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。
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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。
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？
达到Python编程的中级技能水平
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
学习从JSON和CSV格式等文本文件中读取和写入
安装并学习如何使用Anaconda包管理器
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
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！
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
- 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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Syllabus
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
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Reviews summary
Python数据分析入门与基础
附带的练习和示例能帮助巩固知识。
Python语法和常用库基础讲得很清晰。
课程从零基础开始，对新手非常友好。
Activities
阅读《利用Python进行数据分析》
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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。
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Python for Data Analysis
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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
Show steps
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》
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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。
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Python Data Science Handbook: Essential Tools...
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-
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
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撰写数据分析博客
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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
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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
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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。
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- 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
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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。
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- 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。
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- 重点学习Matplotlib和Scikit-Learn库的使用。
- 尝试复现书中的示例代码。
撰写数据分析博客
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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。
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- 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
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通过创建数据可视化报告，提高数据呈现和沟通能力。
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- 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
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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。
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- 评估模型性能并进行优化。
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