资源 | Python数据分析课程：从入门到实战

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想要成为一名数据科学家，首先你得学会数据分析，而 Python 就是一个很好的数据分析工具。

问题是，如何用 Python 来进行数据分析？

现在，MIT 博士 Luke Thompson 开设了一门课程：Python for Data Science。

这门课程将教会你使用 Python 来分析所有类型的数据，而且不需要任何的编程经验。

以下是课程内容介绍：

▌课程主题

• 介绍/审查命令行
• Python 基础知识及其数据类型
• 数据分析软件包 Numpy 和 Pandas
• 绘图软件包 Matplotlib 和 Seaborn
• 统计学
• 常用表达
• 交互式可视化
• 模块和类
• Git 和 GitHub

▌参考教材及地址

• Learn Python 3 the Hard Way ： https://learnpythonthehardway.org/python3/
• Learning Python 3rd Edition ： http://proquest.safaribooksonline.com/book/programming/python/9781449355722
• Python for Data Analysis 2nd Edition ： https://github.com/wesm/pydata-book

▌课程安排及具体内容：

该课程总共有 20 节课，每周 2 节课，为期 10 周。

第 1-3 课将介绍命令行。到本教程结束时，每个人都会熟悉基本的 Unix 命令。

第 4-9 课将介绍如何使用 Python 进行编程。主要内容将是 Learn Python 3 the Hard Way。对于那些具有 Python 以外的编程语言经验的人，Learning Python 将提供一个更全面的 Python 编程介绍。我们将学习使用 IPython 和 IPython Notebooks（也称为 Jupyter）。

第 10-18 课将着重介绍如何用 Python 软件包进行数据分析。我们将使用 Python for Data Analysis 作为教材，这本书的主要内容是数据分析，数据统计和制作漂亮的图表。在本课程中，你会发现 Python 可以超越 R 和 MATLAB 的大部分功能。

第 19-20 课总结了两个有用的开发代码的技巧。

最后，送上课程资料和课程安排的地址：

• 课程资料： https://github.com/cuttlefishh/python-for-data-analysis/tree/master/lessons
• 课程安排： https://github.com/cuttlefishh/python-for-data-analysis#lesson-schedule

提醒：如果你真的想成为一名数据科学家，希望你不要满足于先马再看，而是要克服自己的惰性，制定一个开始的时间表。万事开头难，希望大家都能学有所成。

原文链接：https://github.com/cuttlefishh/python-for-data-analysis