So lernen Sie die Python-Datenanalyse

Python ist eine objektorientierte, wörtliche Computerprogrammiersprache, die Ende 1989 von Guido van Rossum erfunden wurde. Aufgrund seiner Einfachheit, leicht zu erlernen, kostenlosen und Open Source, Portabilität, Skalierbarkeit und anderer Eigenschaften wird Python auch als Klebersprache bezeichnet. Die folgende Abbildung zeigt die beliebten Trends der wichtigsten Programmiersprachen in den letzten Jahren. Die Popularität von Python ist sprunghaft angestiegen.

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Bildquelle Verwenden von Python zum Spielen mit Daten

Datenanalyse ist ein wichtiger Teil von Big Data und spielt in immer mehr Jobs eine wichtige Rolle. Python kann in verschiedenen Python-Bibliotheken verwendet werden Wie NumPy, Pandas, Matplotlib und IPython können verschiedene Datenanalyseprobleme effektiv gelöst werden. Wie lernt man also die Python-Datenanalyse?

Erforderliche Kenntnisse und Fähigkeiten für die Python-Datenanalyse:

1. Einführung in Python, Installation der Python-Umgebung, Python-Erfahrung

2. Syntax, Datentypen, Zweige, Schleifen, Beurteilungen, Funktionen

3. Python-Oop, Multithreading, io, Socket, Module, Pakete, Importsteuerung

4. Python-reguläre Ausdrücke, Python Crawler-Implementierung

5. Grundlagen von Determinanten, Transposition, Matrixdefinition, Matrixoperationen, inverse Matrix, Matrixzerlegung, Matrixtransformation, Matrixrang

6. Python-Implementierung gängiger Matrixalgorithmen

7. Prinzipien und Verwendungen häufig verwendeter Algorithmusbibliotheken in Python, Numpy, Pandas, Sklearn

8. Datenregulierung, Zeichnung und Visualisierung

Da Python über eine sehr umfangreiche Bibliothek verfügt, wird es auch häufig im Bereich der Datenanalyse verwendet. Da Python selbst über ein sehr breites Anwendungsspektrum verfügt, wird in dieser Ausgabe der Python Data Analysis Roadmap hauptsächlich die Python-Datenanalyse-Roadmap aus der Sicht von Datenanalyse-Praktikern beschrieben. Die gesamte Roadmap soll in 16 Wochen und etwa 120 Tage unterteilt sein.

Der Hauptlerninhalt umfasst vier Teile:

1) Verständnis der Python-Arbeitsumgebung und grundlegende Grammatikkenntnisse (einschließlich Erlernen regulärer Ausdrücke);

2) Relevante Datenerfassung Wissen (Python-Crawler-bezogenes Wissen);

3) Datenanalyselernen

4) Datenvisualisierungslernen.

PYTHON-Lernpfadplan

Python-Datenanalyse ist ein wichtiger Bestandteil von Big Data, außer in Wenn Sie darüber hinaus fortgeschrittenere Big-Data-Fähigkeiten beherrschen möchten, müssen Sie auch Big-Data-Kenntnisse wie Java, Linux, Hadoop, Hive, Avro und Protobuf, ZooKeeper, HBase, Phoenix, Flume, SSM, Kafka, Scala, Spark beherrschen , Askaban usw. Geschicklichkeit!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo lernen Sie die Python-Datenanalyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!