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BitTiger 来自硅谷的终身学习平台 and O N

课程介绍你是否希望学习当下最火最热的数据分析技能,将你的职业发展到更高水平?从营销人员,运营分析师到纯数据科学家,使用Python的数据分析技能、帮助企业根据实际数据做出明智决策已经是数据分析岗位不可缺少的技能。如果你有基本的数学技能,想要学习你的第一门编程语言,并准备好掌握核心数据分析技能 - 这门课程适合你。

为什么我要选择BitTiger?

BitTiger是来自硅谷的终身学习平台,我们的教学团队有上百名来自世界顶尖科技公司的资深技术专家和教育创新者。在BitTiger的过去三年中,我们已经教学过数千名学生。我们的学生已经在京东,腾讯,百度,谷歌和Facebook等世界知名公司工作。现在,我们首次尝试视频课程的形式,与世界分享知识。

为什么要学习Python和数据分析技能呢?Python有望成为世界上最流行的编码语言之一,可用于各种应用程序,包括Web开发,数据分析和机器学习。随着数据收集和存储的流行,基于数据分析的业务决策能力已经被广大公司认可和广泛使用,尤其是互联网行业的功能公司。如果你具备强大的数据分析技能,那么将成为一名更有价值且更受追捧的员工。

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课程介绍你是否希望学习当下最火最热的数据分析技能,将你的职业发展到更高水平?从营销人员,运营分析师到纯数据科学家,使用Python的数据分析技能、帮助企业根据实际数据做出明智决策已经是数据分析岗位不可缺少的技能。如果你有基本的数学技能,想要学习你的第一门编程语言,并准备好掌握核心数据分析技能 - 这门课程适合你。

为什么我要选择BitTiger?

BitTiger是来自硅谷的终身学习平台,我们的教学团队有上百名来自世界顶尖科技公司的资深技术专家和教育创新者。在BitTiger的过去三年中,我们已经教学过数千名学生。我们的学生已经在京东,腾讯,百度,谷歌和Facebook等世界知名公司工作。现在,我们首次尝试视频课程的形式,与世界分享知识。

为什么要学习Python和数据分析技能呢?Python有望成为世界上最流行的编码语言之一,可用于各种应用程序,包括Web开发,数据分析和机器学习。随着数据收集和存储的流行,基于数据分析的业务决策能力已经被广大公司认可和广泛使用,尤其是互联网行业的功能公司。如果你具备强大的数据分析技能,那么将成为一名更有价值且更受追捧的员工。

谁应该报名这门课?无论你是想成为一名全职开发人员,还是在从事运营或业务岗位,数据分析都是你所需要的关键技能。任何没有背景或只有初学者编码背景的人都非常适合这门课程,因为我们将从最基本的Python编码技能开始,并教你使用相关数据分析工具。

课程的内容安排是什么样的?

  1. 达到Python编程的中级技能水平

  2. 了解不同的数据类型,函数,异常和错误处理,以及如何与bash交互

  3. 学习从JSON和CSV格式等文本文件中读取和写入

  4. 安装并学习如何使用Anaconda包管理器

  5. 执行基本的SQL查询和其他数据库操作

  6. 使用Numpy库来操作数组

  7. 使用Matplotlib创建数据可视化

  8. 使用Scikit进行机器学习分析

  9. 使用Jupyter Notebook环境进行开发

上完这门课程会获得什么?首先从零开始教你使用强大的Python编程语言所需的基本编程技巧。接下来,我们将继续教你如何使用流行的分析工具安装和基本的运行分析操作,例如:Numpy,Pandas,MatPlotlib,Scikit和Jupyter Notebook等。在每个章节中,我们还将为你提供小练习,测试你的掌握程度,夯实你的知识技能。完成本课程后,你将有信心将Python放在简历上,并为数据分析师的职业发展打下坚实的基础。

你还在等什么?立刻报名,开始你的数据分析师职业生涯吧!

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What's inside

Learning objectives

  • 达到python编程的中级技能水平
  • 执行基本的sql查询和其他数据库操作
  • 使用numpy库来操作数组
  • 使用pandas进行数据分析
  • 使用matplotlib创建数据可视化
  • 使用scikit进行机器学习分析
  • 使用jupyter notebook环境进行开发

Syllabus

快速入门
课程结构介绍

使用Mac的同学可以直接调用内置的python,或者前往下面的链接下载Anaconda进行安装(Anaconda的安装在第八章节也会进行介绍)。

https://www.anaconda.com/download/#macos

Mac系统上的Python安装
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Traffic lights

Read about what's good
what should give you pause
and possible dealbreakers
Teaches how to use Anaconda, a package manager, which simplifies the process of installing, managing, and deploying data science packages, making it easier for learners to manage their projects
Covers Scikit-learn, a popular machine learning library, enabling learners to perform various machine learning tasks, such as classification, regression, and clustering, which are essential for data analysis
Explores data visualization with Matplotlib, which is essential for presenting data insights effectively and creating compelling visuals for reports and presentations, enhancing communication skills
Includes a section on regular expressions, which are useful for pattern matching and data extraction, but may require additional study for those unfamiliar with the concept
Features a section on interacting with Bash, a command-line interpreter, which is useful for automating tasks and managing files, but may be challenging for beginners without prior experience

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Reviews summary

Python数据分析入门与基础

根据学生们的反馈,这门“Python数据分析:从入门到精通”课程非常适合编程和数据分析领域的初学者 作为入门的第一步。许多评论提到课程从基础讲起,讲解清晰 易于理解,尤其对零基础的学习者友好 构建了扎实的Python及常用数据分析库(如Numpy和Pandas)基础 。然而,一些有经验的学习者指出,尽管课程名为“从入门到精通”,但高级主题(如Scikit-learn)的深度不足 ,距离真正的“精通”有一定差距 ,需要额外的学习资源进行补充。部分评论还提及课程内容可能需要更新 ,以适应库版本的变化。总体而言,课程在构建初学者基础方面表现出色 ,但对于追求高级技能的学习者来说,可能无法完全满足需求
附带的练习和示例能帮助巩固知识。
"课程中的代码示例和练习非常实用,跟着敲一遍能加深理解。"
"每章后的小练习设计得很好,能够及时检验学习效果。"
"通过动手实践,我感觉知识掌握得更牢固了。"
"理论结合实践的方式很有效,让我更快地掌握了技能。"
Python语法和常用库基础讲得很清晰。
"Python的基础语法和Numpy、Pandas等库的用法讲得非常清晰,概念解释得很到位。"
"课程结构合理,一步步带我掌握了Python数据分析的核心工具和方法。"
"讲师对基础知识点的梳理很有条理,让我对数据处理流程有了清晰的认识。"
"通过课程的学习,我能够熟练使用Pandas进行基本的数据清洗和处理了。"
课程从零基础开始,对新手非常友好。
"对于完全没有编程基础的我来说,这门课程非常友好,从Python基础开始讲得很详细。"
"老师的讲解深入浅出,即使是小白也能听懂,很适合作为数据分析的入门课程。"
"我之前没接触过Python,跟着课程一步步学,感觉掌握了基础,迈出了第一步。"
"这门课让我这个数据分析新手快速了解了Python及其在数据分析中的应用。"
某些库或环境配置与当前版本有差异。
"课程录制时间可能较早,安装某些库时遇到了版本不兼容的问题,需要自己额外搜索解决。"
"跟着课程进行环境配置时,发现Anaconda等软件界面或步骤有些不一样了。"
"希望能更新一下内容,尤其是涉及具体工具版本和安装的部分,避免新手踩坑。"
未达到“精通”水平,尤其是机器学习部分。
"课程名为'入门到精通',但感觉讲到Scikit-learn时就匆匆带过了,深度不够。"
"如果希望用Python做更复杂的机器学习项目,这门课提供的知识是远远不够的。"
"对于已经有一定编程基础,想深入学习数据科学的人来说,后面的内容可能过于基础。"
"课程更偏重入门,对于如何将这些工具应用于实际复杂问题讲得不多。"

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Python数据分析:从入门到精通 with these activities:
阅读《利用Python进行数据分析》
通过阅读本书,可以系统地学习Python数据分析的各个方面,并掌握实际应用技巧。
Show steps
  • 通读本书,了解Python数据分析的整体框架。
  • 重点学习NumPy和Pandas库的使用。
  • 尝试复现书中的示例代码。
练习使用Pandas进行数据清洗
通过大量的练习,熟练掌握Pandas库的数据清洗技巧,提高数据处理效率。
Show steps
  • 下载一些公开的数据集。
  • 使用Pandas读取数据。
  • 进行缺失值处理、重复值删除等操作。
  • 进行数据类型转换和格式化。
阅读《Python数据科学手册》
通过阅读本书,可以全面了解Python数据科学的工具和技术,并掌握高级应用技巧。
Show steps
  • 通读本书,了解Python数据科学的整体框架。
  • 重点学习Matplotlib和Scikit-Learn库的使用。
  • 尝试复现书中的示例代码。
Three other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all six activities
撰写数据分析博客
通过撰写博客,分享学习心得和实践经验,加深对数据分析知识的理解。
Show steps
  • 选择一个感兴趣的数据分析主题。
  • 收集相关数据并进行分析。
  • 撰写博客文章,详细介绍分析过程和结果。
  • 发布博客并与他人交流。
创建数据可视化报告
通过创建数据可视化报告,提高数据呈现和沟通能力。
Show steps
  • 选择一个数据集。
  • 使用Matplotlib或Seaborn进行数据可视化。
  • 撰写报告,解释可视化结果。
  • 优化报告,使其更易于理解。
启动一个数据分析项目
通过实际项目,将所学知识应用到实际问题中,提高解决问题的能力。
Show steps
  • 选择一个实际的数据分析项目。
  • 收集数据并进行预处理。
  • 使用Python进行数据分析和建模。
  • 评估模型性能并进行优化。
  • 撰写项目报告并进行展示。

Career center

Learners who complete Python数据分析:从入门到精通 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
数据分析师
数据分析师利用数据来帮助企业做出更好的决策。本课程教授Python编程和数据分析工具,因此对于希望成为数据分析师的人来说,本课程是一个很好的起点。数据分析师需要能够使用Python进行编程,并使用数据分析工具来分析数据。本课程涵盖了这些主题,因此学员可以学习成为一名成功的数据分析师所需要的技能。通过学习本课程,学员将能够使用Python编程,使用Numpy操作数组,使用Pandas进行数据分析,使用Matplotlib创建数据可视化,使用Scikit进行机器学习分析,并使用Jupyter Notebook环境进行开发。
数据科学家
数据科学家运用统计学、机器学习和计算机科学的知识来分析复杂的数据集。本课程将有助于学员成为数据科学家,因为它涵盖了Python编程,以及数据分析和机器学习的基本工具。数据科学家通常需要精通Python,本课程帮助学员达到中级Python编程水平。学员还将学习使用Numpy、Pandas、Matplotlib和Scikit Learn等库。数据科学家使用这些工具来清理、分析和可视化数据,并构建预测模型。因此,本课程对于有志于数据科学领域的人来说是非常有价值的。
商業智能分析師
商业智能分析师负责分析数据并识别趋势,以便为业务决策提供信息。本课程通过教授Python和数据分析库,为学员成为商业智能分析师做好准备。商业智能分析师需要很强的数据分析技能,而Python是执行这些分析的强大工具。通过学习本课程,学员将能够利用Python编程,使用Numpy操作数组,使用Pandas进行数据分析,使用Matplotlib创建数据可视化,使用Scikit进行机器学习分析,并使用Jupyter Notebook环境进行开发,这些都将是他们在商业智能分析领域的宝贵技能。
运营分析师
运营分析师分析运营数据,以帮助公司优化流程和提高效率。运营分析师需要能够分析大量数据,并使用这些数据来识别瓶颈和改进机会。要成为成功的运营分析师,掌握数据分析技能至关重要。本课程通过教授Python编程,以及数据分析和可视化工具,为学员成为运营分析师做好准备。完成本课程后,学员将能够掌握数据分析技能,可以利用Python编程,使用Numpy操作数组,使用Pandas进行数据分析,使用Matplotlib创建数据可视化,使用Scikit进行机器学习分析,并使用Jupyter Notebook环境进行开发,从而提高运营效率。
機器學習工程師
机器学习工程师构建和部署机器学习模型。本课程涵盖了学员成为机器学习工程师所需要的许多技能。机器学习工程师需要精通Python编程,这是本课程教授的一个关键技能。此外,本课程还涵盖了机器学习中常用的几个库,包括Numpy、Pandas和Scikit Learn。学员可以利用本课程学习如何使用这些库来构建和评估机器学习模型。通过学习本课程,学员将能够利用Python编程,使用Numpy操作数组,使用Pandas进行数据分析,使用Matplotlib创建数据可视化,使用Scikit进行机器学习分析,并使用Jupyter Notebook环境进行开发。
数据工程师
数据工程师负责构建和维护数据管道,使数据科学家和分析师能够访问和分析数据。本课程通过教授Python编程、SQL和其他数据库操作,以及如何读取和写入各种格式的数据文件,为学员成为数据工程师打下基础。数据分析师通常需要熟悉数据工程的基础知识,以便更好地理解数据的来源和结构。学习本课程,学员可以掌握Python编程,执行基本的SQL查询,并了解如何使用Numpy和Pandas等库来处理数据。
市场营销分析师
市场营销分析师分析市场营销数据,以帮助公司改进其市场营销活动。本课程通过教授Python编程以及数据分析和可视化工具,为学员成为市场营销分析师做好准备。市场营销分析师需要能够分析大量数据,并使用这些数据来识别趋势和模式。本课程涵盖了这些主题,因此学员可以学习成为一名成功的市场营销分析师所需要的技能。学员可以利用本课程学习如何使用Matplotlib创建数据可视化。
研究分析師
研究分析师进行研究并分析数据,以提供见解和建议。本课程可能有助于学员成为研究分析师,因为它教授了Python编程和数据分析,这些对于进行研究和分析数据至关重要。研究分析师需要能够收集、清理和分析数据,并使用统计方法和数据分析技术来识别趋势和模式,进而提出有价值的见解。通过本课程,学员将能够利用Python编程,使用Numpy操作数组,使用Pandas进行数据分析,使用Matplotlib创建数据可视化,使用Scikit进行机器学习分析,并使用Jupyter Notebook环境进行开发。
业务分析师
业务分析师通过分析数据和业务流程来帮助组织改进其运营和系统。本课程可能有助于学员成为业务分析师,因为它教授了Python编程和数据分析的基础知识,这些对于理解和改进业务流程至关重要。业务分析师需要能够收集、分析和记录业务需求,并使用数据来识别改进机会。通过本课程,学员将能够使用Python进行数据分析,并利用Numpy和Pandas等库来处理和分析数据。
定量分析师
定量分析师在金融领域使用数学和统计模型来分析风险和机会。定量分析师通常需要高级学位,例如数学、统计学、物理学或金融工程硕士或博士学位。本课程可能有助于为定量分析师的职业生涯做准备,因为它涵盖了Python编程,以及数据分析和机器学习的基本工具。通过学习本课程,学员将能够利用Python编程,使用Numpy操作数组,使用Pandas进行数据分析,使用Matplotlib创建数据可视化,使用Scikit进行机器学习分析,并使用Jupyter Notebook环境进行开发。
風險分析師
风险分析师评估金融或其他领域的风险。本课程可能有助于学员成为风险分析师,因为它教授了Python编程和数据分析,这些对于评估和管理风险至关重要。风险分析师需要能够使用统计方法和数据分析技术来识别、评估和量化风险,并制定策略来减轻这些风险。通过本课程,学员将能够利用Python编程,使用Numpy操作数组,使用Pandas进行数据分析,使用Matplotlib创建数据可视化,使用Scikit进行机器学习分析,并使用Jupyter Notebook环境进行开发。
金融分析师
金融分析师分析财务数据、提供投资建议。虽然本课程不是专门的金融课程,但它教授的Python编程和数据分析技能可能对金融分析师很有用。金融分析师需要能够分析财务报表、构建财务模型并进行估值。本课程教授的Python技能可以用于自动化这些过程,提高效率和准确性,所以对于希望进入金融分析领域的专业人士而言,本课程的学习将大有裨益。
数据库管理员
数据库管理员负责管理和维护数据库系统。本课程介绍了SQL查询和其他数据库操作,这对于数据库管理员来说是有用的技能。数据库管理员需要能够安装、配置和维护数据库,并确保数据的安全性和完整性。通过本课程,学员可以学习如何执行基本的SQL查询,从而更好地理解和操作数据库。
网络开发人员
Web开发人员构建和维护网站和Web应用程序。虽然本课程不是专门针对Web开发的,但Python是一种用于Web开发的流行语言,因此本课程可能对希望成为Web开发人员的人有益。网络开发人员通常需要精通多种编程语言和技术,本课程可以帮助学员入门Python,这是一种用于后端Web开发的强大语言。此外,数据分析技能对于Web开发人员来说也变得越来越重要,因为他们需要分析用户数据以改进网站和应用程序。
系统管理员
系统管理员负责管理和维护计算机系统和服务器。本课程介绍了与Bash的交互,这对于系统管理员来说可能很有用。系统管理员需要能够使用命令行界面来管理系统,而Bash是一种常用的命令行shell。通过本课程,学员可以学习如何使用Python与Bash交互,从而自动化一些系统管理任务。

Reading list

We've selected two books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Python数据分析:从入门到精通.
本书是学习Python数据分析的经典之作,详细介绍了NumPy、Pandas等核心库的使用方法。它提供了大量实例,帮助读者掌握数据清洗、处理、分析和可视化的技能。本书既适合初学者入门,也适合有一定经验的开发者作为参考手册。
本书全面介绍了Python数据科学的常用工具和技术,包括NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn。它不仅讲解了这些库的基本用法,还深入探讨了其内部原理和高级特性。本书适合有一定Python基础,希望系统学习数据科学的读者。

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