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科多大数据:Python学习,数据分析的重中之重

科多大数据的数据分析课程也是我们的特色之一,也是我们高度重视的一个培训课程。近期,数据分析课程经过我们老师的多方努力,又再次进行了升级,其中对于Python的学习,我们增

科多大数据的数据分析课程也是我们的特色之一,也是我们高度重视的一个培训课程。近期,数据分析课程经过我们老师的多方努力,又再次进行了升级,其中对于Python的学习,我们增加了学习时间和学习内容。
    Python是目前学习数据分析课程中,非常重要的一块,也是目前非常受行业欢迎的。因此,学习非常重要,下面是Python学习的一些重要步骤和知识!
    步骤1:熟悉Python
    对数据科学,Python和R都是不错的编程语言选择。R在学术界往往更受欢迎,而Python更受行业欢迎,两种语言都有丰富的包支持数据科学工作流。我用两种语言教过数据科学,通常更喜欢Python。
    作为初学者,你不需要同时学习Python和R。相反,你应该集中精力学习一种语言及其用于数据科学的包体系。如果你选择了Python(个人建议Python),建议安装Anaconda,它简化了Windows、OSX和Linux上各种包的安装和管理。
    步骤2:学习用pandas库进行数据分析、数据处理和可视化
    如果你要用Python处理数据,你应该学习如何使用pandas库。
    pandas提供了一个高性能的数据结构(叫做 "DataFrame"),适用于有不同类型列的表格数据,类似于Excel表格或SQL表。它包含读写数据、处理缺失数据、过滤数据、清理混乱数据、合并数据集、可视化数据等工具。简而言之,学习pandas将大大提高你处理数据的工作效率。
    然而,pandas包含了大量的函数,(可以说)提供了太多的方式来完成相同的任务。这使得学习pandas、寻找pandas的最佳实践具有挑战性。
    步骤3:用scikit-learn进行机器学习
    如果你希望用Python进行机器学习,应该学习使用scikit-learn库。
    构建"机器学习模型"来预测未来或者自动从数据中提取信息,是数据科学最性感的部分。scikit-learn是Python中最受欢迎的机器学习库,有以下优点:
    "它对大量不同模型提供了一个干净且一致的接口。
    "它为每一个模式提供了许多调节参数,但同时设置了合理的默认值。
    步骤4:深度理解机器学习
    机器学习是一个很复杂的领域。虽然scikit-learn提供了机器学习的有效工具,但它无法直接回答许多重要问题:
    "怎么知道哪个机器学习模型最适合我的数据集?
    "如何解释模型的结果?
    "如何评价我的模型对未来数据的概括?
    "如何给模型选择特征?
    "等等。
    "以上只是简单的用文字说明了一下数据分析当中Python的学习,下面这张图更能直观反映学习内容
    
 
当然需要特别指出,数据分析课程学习内容肯定不止python这一项内容,还包括数据分析基础,互联网电子商务、经济学基础,数据产品(可视化报表)等各个板块的学习。
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