《基于 Python 的数据分析与可视化 - 掘金小册》PDF 下载

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  • 更新时间: 2023-07-24
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资源信息 / Information
通俗易懂讲解数据分析及其算法,剖析项目案例,构建数据分析系统化知识体系
欧阳丰园
资深数据分析工程师学好数据分析,可以干什么呢?
第一,用于实现自动化办公,解放自我。比如:
可以使用 Python 读取 Excel、CSV 等格式的数据文件,进行数据清洗、转换、计算等操作,进行自动化数据处理。
可以使用 Python 读取 Word、PDF 等格式的文档文件,进行文本提取、格式修改、内容替换等操作,进行自动化文档处理。
第二,用于企业研发,数据建模必备技能。 针对日益复杂的项目需求,很多企业数据分析项目需要高阶数学建模,挖掘数据的价值。数据分析越发需要较强的数学功底和编程能力。对于大部分企业研发工作者,处理实验数据是日常工作,也是专利写作前的必有流程,数据分析是专利申请的灵魂,数据分析是企业研发人员的秘密武器。
第三,用于找工作,安身立命,提升专业技能,升职加薪。
数据分析是人工智能(AI)领域的核心技能,学习机器算法,《基于 Python 的数据分析与可视化 - 掘金小册》PDF 下载 ePub 下载,为未来赋能,把握技术变革带来的新机会。
模块一,科学计算库 Numpy。主要介绍 Numpy 数据分析计算的思维方式、维度/广播/掩码等重要概念,带你从理论基础开始,掌握数据处理的底层逻辑。从理论到实践,每个小节的案例都有代码,助你提高编程能力。
模块二,数据分析的利器 Pandas。重点讲解 Pandas 的核心用法,包括数据整理、计算、连接、分组、透视、文本处理、时间处理、多重索引等,带你掌握数据处理方法。
模块三,可视化你的数据。这一模块会将数据展示出来,介绍各种图表的绘制方法,例如散点图、直方图、线图、饼图、图例、注解等,带你用 Seaborn、PyEcharts、Matplotlib 工具包实现数据可视化,绘制可交互的图表,轻松掌握数据可视化技术。
模块四,机器学习算法。这一模块会介绍如何对数据进行建模,讲解机器学习的完整过程和实际业务场景中最常用的主流模型,剖析经典的机器学习算法,深度理解数据分析方法,从算法原理到案例剖析,轻松掌握对数据的分析与预测等核心技能。
模块五,实战案例。
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