字节跳动大佬全新开源：Python数据分析实例，建议收藏！

近几年，互联网领域进入大数据红利时代。包括腾讯、阿里、字节在内的各大巨头，依靠基于大数据的商业模式成为了当下最挣钱的公司。

所以行业对数据人才的需求量巨大，仅字节一家在本季度就有近千个数据类职位虚席以待。以当下的发展速度，未来数据类岗位的需求量将呈指数级上升。

据统计，掌握数据分析技能的职场人，其薪资是其他同行的两至三倍，普遍月薪均不低于35K，精通者年薪500K很轻松。

学习数据分析技能，是公认的涨薪捷径。对新手来说，想入门数据分析却并不容易。

虽然网上能够找到的学习资源很多，但是很多繁琐而又杂乱的内容，除了给初学者增加理解和认识的噪音外，真正能够起到明确的方向指引导的，确实不多。

以至于很多人一开始没有明确的方向就一头扎进去，学了很久却不知道自己到底在学什么，或者自己学了很久不知道能够做什么。

学习一门技术之前，你应该知道，你想要达成的目标是什么样的。

也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题。你就可以知道要达成这样的目标，它的知识体系是怎么样的。

今天就分享给大家这份字节大佬开源分享的《Python数据分析实例》，从入门到精通成体系的一套教程，非常适合初学者以及想要进阶的同学。

第1章准备工作

第2章引言

第3章 ipython：一种交互式计算和开发环境

ipython基础
内省
使用命令历史
与操作系统交互
软件开发工具
ipython html notebook
利用ipython提高代码开发效率的几点提示
高级ipython功能

第4章 numpy基础：数组和矢量计算

numpy的ndarray：一种多维数组对象
通用函数：快速的元素级数组函数
利用数组进行数据处理
用于数组的文件输入输出
线性代数
随机数生成
范例：随机漫步

第5章 pandas入门

pandas的数据结构介绍
基本功能
汇总和计算描述统计
处理缺失数据
层次化索引
其他有关pandas的话题

第6章数据加载、存储与文件格式

读写文本格式的数据
二进制数据格式
使用html和web api
使用数据库

第7章数据规整化：清理、转换、合并、重塑

合并数据集
重塑和轴向旋转
数据转换
字符串操作
示例：usda食品数据库

第8章绘图和可视化

matplotlib api入门
pandas中的绘图函数
绘制地图：图形化显示海地地震危机数据
python图形化工具生态系统

第9章数据聚合与分组运算

groupby技术
数据聚合
分组级运算和转换
透视表和交叉表
示例：2012联邦选举委员会数据库

第10章时间序列

日期和时间数据类型及工具
时间序列基础
日期的范围、频率以及移动
时区处理
…

第11章金融和经济数据应用

数据规整化方面的话题
分组变换和分析
更多示例应用

第12章 numpy高级应用

ndarray对象的内部机理
高级数组操作
广播
ufunc高级应用
结构化和记录式数组
更多有关排序的话题
高级数组输入输出
性能建议

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以上就是这份《Python数据分析实例》，大家学的时候完全不用担心，其实我们每个人都天生数据敏感，自带分析事物的天赋，只不过在没有分析方法加持之前，我们凭的是经验和直觉。

你不必完全回炉重造，像开发程序一样去学代码、像考试一样去背函数和方法，只需要一些业务的常识，像均值、极值、排序、相关性、中位数……

这些东西我们信手捏来的东西往往占据数据分析的绝大多数内容，你所学的只不过是实现这些的工具而已。

就像一个100行的数据，给任何一个智力正常的人，不用任何工具和编程技术，他也能获得一份基本的结论，而工具则是让我们在效率、可扩展性和实现维度方面得到更好的提升，仅此而已。

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