2023年Python数据分析有什么好的课程推荐吗？

数据分析正变得越来越重要，已经渗透到互联网的各个岗位中。数据分析不再是某一岗位的专有技能，而是每个互联网从业者入行必学，在职必会，升职必备的标配技能。

哪些人需要学习数据分析课程呢？（1）大学生想入行互联网：现在和将来想进入互联网行业，会数据分析将是硬性要求；（2）运营人员系统提升自己：运营人员是否会数据分析，差别绝对不是工资那么简单；（3）产品经理深入理解业务：产品经理不会数据分析就是个笑话，这是职业标配技能；（4）程序员转型产品经理：会数据分析的程序员可以轻松转型产品经理，突破35岁瓶颈。

Python是一门简约、通俗易懂的编程语言。Python是开源的，有很多优秀的库可以用于数据分析。另外，Python与最受欢迎的开源大数据平台Hadoop有很好的兼容性。因此，学习Python对有志于向大数据分析岗位发展的人来说，是一件事半功倍的事！

Python在数据分析方面有哪些优势：（1）不受数据规模的约束，能够处理大规模数据；（2） Python的sklearn库提供了丰富的数据挖掘和人工智能方法，为使用者分析各种场景提供方法支持；（3）自动数据分析能够显著提升工作效率；（4）能够绘制各种前沿的数据图表；（5）在海量数据采集方面有独特的优势。

我们从国内外知名大学和跨国公司的Python数据分析课程中，根据注册人数、评分、评论和口碑进行排名，筛选出下面2023年6个最受欢迎的Python数据分析MOOC课程，你可以在MOOC学习平台免费注册学习。

1. 使用 Python 进行数据分析

IBM公司：Joseph Santarcangelo

 使用Python分析数据是数据科学家和数据分析师的一项基本技能。你从使用Python进行数据分析的基础知识，学习构建和评估数据模型。你将使用几个开源的Python库，包括Pandas和Numpy来加载、操作、分析和可视化数据集，还将使用scipy和scikit学习，以构建机器学习模型并做出预测。

本课程为期6周，每周约2小时。主要内容包括：（1）开发用于清理和准备分析数据的Python代码；（2）执行探索性数据分析，并使用Pandas、Numpy和Scipy等库将分析技术应用于数据集；（3）使用数据帧名操作数据、汇总数据、了解数据分布、执行相关性和创建数据管道；（4）使用机器学习科学工具，学习库构建和评估回归模型，并将它们用于预测和决策。本课程可用于申请IBM数据科学和数据分析师专业证书。

2. Python数据分析-零基础速成Python

首都经济贸易大学：刘经纬教授

 刘经纬教授的这个Python数据分析免费公开课已有超过100万人参加。它是一个零基础体验课，你通过一节课了解Python的8个核心领域：（1）Python大数据分析；（2）Python人工智能；（3）Python数据分析双证书；（4）Python办公自动化；（5）Python自动化运维；（6）Python网络爬虫；（7）搞定竞赛、毕业设计保研和奖学金；（8）搞定考研、500强和公务员技术面试。

你如果想深入学习Python数据分析，刘教授还有一个160个课时的《30天快速上手Python数据分析》VIP课程，包括软件安装、快速入门、编程语法、算法基础和答疑补充。完成课程后，你可获得华为开发者学堂颁发的Python数据分析专业考试证书。

3. Data Analysis Using Python

宾西法利亚大学：Brandon Krakowsky教授

宾西法利亚大学的使用Python数据分析课程，你将学习数据框架和连接数据等核心概念，并学习如何使用熊猫、numpy和矩阵库等数据分析库，演示如何加载、检查和查询数据，从而获得数据聚合和总结以及基本数据可视化方面的技能。

本课程为期3周，每周5-6小时。课程由3个模块组成，模块1：使用csv模块加载、查询和过滤数据；模块2：使用pandas来加载、查询、连接和过滤数据；模块3：汇总和可视化数据。这个课程是4门Python和Java编程专项课程其中的一门，你参加这个专项课程，可以提高计算机编程技能，在4个月内学会两种流行的编程语言。

4. Python网络爬虫与信息提取

北京理工大学：嵩天教授等

 你将学习利用Python语言爬取网络数据并提取关键信息的技术和方法，掌握定向网络数据爬取和网页解析的能力，包括Python计算生态中最优秀的网络数据爬取和解析技术，包括构建网络爬虫功能的两条重要技术路线：requests-bs4-re和Scrapy。它们广泛应用于Amazon、Google、PayPal、Twitter等国际知名公司。学习本课程需要有一些Python编程基础。

本课程为期8周，每周2-3小时。主要内容包括：（1）Python/Requests：通过HTTP/HTTPS协议自动从互联网获取数据并向其提交请求的方法；（2） Python/Beautiful Soup：从所爬取HTML页面中解析完整Web信息的方法；（3）Python/Re：从所爬取HTML页面中提取关键信息的方法；（4）Python/Scrapy：通过网络爬虫框架构造专业网络爬虫的基本方法。 

5. Foundations of Data Analytics

香港科技大学：Cecia Ki Chan教授

香港科技大学的数据分析基础课程，你将学习数据分析的基本技术，包括数据收集、数据提取、数据集成、数据清理和基本的机器学习技术。你将学到如何管理和优化分析价值链，包括收集和提取合适的值，选择正确的数据处理，集成来自各种资源的数据，以及使用Python等编程工具。

本课程为期8周，每周6-10小时。课程主要内容包括：（1）基本统计分析；（2）数据预处理的要点；（3）基本的机器学习技术；（4）了解数据集成；（5）数据安全和隐私；（6） Python编程；（7）用于数据预处理和分析的Python库。

6. Python for Data Science

加州大学圣地亚哥分校：Leo Porter 教授等

 本课程是数据科学微硕士项目的一部分，有超过30万学习者注册学习。你将学习一系列功能强大的、开源的工具来分析数据和进行数据科学，包括python、jupyter notebooks、pandas、numpy、matplotlib、git和许多其他工具。

本课程为期10周，每周8-10小时。完成本课程后，你将可以通过使用python工具导入数据、探索数据、分析数据和可视化数据，并生成易于共享的报告，从而在大型数据集中找到答案。本课程将为你在数据科学微硕士全部课程中取得成功打下基础。

如果你想了解更多课程信息，请在评论区留言。