Comment apprendre l'analyse des données Python

Python est un langage de programmation informatique littéral et orienté objet inventé par Guido van Rossum fin 1989. En raison de sa simplicité, de sa facilité d'apprentissage, de sa gratuité et de son open source, de sa portabilité, de son évolutivité et d'autres caractéristiques, Python est également appelé le langage colle. La figure ci-dessous montre les tendances populaires des principaux langages de programmation au cours des dernières années. La popularité de Python a grimpé en flèche.

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Source de l'image Utiliser Python pour jouer avec les données

L'analyse des données est une partie importante du Big Data et joue un rôle important dans de plus en plus de tâches. Python peut être utilisé Diverses bibliothèques Python. , tels que NumPy, pandas, matplotlib et IPython, peuvent résoudre efficacement divers problèmes d'analyse de données. Alors, comment apprendre l'analyse de données Python ?

Connaissances et compétences requises pour l'analyse des données Python :

1. Introduction à Python, installation de l'environnement Python, expérience Python

2. , types de données, branches, boucles, jugements, fonctions

3. Python oop, multi-threading, io, socket, modules, packages, contrôle d'importation

4. implémentation

5. Bases des déterminants, transposition, définition matricielle, opérations matricielles, matrice inverse, décomposition matricielle, transformation matricielle, rang matriciel

6. Implémentation Python d'algorithmes matriciels courants

7. Principes et utilisations des bibliothèques d'algorithmes couramment utilisées en Python, numpy, pandas, sklearn

8. Chargement, stockage, traitement du format

9. 🎜>

Parce que Python possède une bibliothèque très riche, il est également largement utilisé dans le domaine de l'analyse de données. Étant donné que Python lui-même a un très large éventail d'applications, ce numéro de Python Data Analysis Roadmap décrit principalement la feuille de route d'analyse de données Python du point de vue des praticiens de l'analyse de données. L'ensemble de la feuille de route devrait être divisé en 16 semaines et environ 120 jours.

Le contenu principal de l'apprentissage comprend quatre parties :

1) Comprendre l'environnement de travail Python et les connaissances de base en grammaire (y compris l'apprentissage des expressions régulières)

2) Collecte de données connexes ; connaissances (connaissances liées au robot d'exploration Python) ;

3) Apprentissage de l'analyse de données

4) Apprentissage de la visualisation de données.

Plan du parcours d'apprentissage PYTHON

L'analyse des données Python est une partie importante du Big Data, sauf dans De plus, si vous souhaitez maîtriser des compétences Big Data plus avancées, vous devez également maîtriser des connaissances Big Data telles que Java, Linux, Hadoop, Hive, Avro et Protobuf, ZooKeeper, HBase, Phoenix, Flume, SSM, Kafka, Scala, Spark. , Azkaban, etc. Compétence !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!