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史上最全Python数据分析学习路径图

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Python知识大全
发布2020-02-13 13:56:55
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发布2020-02-13 13:56:55
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文章被收录于专栏:Python 知识大全Python 知识大全

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因本狗最近在学使用python进行数据分析, 所以就找了找教程,感觉这个教程还不错,就分享给大家。不过只供参考。

图片来源廖雪峰的官方网站

由于Python拥有非常丰富的库,使其在数据分析领域也有广泛的应用。由于Python本身有十分广泛的应用,整个路线图计划分成16周,120天左右。主要学习内容包括四大部分:

1)Python工作环境及基础语法知识了解(包括正则表达式相关知识学习);

2)数据采集相关知识(python爬虫相关知识);

3)数据分析学习;

4)数据可视化学习。

PYTHON学习路径计划图

Python工作环境及基础语法知识了解

对于Python基础语法学习部分,学习周期大概为4周,需要的相关资源在网络上都能找到免费的资源,而且质量都不错。相关中文资源如下:

1.python工作集成环境包

Anaconda (安装包)

Pycharm (安装包,以破解教程)

后台回复【工具】即可获得

2.python数据分析相关库(Pandas/ Numpy/

Scipy/ Matplotlib)

如果安装了上面集成工作包,则下面的包不需要重新安装了。关于包的安装方法在学习资源图书中都有介绍,通常安装库采用pip方法,也可以用pip list查询系统安装了哪些库。

3.学习资源

在线教程:

1)廖雪峰的python教程

地址:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400

视频教程:

1)慕课网python入门

地址:http://www.imooc.com/learn/177

2)慕课网python进阶

地址:http://www.imooc.com/learn/317

3)正则式学习视频

地址:http://www.imooc.com/learn/550

数据采集学习

对于数据采集部分的学习主要是通过python爬虫的学习了解基本的外部数据采集情况,当然也可以借助别人写好的规则库直接完成某些数据的采集。这部分内容的学习周期大概也为四周,需要的相关资源在网络上都能找到免费的资源,而且质量都不错。相关中文资源如下:

爬虫学习在线教程:

地址:https://cuiqingcai.com/927.html

1.Python爬虫入门一之综述

2.Python爬虫入门二之爬虫基础了解

3.Python爬虫入门三之Urllib库的基本使用

4.Python爬虫入门四之Urllib库的高级用法

5.Python爬虫入门五之URLError异常处理

6.Python爬虫入门六之Cookie的使用

7.Python爬虫入门七之正则表达式

8.Python爬虫实战一之爬取糗事百科段子

9.Python爬虫实战二之爬取百度贴吧帖子

10.Python爬虫实战三之计算大学本学期绩点

11.Python爬虫实战四之抓取淘宝MM照片

12.Python爬虫进阶一之爬虫框架Scrapy安装配置

视频教程点击本号首页资源下载即可获取

数据分析

Python数据分析的学习主要是对相关库的使用,比如数据整理需要用到numpy和pandas库,数据描述与分析分析则主要用到pandas库,从某种程度上讲,利用python进行数据分析的学习过程就是对库的学习过程。由于有了前面2部分内容的学习基础,本部分内容的建议学习练习时间也为4周,相关免费学习资源如下:

图书:利用python进行数据分析

地址:https://item.jd.com/11352441.html

视频:用python玩转数据

地址:https://www.coursera.org/learn/hipython

数据可视化

Python数据可视化学习的过程就是学习matplotlib库的过程,matplotlib库包含有丰富的数据可视化资源,地图、3D等等都有涉及,如果有前面3部分的学习经验的话,这部分内容在4周内也能解决。相关中文学习资源如下:

图书:Python数据可视化编程实战

地址:https://item.jd.com/11676691.html

视频:Python3数据分析教程实战数据

地址: https://www.bilibili.com/video/av34675769?from=search&seid=3000722924614788455

参考链接:https://www.jianshu.com/p/14017390e05b

那些曾让你哭的事有一天你会笑着讲出来。 ——《我们都是坏孩子》

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-06-01,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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