大部分数据分析师、数据科学和编码课程都错过了一个重要的实际步骤。 它们不教你如何使用原始数据,如何清理和预处理。
这在工作所需的技能和培训能力之间造成了相当大的差距。
说实话,真实世界的数据是混乱的 所以你需要知道如何克服这个障碍 成为独立的数据专业
网络上甚至现场课堂上的训练营忽略了这一方面,并教你们如何使用“干净”数据。 但这对你并不有利。
事实上,当您申请工作时和在岗时,这都会让你们感到沮丧。 我们的目标是为您提供完整的准备。
这个课程将把你变成一个做好工作准备的数据分析师。为了带你们去那里,我们将广泛报道以下基本主题。
数据分析领域的基本俾瑟on 高级俾顿-NumPyPy Python NumPY Pandas 与文本文件一起工作
课程建立在前几门课的基础上。这正是我们课程如此有价值的原因。
影片中已提供一切必要步骤(没有跳过任何一步),
换句话说,我们不会教你们如何分析数据 在你知道如何收集和清理之前。
准备你进入一个初级岗位 从而获得数据科学的职位 数据分析师 我们创建了数据分析员课程
这是一个相当独特的培训方案,因为它教授你在工作中需要的基本知识。这是一个常常被忽视的至关重要的方面。
此外,我们的重点是教授流畅和相互补充的主题。
课程为希望成为数据分析师的人提供了完全的准备,费用仅为传统方案成本(更不用说你节省的时间)的一小部分。
我们认为,这一资源将大大提高你找到工作的机会,因为这将使你做好准备,完成经常列入访谈的切实任务和概念。
2. 基本皮顿3;高级皮顿4.NumPy 5. Pandas 6. 与文本文件合作 7. 数据收集 8. 数据清理 9. 数据处理10. 数据可视化11。
最后实践例子 1. 关于数据分析领域的理论在这里,我们将关注大局。 但不要想象长篇无聊的书页和术语会每分钟在字典中检查一次。
相反,我们想在这里界定数据分析师是谁、他们做什么以及它们如何为组织创造价值。 为什么要学习呢?
你需要一种普遍的理解来理解课程的每个部分是如何与其余内容相适应的。正如他们说,如果你知道要去哪里,你最终会到达那里的机会就大了。
由于数据分析员和其他数据工作相对而言是新的,而且不断演变,我们希望具体地为您提供对数据分析师作用的很好理解。
之后,我们将在以下章节中教你成为数据分析师所需的实际工具。 2. 基本 Python 这个课程围绕Pythons。 因此,我们从最基本的角度出发。
不必害怕,如果你没有先前的编程经验。 为什么学习它? 你需要学会一种编程语言来充分利用我们所生活的数据丰富的世界。
除非具备这样的技能,否则你永远依赖他人提取和操作数据的能力,而你想在进行分析时处于依赖状态,对吗?
也不必同时学习许多编程语言。
也自然选择了皮顿语, 将自己定位为数据分析和数据科学的第一语言(多功能图书馆和丰富多彩的图书馆)。
我们将引入先进的Python专题,例如与文本数据合作和使用诸如名单理解和匿名功能等工具。 为什么学习它?
这些教训将使你成为一名熟练的Python用户,他独立工作。 你将能够利用Pytson的核心优势来为您服务。
因此,这里不仅仅是关于主题,它也涉及到我们探索最相关的Python工具的深度。 4. NumPy Numpy是Pyphon科学计算的基本包件。
它已经确立自己是计算数学和静态操作时的“上到工具”。为什么学习它?数据分析员的大部分工作都用于预处理数据集。
毫无疑问,这涉及NumPy著名的数吨数学和统计技术。
此外,该套软件还引入了多维阵列结构,提供了大量内在功能和方法,在与这些功能和工具合作时使用。
换句话说,NumPy可以被描述为一种计算上稳定的、最先进的Python工具,它提供了灵活性,并能够将你的分析带到下一个层次。
熊猫图书馆是最受欢迎的促进数据操作和分析的皮顿工具之一。
它非常宝贵,因为你可以使用它来操作各种信息-数字表格和时间序列数据以及文字。为什么学习它?
熊猫是分析员清理和预处理他们正在使用的数据所需的另一个主要工具。
其数据操纵功能在皮顿州是次于零的,因为它提供了多样化和丰富的方法和功能。
与NumPy和panda合作的能力是极其强大的,因为这两个图书馆相互补充。
6 与文本文档交换信息实际上是我们今天交换信息的方式。
在课程的这一部分,我们将使用早先学到的Python、pandas和NumPy工具来向您提供进口或保存数据时所需的基本知识。 为什么学习呢?
许多课程中,你只是被授予一套数据集,以实践你的分析和编程技能。
将外部文件的原始数据集转换成可行的Python格式, 可能是一项巨大的挑战。
真实世界的数据采集,你并不总是有现成的数据。在课程的这一部分,你会学习如何从API检索数据。为什么要学呢?
您需要知道如何获取数据, 对不对? 要成为一个周全的分析师, 您必须能够从外部来源收集数据。 这很少是单击程序 。
本节旨在为您提供所有必要的工具,以便自己完成这项工作。 8. 数据清理
学习中的所有课程都有一个现实世界的视角。 为什么要学呢?
数据分析员在现实世界中的大部分工作涉及清理数据和为实际分析准备数据。 你不能指望你能够处理完美无缺的数据来源,对吧?
所以,你将不得不克服这个阶段 清理数据。 9。
数据处理前, 即使你的数据集是干净的、可以理解的,
数据预处理是关键,而数据处理则是关键的。 为什么要学习呢?数据预加工就是数据分析师能够证明他们的工作有多出色或多么伟大的地方。
现阶段的工作要求有能力选择正确的统计工具,以提高数据的质量,并掌握知识,以先进熊猫和NumPy技术实施这些数据。
只有当您完成这一步骤之后,才能说您的数据集已经预处理并准备进入下一部分,即数据可视化。 10. 数据可观化是数据的表面。
许多人看数据,却一无所获。 原因在于他们没有创造好的视觉化。 或者更糟的是 — — 他们正在制作好图表,但却不能准确解释它们。 为什么学习它?
课程的这一部分将教你如何使用数据来产生有意义的洞察力。 在一天结束时,数据图表是最短时间里传递信息最多的部分。
11. 实践实例:课程包括大量练习和实际案例。
最后,我们列入了一个全面的实际例子,将展示你如何在前进过程中很好地共进一堂。
在那里,你将能够理解 你已经取得了多大的成绩 在成为数据分析师和开始你的数据职业生涯。
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