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标题: Python数据分析入门与实践 [打印本页]

作者: admin 时间: 2022-5-18 00:19
标题: Python数据分析入门与实践

Python最适合做Web开发？No! 数据科学才是
机器学习、自然语言处理、数据视觉化、数据探索、数据分析和数据挖掘
这些火热的前沿技术都是数据科学体系的范畴，是高薪的代名词。而Python是用于数据科学绝佳选择！


     数据科学体系

     数据视觉化
     数据挖掘
     数据分析
     自然语言处理...
     数据探索
     深度学习
     机器学习




     数据科学



     50K


     机器学习



     30K


     数据挖掘



     20K


     Python工程师




     15K

     * 数据来源于拉勾网 *


只要会Python，就能轻松入门
配套股票市场数据分析案例，依次详解数据科学计算、数据图形化展示，最终会形成一个完整的实战项目

1
数据处理平台搭建
基于Anaconda的
Jupyter notebook

2
分析数据处理
Numpy、Pandas

3
数据可视化技术
Matplotlib、Seaborn

项目实战
股票市场数据分析

全球都在使用的主流数据分析库：从逐一讲解到综合运用
课程覆盖面广，实践性更强，是TensorFlow等热门Python机器学习库的必备基础

高效的数组和矩阵运算作为底层支撑

用于数据分析最好的库支持处理从不同的数据源收集而来的索引数据

二维绘图库，交互性强生成的图表可放大、推移支持多平台的交互环境

提供了高级的接口让用户专注于图形的绘制和效果的定制

数据科学的完整学习路径

Python3基础
推荐：《Python3 入门与进阶》

Python数据分析库
（本课程包含）

数据可视化实现
（本课程包含）

Scikit-learn库和机器学习
推荐：《机器学习入门Scikit-learn实现经典小案例》

深度学习
推荐：《深度学习之神经网络核心原理与算法》

学员专享增值服务

问答专区
讲师集中答疑
关于课程的问题都可在问答区随时提问讲师会进行集中答疑

源码开放
整套代码下载
课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知识自行修改、优化

适合人群及技术储备要求
只要具备基本的Python语法，对数据科学感兴趣的人都可以学习本课程，
这是一门真正入门课程，但并不止步于入门将带你从入门向进阶过渡，
带你迈进Python data science领域！
学前必备技术
Python语法基础丨高中数学知识

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