app营销实训报告_数据科学实训总结(15):一睹python数据分析的真容

今年上半年学期结束的时候，学校在群聊里通知了数据科学“云实训”训练营活动，而我因为暑期没有其它活动，所以报名参加了这一次的实训，希望借此机会一睹Python数据分析的真容。

虽然我以前从事过管理信息系统方面的工作，使用到一些计算机语言，但是几乎没有用过Python，可以说是一名Python的小白，这次报名也没有十足的把握可以完成实训。好在前一阵子接触了一个数据分析的项目，在项目中使用过一段R的代码，还有一位同事曾经向我推荐Python，并且介绍过Python简便和高效的特性，受到他的影响，我也很希望能学习一下Python。

因为本次实训要求具备一定的Python基础，所以在实训开课以前，我赶紧找了几本Python的书学习了一下，也许是因为有过编程的经验，看Python的代码不会觉得很难。但是由于时间太仓促，准备得不是很充分，这一点在后面做练习和考试的时候就表现出来了，我输入的Python代码常常会出现一些问题，基础掌握得不够牢固。

本次训练营提供了一个非常优秀的平台，在数据酷客的网站上搭建了一个Python的练习环境，客户端只需要浏览器就可以访问。项目章节内容使用二分屏的形式展现出来，左半屏是实训题目内容，右半屏可以输入代码，这样大大方便了学员的学习，学员不用在写代码的时候切屏去看题目，题目和代码都在同一个屏幕上。而这个Python的练习环境也很方便，具备一般开发环境具有的语法高亮、缩进和代码补全等功能，学员在使用时会觉得和其它的开发环境很接近，非常像Python常用的web开发环境jupyter notebook。

网站内置了运行所需的变量，项目每个章节的代码都可以单独运行，运行后的结果会在屏幕下方显示出来，如果有错误会出现错误提示信息，如果正确会显示出已提交。

通过本次实训学习，我对现在非常热门的计算机语言Python有了一些了解，加深了对大数据的理解，取得了一定的收获。目前数据科学领域常用的开源工具是Python和R，根据网上的一些资料，R使用的领域更接近统计学，而Python的使用领域更接近计算机。在数据挖掘、机器学习和人工智能等大数据分析方面，Python和R都得到了非常广泛的应用。通过这次的实训学习，我发现Python和R在很多方面都具有一些相似性，比如都有DataFrame这样的数据类型，操作数据的方式也很相像。也许在以后的教学活动中，可以考虑除了Python之外，也讲授一些R的内容，但是Python和R的教学之间能否相辅相成，这也需要进一步的教学研究才能得出结论。

本次实训还有一个特色，就是最后的报告环节。虽然学员在完成每个章节代码的时候，系统会自动生成相应的报告，但是除了自动报告以外，学员还需要根据问题完成剩余的部分，最后才能形成完整的报告。这样学员可以回顾整个实训的内容，巩固学到的知识。

实训中的不足之处在于web编辑报告的时候，页面会自动刷新，报告内容的位置会发生改变，影响报告的撰写，希望以后能继续改进，祝愿数据科学“云实训”训练营越办越好！

本文作者庄毅，福州外语外贸学院教师。数据科学“云实训”项目训练营结业学员。

| 数据科学云实训直播回放、课件数据科学“云实训”第一课：数据科学精准营销项目介绍数据科学“云实训”第二课：精准营销数据预处理数据科学“云实训”第三课：客户交易行为分析数据科学“云实训”第四课：事实类标签与规则类标签构建数据科学“云实训”第五课：预测类标签与文本类标签构建数据科学“云实训”第六课：典型客户分析与精准营销应用

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