培訓(xùn):CDA數(shù)據(jù)分析、Python數(shù)據(jù)分析、AI 人工智能、金融數(shù)據(jù)分析
成都國富Python數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班,提供專業(yè)優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)課程,幫助學(xué)員熟練掌握數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最受歡迎的編程語言-Python,包括Python編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、項目實訓(xùn)與面試題集訓(xùn)等課模塊等,更多詳情請往下看。
學(xué)習(xí)任何一門語言,都要做好充足的準備和堅持學(xué)習(xí)的前提。在學(xué)習(xí)python過程中,要不斷給自己設(shè)定小目標,然后去實現(xiàn)它們,這樣學(xué)起來不會很累。選擇一本合適的教材,每天堅持學(xué)習(xí)。
怎么學(xué)習(xí)python
當(dāng)你決定入門 Python 時,需要一個清晰且短期內(nèi)可實現(xiàn)的目標,比如通過學(xué)習(xí)找一份初級程序員工作,目標明確后,你需要了解企業(yè)對初級程序員有哪些技能要求,下面是我從拉勾網(wǎng)找的一個初級 Python 工程師的任職要求:
做 Python 開發(fā)除了熟悉語言本身之外,還需要掌握很多相關(guān)聯(lián)的技能,好比打NBA,你不光要學(xué)如何投籃,還要練習(xí)力量、技戰(zhàn)術(shù)等一整套東西。所以,一個普通 Python Web 開發(fā)工程師需要掌握的技能包括至少一個Web框架,比如:Django、Flask、Tornado,做業(yè)務(wù)系統(tǒng)離不開數(shù)據(jù)庫的支撐,另外,還需要對Linux系統(tǒng)的基本操作和常用命令有所了解,因為以后你寫到程序基本上都會運行在Linux平臺上。
工欲善其事必先利其器,做 Python 開發(fā)的 IDE(編輯器)層出不窮,我只推薦 Pycharm 和 Sublime,兩個工具都可以很好使用,而且它們的學(xué)習(xí)費用非常低,網(wǎng)上找一篇教程看了基本就能上手,Vim、Emacs 這樣的遠古神器還是放以后再去了解吧。
另外,今后你所遇到的 90% 的問題都有可能通過Google和StackOverflow來解決。
零基礎(chǔ)學(xué)員
隨時可學(xué)
面授/網(wǎng)課
課程設(shè)計循序漸進,從基礎(chǔ)工具與理論知識入門,進階到統(tǒng)計分析方法和機器學(xué)習(xí)模型、文本挖掘模型,以實戰(zhàn)項目案例貫穿課程講解。
其中包括:Python編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、項目實訓(xùn)與面試題集訓(xùn)等課模塊。
熟練掌握數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最受歡迎的編程語言-Python,包括Python編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、項目實訓(xùn)與面試題集訓(xùn)等課模塊等。
掌握使用Python和pandas庫進行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。
學(xué)會使用matplotlib、seaborn進行初級可視化。
Python數(shù)據(jù)分析綜合案例。
1章Python入門與安裝
2章Python語法入門
3章基本數(shù)據(jù)類型
4章控制語句
5章錯誤和異常
6章常用內(nèi)置函數(shù)
7章函數(shù)創(chuàng)建與使用
8章Python高級特性
9章Python模塊
10章Python I0操作
11章類和面向?qū)ο?br />12章Python連接數(shù)據(jù)庫
13章Pandas入門
14章Pandas基本數(shù)據(jù)處理方法
15章Pandas聚合與分組
16章Python數(shù)據(jù)可視化入門
17章matplotlib繪圖高級參數(shù)
18章高級繪圖工具
19章Python數(shù)據(jù)分析綜合案例
20章面試題集訓(xùn)