数据分析入门(中/英) 使用 NumPy 和 Pandas 进行数据分析

如果我的分享对您有用,可以点击下面链接支持一下我的劳动成果
我分享了300元学费红包给你,快来学Google、亚马逊、Facebook官方的机器学习、数据分析、前端开发课程。在这领取:
https://cn.udacity.com/referral-invitation/?referral_recipient_amount_off=300&referral_recipient_coupon_code=E54FD818


课程概述
本课程将向你介绍数据分析的世界。你将学习如何完成整个数据分析过程,包括:
提出问题
将数据整理为可以用来解决问题的格式
探索数据、找出数据中的模式、建立关于数据的直觉
得出结论和/或进行预测
交流你的发现

你还将学习如何使用 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等 Python 库来编写更加干净、简洁、运行更快的代码。此课程提供中文版本。
喜欢这门课程?加入“数据分析”纳米学位。

** 为什么学习这门课程?
本课程是一门很好的全面了解数据分析过程的入门课程。在深入钻研各个阶段之前,了解数据分析过程不同阶段的不同点以及彼此的关联性十分重要。完成本课程后,你将打牢基础,更好地完成数据分析(进阶)纳米学位项目中的其他课程。例如,从“用 R 进行数据分析”开始学习的学员将学习探索性数据分析这个阶段,但他可能不了解数据探索和数据整理之间的区别。首先学习本课程,你将了解每个阶段的作用,以及它们在整个数据分析流程中的位置。
本课程还涵盖 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等 Python 库,它们都是 Python 中进行数据分析不可或缺的工具,拥有很多便利的函数,性能出色,大大方便了数据分析代码的编写。

** 先修要求
要学习本课程,你需要熟悉 Python 编程语言。
你应熟悉 if 语句、循环、函数、列表、集合和字典。要了解这些课题,请学习“计算机科学导论”课程。
你还应熟悉类、对象和模块。要了解这些课题,请学习“编程基础:Python”课程。

查看使用优达学城的技术要求

** 你将学习什么内容?
项目
调查数据集
选择一个优达学城提供的数据集,使用 NumPy 和 Pandas 进行调查分析。完成整个数据分析过程,从提出问题到分享发现结果。

** 学习计划
第 1 课:数据分析流程
在本课中,你将学习数据分析流程,包括提出问题、整理和探索数据、得出结论和/或进行预测,以及交流你的发现。你将仅使用 Python 完成优达学城学生数据分析,尽量不使用其他库。
第 2 课:NumPy 和 Pandas 用于 1D 数据
在本课中,你将开始学习使用 NumPy 和 Pandas 来方便数据分析流程。本课重点是适用于一维数据的功能。你将学习如何使用 NumPy 数组、Pandas 序列和矢量运算。
第 3 课:NumPy 和 Pandas 用于 2D 数据
本课将继续学习 NumPy 和 Pandas,但现在的重点是二维数据。你将学习如何使用二维 NumPy 数组和 Pandas DataFrames。你还会学习如何对数据分组以及对多个文件的数据进行整合。
项目:调查数据集
在本项目中,你将使用 NumPy 和 Pandas 对一个数据集完成整个数据分析流程。

讲师与合作伙伴

[图片上传中。。。(1)]
** Caroline Buckey

加入优达学城之前,Caroline 在一家为应用搭建搜索引擎的创业公司(Quixey)担任软件工程师。她在卡内基梅隆大学本科学习期间,曾为六门课程担任助教。对教育的热爱使她加入优达学城。在工作之外,她喜欢阅读小说,玩棋盘游戏,还喜欢喝珍珠奶茶。


如果我的分享对您有用,可以点击下面链接支持一下我的劳动成果
我分享了300元学费红包给你,快来学Google、亚马逊、Facebook官方的机器学习、数据分析、前端开发课程。在这领取:
https://cn.udacity.com/referral-invitation/?referral_recipient_amount_off=300&referral_recipient_coupon_code=E54FD818

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,684评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,143评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,214评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,788评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,796评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,665评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,027评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,679评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 41,346评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,664评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,766评论 1 331
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,412评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,015评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,974评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,203评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,073评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,501评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容