内容 隐藏
1 Python 掌握数据：使用顶级库进行数据分析
2 Python for Data Mastery: Data Analytics with Top Libraries
2.1 你将学到什么
2.2 要求
2.3 描述
2.4 本课程适合谁：

Python 掌握数据：使用顶级库进行数据分析

Python for Data Mastery: Data Analytics with Top Libraries

Python 的基本库：掌握数据分析和可视化的实用指南

你将学到什么

  • 掌握 Python 流行的数据分析库：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scipy、Seaborn 和 Plotly。
  • 数据操作、分析和可视化技术的实用技能。
  • 统计概念在数据分析中的应用。
  • 通过将业务问题转化为分析问题来解决业务问题。
  • 高效处理大型数据集并识别模式和趋势。
  • 创建强大的数据可视化和仪表板以进行报告。
  • 编写可扩展的 Python 代码以进行数据分析。

 

要求

  • 一台可以访问互联网的计算机，用于查看课程材料和练习。
  • 学习的渴望和好奇心驱动的心态！
  • 对 Python 有基本了解。如果您是初学者，请首先考虑我的其他 Python 课程。

描述

未来几年，将需要管理和处理超过 1 亿 TB 的数据，苹果、亚马逊、Facebook、谷歌和几家人工智能公司等公司愿意支付高价来聘请能够分析和获取见解的熟练工人从这个数据来看。通过我们的综合课程“Python for Data Mastery”让自己沉浸在数据分析的世界中，这将帮助您成为数据解锁向导，使用大多数公司使用的最流行和最受欢迎的 Python 数据分析和可视化库，例如 Numpy、 Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scipy 和 Plotly。

本课程旨在帮助初学者和经验丰富的专业人士，弥合理论与实践之间的差距，教学生使用 Python 最强大的库来操作、分析和可视化数据。

经过数小时精心制作的内容，该课程提供了无数与现实世界场景非常相似的实践作业，确保学生不仅获得知识，而且获得有价值的就业技能。我们的毕业生继续在数据分析、机器学习、数据工程等领域发展他们的职业生涯。立即为您的员工提供支持，释放业务数据的真正潜力。

  1. 掌握 Python 流行的数据分析库：Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 和 Plotly。
  2. 数据操作、分析和可视化技术的实用技能。
  3. 统计概念在数据分析中的应用。
  4. 有效处理大型数据集并识别模式和趋势以预测趋势。
  5. 创建强大的数据可视化和仪表板，用于在董事会中发挥重要作用的报告。
  6. 编写可扩展的 Python 代码进行数据分析，经受住数据量和复杂性的考验。
  7. 将复杂的业务挑战转化为推动决策的分析解决方案。

本课程适合谁：

  • 寻求 Python 和数据分析坚实基础的初学者。这包括希望转向以数据为中心的职业的学生和专业人士。
  • 希望提高 Python 编程技能并学习数据分析和可视化新技术的中级数据分析师或科学家。
  • 数据科学领域经验丰富的专业人士，希望掌握先进的概念并随时了解最新的工具和库。
  • 来自其他领域的 IT 专业人士寻求将自己的技能多样化到数据分析领域。
  • 希望利用数据分析做出更好决策的商业专业人士、经理和顾问。
  • 希望对员工进行数据分析培训的公司，以最大限度地从业务数据中获得洞察力。
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