关于讲师的信息？
我毕业于加拿大排名第一的大学，计算机科学（Computer Science）科班出身，现作为软件工程师就职于FAANG。
数据分析为什么重要？
我们经历的每场科技革命，都产生了大量数据，也借助数据不断迭代和进化，特别是近期掀起了巨浪的AI。
而放眼生活中，职场里，企业需要能用数据做出正确决策、用数据提升业务收入的人才，学校里，写报告、做研究，要靠数据才能得出有说服力的结论。如今各行各业也在进行数字化转型，数据分析正在变成一项必备技能。
为什么使用Python？
你是否遇到过这些情况呢？手动处理数据，效率低、易出错，枯燥的重复性劳动让人觉得产出毫无价值？或者是数据量一大，逻辑一复杂，Excel就超级卡顿，人也要跟着崩溃了？
那我们的目光，可以转向适合处理和分析数据的Python。几十万行数据，无比复杂的逻辑，在Python那里都是小意思。它还支持图表可视化、机器学习等，有强大的扩展能力。
所以人工智能时代，Python是让你保持竞争力、提高效率的绝佳帮手，能让别人手里五小时甚至五天的活，变成你手里五分钟的小任务。
我的Python课程有什么不一样？
第一是，你能看到非常多我精心制作的动画演示，讲解中我也会利用很多贴近生活的例子，来帮助你理解。
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关于讲师的信息？
我毕业于加拿大排名第一的大学，计算机科学（Computer Science）科班出身，现作为软件工程师就职于FAANG。
数据分析为什么重要？
我们经历的每场科技革命，都产生了大量数据，也借助数据不断迭代和进化，特别是近期掀起了巨浪的AI。
而放眼生活中，职场里，企业需要能用数据做出正确决策、用数据提升业务收入的人才，学校里，写报告、做研究，要靠数据才能得出有说服力的结论。如今各行各业也在进行数字化转型，数据分析正在变成一项必备技能。
为什么使用Python？
你是否遇到过这些情况呢？手动处理数据，效率低、易出错，枯燥的重复性劳动让人觉得产出毫无价值？或者是数据量一大，逻辑一复杂，Excel就超级卡顿，人也要跟着崩溃了？
那我们的目光，可以转向适合处理和分析数据的Python。几十万行数据，无比复杂的逻辑，在Python那里都是小意思。它还支持图表可视化、机器学习等，有强大的扩展能力。
所以人工智能时代，Python是让你保持竞争力、提高效率的绝佳帮手，能让别人手里五小时甚至五天的活，变成你手里五分钟的小任务。
我的Python课程有什么不一样？
第一是，你能看到非常多我精心制作的动画演示，讲解中我也会利用很多贴近生活的例子，来帮助你理解。
关于讲师的信息？
我毕业于加拿大排名第一的大学，计算机科学（Computer Science）科班出身，现作为软件工程师就职于FAANG。
数据分析为什么重要？
我们经历的每场科技革命，都产生了大量数据，也借助数据不断迭代和进化，特别是近期掀起了巨浪的AI。
而放眼生活中，职场里，企业需要能用数据做出正确决策、用数据提升业务收入的人才，学校里，写报告、做研究，要靠数据才能得出有说服力的结论。如今各行各业也在进行数字化转型，数据分析正在变成一项必备技能。
为什么使用Python？
你是否遇到过这些情况呢？手动处理数据，效率低、易出错，枯燥的重复性劳动让人觉得产出毫无价值？或者是数据量一大，逻辑一复杂，Excel就超级卡顿，人也要跟着崩溃了？
那我们的目光，可以转向适合处理和分析数据的Python。几十万行数据，无比复杂的逻辑，在Python那里都是小意思。它还支持图表可视化、机器学习等，有强大的扩展能力。
所以人工智能时代，Python是让你保持竞争力、提高效率的绝佳帮手，能让别人手里五小时甚至五天的活，变成你手里五分钟的小任务。
我的Python课程有什么不一样？
第一是，你能看到非常多我精心制作的动画演示，讲解中我也会利用很多贴近生活的例子，来帮助你理解。
第二是精炼。我的课程视频每个长度在5～10分钟左右，直击重点的精炼，知识密集，杜绝长篇大论，帮你高效掌握技能。
课程有没有其它亮点？
有些朋友会烦恼没有输出成果能放在简历上，无数小时的学习投入，只变成了技能里短短几个字。这门课程里，会有针对真实数据集的N个项目实战，既有利于把技能迁移到职场或学校中运用，还能产出多份可以放在简历上的分析报告，提升简历包装。
我们课上再见。
What's inside
Learning objectives
- 高效快速掌握所有python基础
- 安装与使用python数据分析必备工具
- Numpy的array基础操作
- Pandas的series与dataframe基础操作
- Json和csv的常见数据格式
- 读取json和csv文件的方法
- 对数据干净整洁程度进行评估
- 清洗数据解决数据脏乱问题
- 合并多个数据进行综合分析
- 对数据进行分组聚合操作
- 对数据进行描述统计学分析
- 了解多种数据可视化图表
- 对单个/两个/多个变量数据进行可视化
- 对数据进行假设检验分析
- 对数据进行线性回归分析
- 对数据进行逻辑回归分析
- 把ai整合进数据分析工具
- 用ai助力数据分析
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- 高效快速掌握所有python基础
- 安装与使用python数据分析必备工具
- Numpy的array基础操作
- Pandas的series与dataframe基础操作
- Json和csv的常见数据格式
- 读取json和csv文件的方法
- 对数据干净整洁程度进行评估
- 清洗数据解决数据脏乱问题
- 合并多个数据进行综合分析
- 对数据进行分组聚合操作
- 对数据进行描述统计学分析
- 了解多种数据可视化图表
- 对单个/两个/多个变量数据进行可视化
- 对数据进行假设检验分析
- 对数据进行线性回归分析
- 对数据进行逻辑回归分析
- 把ai整合进数据分析工具
- 用ai助力数据分析
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Syllabus
介绍
先导片 | 能轻松学懂的Python数据分析课程
【赠送预习】Python入门篇 | 非零基础可以跳过
在你开始编程之前 | 为什么安装Python和PyCharm
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Reviews summary
Python数据分析：从小白到高手
涵盖AI在数据分析中的应用，比较新颖。
视频短小精悍，知识密度高，学习效率高。
从零基础开始，帮助完全的新手快速上手。
覆盖广泛，从基础到实战，贴合数据分析流程。
讲师善用动画和例子，让复杂概念变简单。
多个项目实战，理论结合实践，可用于简历。
Activities
复习Python基础知识
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通过复习Python基础知识，为学习数据分析打下坚实的基础，确保能够顺利理解和应用课程中的高级概念。
Browse courses on
Python
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-
回顾Python的数据类型、运算符、控制流和函数。
-
编写简单的Python程序，例如计算器或猜数字游戏。
-
查阅Python官方文档或在线教程，解决遇到的问题。
阅读《利用Python进行数据分析》
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通过阅读本书，可以更深入地了解Python数据分析的工具和技术，为实践项目提供理论支持。
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Python for Data Analysis
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-
通读本书，重点关注NumPy和Pandas章节。
-
尝试复现书中的示例代码，加深理解。
-
将书中的知识应用到实际项目中，解决实际问题。
练习Pandas数据处理
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通过大量的Pandas练习，熟练掌握数据清洗、数据转换、数据聚合等操作，提高数据处理的效率和准确性。
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-
从Kaggle等网站下载公开数据集。
-
使用Pandas读取数据，并进行数据清洗和转换。
-
对数据进行分组聚合，并计算统计指标。
-
将处理后的数据保存到文件。
Four other activities
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启动个人数据分析项目
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通过完成一个完整的数据分析项目，将所学知识应用到实际场景中，提高解决问题的能力和项目经验。
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-
选择一个感兴趣的数据分析主题，例如电商销售分析或电影评分预测。
-
收集相关数据，并进行数据清洗和整理。
-
使用Python进行数据分析和可视化。
-
撰写分析报告，总结项目成果。
撰写数据分析博客
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通过撰写博客，分享学习心得和项目经验，加深对知识的理解，并与他人交流学习。
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-
选择一个数据分析主题，例如数据可视化或机器学习。
-
撰写博客文章，介绍相关概念和技术。
-
分享博客文章到社交媒体或技术论坛。
阅读《Python数据可视化编程实战》
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通过阅读本书，可以学习更多数据可视化的技巧，提高数据呈现的质量和效果。
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Python数据可视化编程实战
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-
学习各种数据可视化图表的绘制方法。
-
尝试使用不同的可视化工具，比较它们的优缺点。
-
将可视化技术应用到实际项目中，提高数据分析的表达能力。
参与开源数据分析项目
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通过参与开源项目，学习优秀的代码和项目管理经验，提高编程能力和团队协作能力。
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-
在GitHub等平台寻找感兴趣的开源数据分析项目。
-
阅读项目文档，了解项目目标和代码结构。
-
尝试修复bug或添加新功能。
-
提交代码，并参与代码审查。
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- 编写简单的Python程序，例如计算器或猜数字游戏。
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- 尝试复现书中的示例代码，加深理解。
- 将书中的知识应用到实际项目中，解决实际问题。
练习Pandas数据处理
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通过大量的Pandas练习，熟练掌握数据清洗、数据转换、数据聚合等操作，提高数据处理的效率和准确性。
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- 使用Pandas读取数据，并进行数据清洗和转换。
- 对数据进行分组聚合，并计算统计指标。
- 将处理后的数据保存到文件。
启动个人数据分析项目
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通过完成一个完整的数据分析项目，将所学知识应用到实际场景中，提高解决问题的能力和项目经验。
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- 选择一个感兴趣的数据分析主题，例如电商销售分析或电影评分预测。
- 收集相关数据，并进行数据清洗和整理。
- 使用Python进行数据分析和可视化。
- 撰写分析报告，总结项目成果。
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通过撰写博客，分享学习心得和项目经验，加深对知识的理解，并与他人交流学习。
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- 撰写博客文章，介绍相关概念和技术。
- 分享博客文章到社交媒体或技术论坛。
阅读《Python数据可视化编程实战》
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通过阅读本书，可以学习更多数据可视化的技巧，提高数据呈现的质量和效果。
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- 学习各种数据可视化图表的绘制方法。
- 尝试使用不同的可视化工具，比较它们的优缺点。
- 将可视化技术应用到实际项目中，提高数据分析的表达能力。
参与开源数据分析项目
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通过参与开源项目，学习优秀的代码和项目管理经验，提高编程能力和团队协作能力。
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- 在GitHub等平台寻找感兴趣的开源数据分析项目。
- 阅读项目文档，了解项目目标和代码结构。
- 尝试修复bug或添加新功能。
- 提交代码，并参与代码审查。
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