近年来,数据分析师的需求非常大,90%的岗位技能需要掌握Python作为数据分析工具。
本课程以案例驱动的方式讲解如何利用Python完成数据获取、处理、数据分析及可视化方面常用的数据分析方法与技巧。
适用人群:
2. 不会使用Python的数据分析师从业者
4. 想使用Python实现机器学习的工程师
1. 熟悉数据分析的流程,包括数据采集、处理、可视化等
3. 快速积累多个业务领域的数据分析项目经验
课程大纲:
课程介绍、工作环境准备、Python语言基础回顾、Python数据结构讲解
第二课 科学计算及数据可视化入门 (2小时)
第三课 本地数据的采集与操作 (2小时)
left join、right join、inner join
第四课 网络数据的获取与表示 (2小时)
爬虫框架Scrapy基础
第五课 数据分析工具Pandas 基础 (2小时)
数据的过滤筛选、索引及多重索引、Pandas统计计算和描述、Pandas的绘图函数
第六课 数据分析工具Pandas进阶 (2小时)
数据的分组运算
实战案例:互联网电影资料库分析 (IMDB 5000 Movie Dataset)
数据清洗、合并、转化和重构
Matplotlib回顾及扩充
交互式数据可视化—Bokeh绘图
第八课 机器学习基础及机器学习库scikit-learn入门 (2小时)
scikit-learn入门
第九课 项目实战:“闪电约会”配对预测 (2小时)
数据分析与处理
课程总结
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