提升预测精度。此外了解模型部署和优化的技术可以将训练好的模型应用到实际生产环境中。
持续学习与实践
数据科学是一个不断发展和变化的领域要想保持竞争力就需要不断学习和实践。关注最新的技术趋势、参与数据科学社区和项目可以不断拓展自己的知识和技能保持在数据分析领域的领先地位。
总的来说Python数据分析涵盖了从数据获取到模型部署的全过程是数据科学家和分析师必备的技能之一。通过系统的学习和实践相信你也可以从入门到精通成为一名优秀的数据分析师。祝你在数据分析的道路上取得成功
Python数据分析从入门到精通第2版软件开发视频大讲堂【文末送书-43】 购书链接 DJhttps://item.jd.com/14293718.html DangDanghttps://product.dangdang.com/29655502.html 《Python数据分析从入门到精通第2版》从数据分析初学者角度出发以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例详细介绍了使用Python进行数据分析程序开发应掌握的各方面技术。全书共分21章包括数据分析基础、搭建数据分析开发环境、NumPy模块之数组计算、Pandas模块基础、Pandas模块之数据的读取、Pandas模块之数据的处理、Pandas模块之数据的清洗、数据的计算与格式化、数据统计及透视表、处理日期与时间、Scikit-Learn机器学习模块、Matplotlib模块入门、Matplotlib模块进阶、Seabom图表、Plotly图表、Bokeh图表、Pyecharts图表等内容以及4个项目实战综合案例。书中所有知识结合具体实例进行介绍涉及的程序代码给出了详细的注释读者可轻松领会Python数据分析程序开发的精髓从而快速提升数据分析开发技能。 另外《Python数据分析从入门到精通第2版/软件开发视频大讲堂》除了纸质内容还配备了Python在线开发资源库主要内容如下 同步教学微课共158集时长23小时 技巧资源库583个开发技巧 项目资源库44个实战项目 视频资源库598集学习视频 技术资源库1456个技术要点 实例资源库227个应用实例 源码资源库211项源代码 PPT电子教案 《Python数据分析从入门到精通第2版/软件开发视频大讲堂》可作为数据分析开发入门者的学习用书也可作为高等院校相关专业的教学参考用书还可供数据分析开发人员查阅、参考。 前言/序言 丛书说明“软件开发视频大讲堂‘’丛书第1版于2008年8月出版因其编写细腻、易学实用、配备海量学习资源和全程视频等在软件开发类图书市场上产生了很大反响绝大部分品种在全国软件开发零售图书排行榜中名列前茅2009年多个品种被评为”全国优秀畅销书“。 “软件开发视频大讲堂”丛书第2版于2010年8月出版第3版于2012年8月出版第4版予2016年10月出版第5版于2019年3月出版第6版于2021年7月出版。十五年间反复锤炼打造经典。丛书迄今累计重印680多次销售400多万册不仅深受广大程序员的喜爱还被百余所高校选为计算机、软件等相关专业的教学参考用书。 “软件开发视频大讲堂”丛书第7版在继承前6版所有优点的基础上进行了大幅度的修订。第一根据当前的技术趋势与热点需求调整品种拓宽了程序员岗位就业技能用书第二对图书内容进行了深度更新、优化如优化了内容布置弥补了讲解疏漏将开发环境和工具更新为新版本增加了对新技术点的剖析将项目替换为更能体现当今IT开发现状的热门项目等使其与时俱进更适合读者学习第三改进了教学微课视频为读者提供更好的学习体验第四升级了开发资源库提供了程序员“入门学习一技巧掌握一实例训练一项目开发一求职面试”等各阶段的海量学习资源第五为了方便教学制作了全新的教学课件PPT。 互联网的飞速发展为我们积累了庞大的数据各行各业所产生的数据如今已经开始显露价值。但是数据规模大结构复杂如果只靠人工处理是难以胜任的寻求工具是必然的。 Python语言简单易学、数据处理简单高效对于初学者来说容易上手。在科学计算、数据分析、数学建模和数据挖掘等方面Python占据了越来越重要的地位。另外Python第三方扩展库不断更新在数据可视化方面也提供了大量的数据可视化工具。 本书侧重介绍Python数据分析的三大剑客NumPy、Pandas、Matplotlib以及多种第三方数据可视化工具Seaborn、Plotly、Bokeh、Pyecharts通过基础实战帮助您快速掌握Python数据分析技能同时采用两种开发环境即PyCharm和JupyterNotebook以适应不同的数据分析需求既能完成大型项目又能够适应数据分析报告。为保证读者能学以致用本书在实践方面循序渐进地进行了3个层次的篇章介绍即基础知识、可视化图表、项目实战。 本书内容 本书提供了从Python数据分析入门到高手所必需的各类知识共分3篇。 第1篇基础知识。本篇包括数据分析基础、搭建数据分析开发环境、使用NumPy模块实现数组计算、使用Pandas模块实现数据的处理、数据的格式化、数据的统计及透视表、日期与时间的处理以及Scikit-Learn机器学习模块等基础方面的知识。介绍这些基础知识时结合大量的图示、举例、视频使读者能够快速掌握Python数据分析所需基础知识并为以后编程奠定坚实的基础。 第2篇可视化图表。本篇主要介绍数据分析中数据的可视化图表其中包含Python原生模块Matplotlib的基础入门与进阶内容以及多种第三方数据可视化工具Seaborn、Plotly、Bokeh、Pyecharts学习完本篇内容读者将可以实现数据分析后的可视化图表。 第3篇项目实战。本篇介绍了4个热门的数据分析项目其中包含股票数据分析、淘宝网订单分析、网站用户数据分析以及NBA球员薪资的数据分析。通过4个不同类型的数据分析项目让读者快速掌握Python数据分析的精髓并将学习到的数据分析技术应用到实践开发中为以后的开发积累经验。 本书特点 由浅入深循序渐进。本书以数据分析零基础入门读者和初、中级数据分析程序员为对象先从Python数据分析基础学起然后学习Python数据分析的可视化图表最后学习开发4个完整的数据分析项目。在讲解过程中其步骤详尽版式新颖读者在阅读中可以一目了然从而快速掌握书中内容。 微课视频讲解详尽。为便于读者直观感受程序开发的全过程书中重要章节配备了视频讲解共158集时长23小时使用手机扫描章节标题旁的二维码即可观看学习。初学者可轻松入门体验编程的快乐和成就感进一步增强学习的信心。 基础示例项目案例实战为王。通过例子学习是最好的学习方式本书核心知识讲解通过“一个知识点、一个示例、一个结果、一段评析”的模式详尽透彻地讲述了实际开发中所需的各类知识。全书共计343个应用实例4个项目案例致力为初学者打造“学习1小时训练10小时”的强化实战学习环境。 精彩栏目贴心提醒。本书根据需要在各章使用了很多“注意”“说明”等小栏目有助于读者在学习过程中轻松地理解相关知识点及概念进而快速掌握相应技术的应用技巧。
