Was Sie für die Python-Datenanalyse lernen sollten

Das Erlernen der Python-Datenanalyse erfordert: Grundlegende Python-Programmierdatenstrukturen: Listen, Tupel, Wörterbücher, NumPy-Arrays, Pandas-Datenrahmen Datenverarbeitung: Lesen, Schreiben, Bereinigen, Erkunden, visuelle statistische Analyse: beschreibende Statistik, Hypothesentests, Korrelation, Regression Grundlagen des maschinellen Lernens: überwachtes, unüberwachtes Lernen, Modellbewertung und -optimierung. Datenvisualisierungstools: Matplotlib, Seaborn, Plotly. Hilfstools und Bibliotheken: Pandas, Scikit-Learn, Jupyter Notebook 1. Grundlagen der Python-Programmierung , Wörterbuch

NumPy-Array, Pandas-Datenrahmen

Datenverarbeitung

Datenbereinigung und -aufbereitungDatenexploration und -visualisierung

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• Beschreibende Statistik (Mittelwert, Median, Standardabweichung)
• Hypothesetest (t-Test, ANOVA)
• Korrelation und Regression

5. Grundlagen des maschinellen Lernens

• Überwachtes Lernen (lineare Regression, logistische Regression)
• Unüberwachtes Lernen (Clustering, Hauptkomponentenanalyse)

Modellbewertung und -optimierung

Matplotlib

• Seaborn
• Plotly

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Pandas

scikit-learn

• Jupyter Notebook
• Lernressourcen

Online-Kurse: Coursera, Udemy, edX

Bücher:
• 《Python Data Science Handbook》
• 《Python-Datenanalysepraxis》

Tutorials und Dokumentation:

• Offizielle Python-Dokumentation
• Pandas-Dokumentation
• scikit-learn-Dokumentation

Tipps

• Lernen Sie Schritt für Schritt , ausgehend von den Grundlagen.
• Übung ist wichtig, bitte versuchen Sie, echte Probleme zu lösen.

Treten Sie einer Online-Community oder einem Forum bei, um andere um Hilfe und Rat zu bitten.

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