Pythonのデータ分析を学ぶ方法

Python は、1989 年末に Guido van Rossum によって発明されたオブジェクト指向の文字通りのコンピューター プログラミング言語です。 Python は、そのシンプルさ、学習の容易さ、無料のオープンソース、移植性、拡張性などの特性により、グルー言語とも呼ばれます。下の図は近年の主要なプログラミング言語の人気動向を示したもので、Pythonの人気が急上昇しています。

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##画像ソース Python を使用してデータを操作する

データ分析はビッグ データの重要な部分であり、ますます多くの仕事で重要な役割を果たしています。Python を使用できます。さまざまな Python ライブラリ、 NumPy、pandas、matplotlib、IPython などを使用すると、さまざまなデータ分析の問題を効果的に解決できます。

Python データ分析に必要な知識とスキル:

1. Python の導入、Python 環境のインストール、Python の経験

2. Python の基礎、構文、データ型、分岐、ループ、判定、関数

3. Python oop、マルチスレッド、io、ソケット、モジュール、パッケージ、インポート制御

4. Python 正規表現、Python Crawler実装

5. 行列式の基本、転置、行列の定義、行列演算、逆行列、行列分解、行列変換、行列ランク

6. 一般的な行列アルゴリズムの Python 実装

7. Python、numpy、pandas、sklearn で一般的に使用されるアルゴリズム ライブラリの原理と使用法

8. データの読み込み、保存、形式処理

9. データの正規化、描画、視覚化

Python は非常に豊富なライブラリを備えているため、データ分析の分野でも広く使用されています。 Python 自体の応用範囲が非常に広いため、今回の Python データ分析ロードマップでは主にデータ分析実務者の視点から Python データ分析ロードマップについて説明します。ロードマップ全体は 16 週間と約 120 日に分けられる予定です。

主な学習内容は 4 つの部分で構成されます:

1) Python の作業環境と基本的な文法知識の理解 (正規表現の学習を含む);

2) データ収集関連知識 (Python クローラー関連の知識);

3) データ分析の学習;

4) データの視覚化の学習。

PYTHON ラーニング パス プラン

Python データ分析は、ビッグ データの重要な部分です。さらに、より高度なビッグデータスキルを習得したい場合は、Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro、Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Flume、SSM、Kafka、Scala などのビッグデータの知識も習得する必要があります。 、スパーク、アズカバンなどのスキル！

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