Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点,Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势,Python受欢迎程度扶摇直上。
图片来源用Python玩转数据
由于Python拥有非常丰富的库,使其在数据分析领域也有广泛的应用。由于Python本身有十分广泛的应用,本期Python数据分析路线图主要从数据分析从业人员的角度讲述Python数据分析路线图。整个路线图计划分成16周,120天左右。主要学习内容包括四大部分:
1)Python工作环境及基础语法知识了解(包括正则表达式相关知识学习);
2)数据采集相关知识(python爬虫相关知识);
3)数据分析学习;
4)数据可视化学习。
PYTHON学习路径计划图
Python工作环境及基础语法知识了解
对于Python基础语法学习部分,学习周期大概为4周,需要的相关资源在网络上都能找到免费的资源,而且质量都不错。相关中文资源如下:
1.python工作集成环境包
Python(x,y):下载地址
Pycharm:下载地址
2.python数据分析相关库(Pandas/ Numpy/
Scipy/ Matplotlib)
如果安装了上面集成工作包,则下面的包不需要重新安装了。关于包的安装方法在学习资源图书中都有介绍,通常安装库采用pip方法,也可以用pip list查询系统安装了哪些库。
3.学习资源
图书:1)Python基础教程(第2版)[电子版图书自行百度]
2)深入浅出Head First python(中文版)[电子版图书自行百度]
在线教程:1)廖雪峰的python教程
2)正则式学习
视频教程:1)慕课网python入门
2)慕课网python进阶
3)正则式学习视频
数据采集学习
Python数据分析学习指南:16周精通之路

本文提供了一份详尽的Python数据分析学习路径,包括Python基础、数据采集、数据分析和数据可视化四个部分,共计16周的学习计划。推荐的Python集成环境有Python(x,y)和Pycharm,数据采集涉及Python爬虫技术,而数据分析则围绕Pandas、Numpy等库展开,适合数据分析从业者参考学习。"
95205903,8615455,C++控制小数点后位数技巧,"['C++编程', '输入输出流', '精度控制']
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