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数据分析目标

1. 数据采集
2. 数据预处理
3. 数据清洗
4. 数据转换
5. 数据可视化
6. 数据可视化报告
   最终要实现[生成数据可视化报告]该难度为e
   任务量为c

需要工具

• numpy（向量）
• pandas（数据处理，可编程的ETL工具）
• matplotlib（echarts）
• jupyter

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机器学习

1. 回归
2. 分类
3. 聚类
4. 深度学习

深度学习需要了解（难度较高需要有较好的数学思维）
难度为b
任务量为c

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计算机语言的学习

• 计算（各种数据类型）
• 信息处理（字符串操作）
• 条件判断
• 循环
• 面向过程（函数）
• 面向对象（类）
• 网络
• 数据库
• 多线程

pandas

• 增
• 删
• 该
• 差