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7个实战案例、24个学习视频、12G干货资料...今天带你免费入门Python数据分析!

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养码场
发布2018-08-10 12:22:18
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发布2018-08-10 12:22:18
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相信许多做数据的都有这样的经历:

你花了大半天整合了一张数据表,却因为其他部门的错误,导致表格结构全错了!于是你又要吭哧吭哧重新来过...

每次数据都重复洗一遍,还这么慢,要是有一劳永逸的方法就好了。

一劳永逸的方法当然有,这里就不得不说出数据大神们的必杀技:Python数据分析了。

Python入门并不困难,那么“你”和“别人”的区别在哪?就四个字:学习方法

如果你向各种前辈请教学习python的方法,那么听到的一定是这三种回答:

学习是反人类的,自己不动手永远学不会

买了一本Python入门书,翻了20页;收集了20G Python练习资料,保存在硬盘里;视频教程看了10分钟,突然就开始看剧了,导致放弃。这些情况是初学者很容易碰到的,学习是反人类的,Python学习更是一项前期很枯燥的行为。

学Python的第一道坎:一旦决定学习,耐得住寂寞,坚持动手,才可能学会!

学习,需要为自己制定一个小目标!

Python语言基础很枯燥,所以需要一些目标刺激。这些目标不能像“我要学会Python去做数据挖掘工作”一样抽象,而得像“我想试试能否自动打开文件夹里所有的表格,并整理成结构化的数据”一样具体,像是做数学应用题一样,只有实战项目能让学习者快速记住python的用法和各种坑,比如一个简单的分析案例:

学Python的第二道坎:不能为学习而学习,要随时找理由去使用它!

坚持自学是好事,

找到老师答疑解惑,会事半功倍

对于成年学习者来说,编程领域的知识可能是完全零散的,但面临的情况却可能是就业、是学业或者工作急需。那么像学拼音那样从基础学习Python并不适合。老师的作用就是免去小伙伴们大量没头没脑的搜寻时间、快速了解建立必须知识体系,有阶段的完成实战项目,启发初学者对应用场景的理解,从而降低入门到放弃的几率。

学Python的第三道坎:你需要一个愿意答疑的“好老师”。

所以,如果你想学Python数据编程,我强烈建议你从一次“要动手、有目标、有答疑”的《Python数据分析》开始学习。

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7个实战案例

实战案例一览

1-快速建立网页爬取任务:爬取奥运数据库数据

2-Python图表初探:运动员身高与性别的关系

3-Python制作小提琴图:运动员BMI指数与项目的关系

4-Python制作回归曲线拟合:运动员手脚长度关系

5-Python初步建立评分模型:谁是有最完美身材的运动员

6-Gephi关系图可视化:运动员之间的CP关系

7-inforgram自动生成分享报告:把你的可视化分享给大家

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2、运用工具Python高效工作

3、必备技能图谱+干货get

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原始发表:2018-06-11,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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