python数据分析案例教程（慕课版）-Python数据分析通关攻
略
你将收获
掌握 Python 数据分析的基本技能
javabean的特点以及要求⼀线数据分析⼯程师的实际⼯作经验指路
打通数据分析理论到实战的关卡，先学知识后练技巧
掌握可视化技术做出炫酷⼯作汇报，增加⼯作亮点
掌握利⽤流⾏的 Pyecharts ⼯具绘制动态图表，提升⼯作效率
讲师介绍
讲师 Lemeng_study，浙江⼤学⼯学硕⼠，资深数据挖掘专家，⼀位在⼀线有着 8 年⼯作经验的技术⽼兵，热衷于知识的传播与分享。
课程简介
当⼈⼯智能的浪潮席卷着⼤数据奔涌⽽⾄，我们每个⼈都⽆法作壁上观。
为了应对挑战，包括传统企业在内的各类巨头，将数据作为⾃⼰的⽣命线，希望打通公司内部的⼀座座数据孤岛，以数据驱动决策，在⽇趋⽩⽇化的竞争中站稳脚步，甚⾄化被动为主动，实现弯道超车。
⼀套精⼼设计的⼤数据决策流程，可以改变⼀家企业的经营⽅式，这已经成为业内共识。复杂的业务流程可以被数据模型重新定义，⽤户的⾐⾷住⾏可以⽤数据标签重新表征，在数据⼯程师的眼中，数据都是会说话的。⽽今天这门专栏，将为你提供⼀个⽀点，⼀个可以撬动数据分析板块的⽀点。
find 查Python 如今⼴泛地应⽤在数据分析领域。 其具有开源免费、灵活的语法、丰富的第三⽅库、平缓地学习曲线等诸多优势，因⽽⼴受数据分析师的追捧。
学习⽤ Python 做数据分析，你得到的不仅仅是⼀项技能，更是⼀把能够打开⼀个全新领域的钥匙。数据挖掘、⼈⼯智能、量化分析等等，⽆⼀不是建⽴在 Python 数据分析的基础之上。所以我们才说，⽤ Python 做数据分析，是起点，也是未来，如果说⼈⼯智能是万丈⾼楼，那么⽤ Python 做数据分析则是其中最重要的地基。
掌握 Python 数据分析与可视化，不仅可以为⾃⼰的⼯作汇报增加亮点，更是成为数据分析、⼤数据、机器学习、⼈⼯智能领域稀缺⼈才的⼊门之路，让升职加薪更为可能。
plead用法及搭配
专栏模块
大学python入门教程专栏分为 6 ⼤模块，共 32 ⼩节：
本专栏基于 Python3.6 及以上版本，希望打造⼀期读者友好、可读性强、专业性强的数据分析进阶及实战课程。在实际写作中，通过具体案例分析切⼊专业知识点，深⼊浅出，没有基础的读者也可以轻松上⼿。
第⼀部分：介绍 Python 的基础特征、数据分析学习的常见数据源以及⼿把⼿教你搭建⼀个可⽤的 Python 数据分析环境。
第⼆部分：解码数据分析的基础组件 Numpy，介绍数组类型的数据格式，以及如何利⽤ Numpy 进⾏分析与统计。float的指数位是什么意思
第三部分：解读数据分析的核⼼组件 Pandas，从实战⾓度解析 Pandas 的主要功能及使⽤技巧。
文章汇编是什么意思第四部分：利⽤业界最⽕的 Matplotlib 完成⼀个⼤数据实战项⽬，即依托南京的海量房价信息，源码解读如何⽤ Numpy、Pandas、Matplotlib 分析南京房价并可视化。
第五部分：解读如何利⽤ Pyecharts 开发 Echarts 图表，并利⽤中国⾼铁⼤数据，进⾏实战分析。
第六部分：专栏总结，专栏内容回顾，以及学习数据分析课程之后的展望。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。