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你将收获

1.针对程序员常见的数据分析问题,带你一一拆解落地;

2.你能使用Python轻松实现数据分析与挖掘的应用;

3.你能达到中高级数据分析师的应用水平,通过数据分析解决业务中实际问题。

适用人群

1.大学生,平时并未接触如何用数据分析思维解决编程问题;2.对算法、数据结构掌握程度薄弱的人,数据分析思维可以让你更好的理解数据结构原理及应用;3.想学习新技术,如人工智能、机器学习、深度学习等,这是你的必修课程; 4.想修炼好编程内功的程序员

课程介绍

92讲视频课+16大项目实战+源码+¥800元课程礼包+讲师社群1V1答疑+社群闭门分享会=99元

 

为什么学习数据分析?


      人工智能、大数据时代有什么技能是可以运用在各种行业的?数据分析就是。


      从海量数据中获得别人看不见的信息,创业者可以通过数据分析来优化产品,营销人员可以通过数据分析改进营销策略,产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯,金融从业者可以通过数据分析规避投资风险,程序员可以通过数据分析进一步挖掘出数据价值,它和编程一样,本质上也是一个工具,通过数据来对现实事物进行分析和识别的能力。不管你从事什么行业,掌握了数据分析能力,往往在其岗位上更有竞争力。

  

本课程共包含五大模块:


一、先导篇:

通过分析数据分析师的一天,让学员了解全面了解成为一个数据分析师的所有必修功法,对数据分析师不在迷惑。

 

二、基础篇:

围绕Python基础语法介绍、数据预处理、数据可视化以及数据分析与挖掘......这些核心技能模块展开,帮助你快速而全面的掌握和了解成为一个数据分析师的所有必修功法。

 

三、数据采集篇:

通过网络爬虫实战解决数据分析的必经之路:数据从何来的问题,讲解常见的爬虫套路并利用三大实战帮助学员扎实数据采集能力,避免没有数据可分析的尴尬。

 

四、分析工具篇:

讲解数据分析避不开的科学计算库Numpy、数据分析工具Pandas及常见可视化工具Matplotlib。

 

五、算法篇:

算法是数据分析的精华,课程精选10大算法,包括分类、聚类、预测3大类型,每个算法都从原理和案例两个角度学习,让你不仅能用起来,了解原理,还能知道为什么这么做。

本课知识点

数据处理数据管理RFM模型线性回归案例其他编程语言python数据分析正则表达式数据结构Python数据可视化数据算法工作

课程讨论

"202005 ","29321900 " 文件读取后,双引号怎么清洗?
数据源在哪里拿呢?想要拿到对应数据源
觉得前面10章还可以,后面一般。
我有一个数据表 将日期按排序需要改成数字形式1,2等。通过日期groupby后得出结果,现在想将1,2数字变成Jan这种英文日期格式在画图 怎样做呢
Python数据分析与挖掘 的那張心智圖在哪裡下載 我已經下載所有課件了 沒看到那張圖
提醒一下,这一节的例子如果使用最新版本的库会出现AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'ix'。把ix改成loc就可以了
有些第三方库的代码都是老版本的,新版本的有的都删除了。。。。怎么说呢。。学习效果一点也不好。
个人认为前几章讲的还不错,到了爬虫那章就很粗略了,老师说书上讲的详细,这门课应该只是讲讲皮毛,想详细学习再去看看书。
n阶矩阵表示不服,n*n也表示不服
泼个冷水吧,后面关于算法模型这一块占了课程非常多的内容,而且明显的希望两头抓(算法思想简介和编程实操),可结果两边都抓不住。 算法思想这一块,介绍的太简略了,不够抽象的同时还缺失了各个算法之间的横向比较,而且我个人认为,花那些时间做算法的公式介绍以及变换过程的讲解,还不如更多的说一说各个算法的优缺点(特别是横向对比的)。 而到了编程实操这里,更是几乎一带而过了,让人感觉这是大学课堂的理论课。

所有回复(4):

看到后面了,深有同感!
既然有人回复了,再多说两句吧。本来作为一个入门的课程,花时间去讲解那些模型的公式变换,而且只用了十几分钟来讲,这就是在浪费时间,能在十几分钟吃透这个公式的,不太需要看这个,对于不能吃透的,还不如更多的时间讲一讲更实用的。 而且最重要的是,在讲完这些模型之后就结束了,连一个稍微完整,像样一点的练习项目都没有,真的是太教条主义了。
达到中高级就是痴人说梦了,这个课程只能说是让你初步入门,了解数据分析
我同意你说的

同学笔记

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