资源 | Python数据分析课程:从入门到实战
整理 | 阿司匹林
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想要成为一名数据科学家,首先你得学会数据分析,而 Python 就是一个很好的数据分析工具。
问题是,如何用 Python 来进行数据分析?
现在,MIT 博士 Luke Thompson 开设了一门课程:Python for Data Science。
这门课程将教会你使用 Python 来分析所有类型的数据,而且不需要任何的编程经验。
以下是课程内容介绍:
▌课程主题
介绍/审查命令行
Python 基础知识及其数据类型
数据分析软件包 Numpy 和 Pandas
绘图软件包 Matplotlib 和 Seaborn
统计学
常用表达
交互式可视化
模块和类
Git 和 GitHub
▌参考教材及地址
Learn Python 3 the Hard Way :
https://learnpythonthehardway.org/python3/
Learning Python 3rd Edition :
http://proquest.safaribooksonline.com/book/programming/python/9781449355722
Python for Data Analysis 2nd Edition :
https://github.com/wesm/pydata-book
▌课程安排及具体内容:
该课程总共有 20 节课,每周 2 节课,为期 10 周。
第 1-3 课将介绍命令行。到本教程结束时,每个人都会熟悉基本的 Unix 命令。
第 4-9 课将介绍如何使用 Python 进行编程。主要内容将是 Learn Python 3 the Hard Way。对于那些具有 Python 以外的编程语言经验的人,Learning Python 将提供一个更全面的 Python 编程介绍。我们将学习使用 IPython 和 IPython Notebooks(也称为 Jupyter)。
第 10-18 课将着重介绍如何用 Python 软件包进行数据分析。我们将使用 Python for Data Analysis 作为教材,这本书的主要内容是数据分析,数据统计和制作漂亮的图表。在本课程中,你会发现 Python 可以超越 R 和 MATLAB 的大部分功能。
第 19-20 课总结了两个有用的开发代码的技巧。
最后,送上课程资料和课程安排的地址:
课程资料:
https://github.com/cuttlefishh/python-for-data-analysis/tree/master/lessons
课程安排:
https://github.com/cuttlefishh/python-for-data-analysis#lesson-schedule
提醒:如果你真的想成为一名数据科学家,希望你不要满足于先马再看,而是要克服自己的惰性,制定一个开始的时间表。万事开头难,希望大家都能学有所成。
原文链接:https://github.com/cuttlefishh/python-for-data-analysis
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