《基于 Python 的数据分析与可视化 - 掘金小册》PDF 下载
- 更新时间: 2024-07-24
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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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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。
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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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