数据分析师课程：完整的数据分析师训练营
完整的数据分析师培训：Python、NumPy、Pandas、数据收集、预处理、数据类型、数据可视化
讲师：365 Careers
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你将学到什么
- 该课程为您提供成为数据分析师所需的完整准备
- 用急需的数据技能填满你的简历：Python编程、NumPy、pandas、数据准备——数据收集、数据清理、数据预处理、数据可视化；数据分析，数据分析
- 全面了解数据分析师的角色
- 学习初级和高级Python
- 学习 Python 数学
- 我们将教您 NumPy 和 pandas，基础知识和高级知识
- 能够处理文本文件
- 了解不同的数据类型及其内存使用情况
- 了解如何使用简单的脚本从 API 获取有趣的实时信息
- 使用 pandas Series 和 DataFrames 清理数据
- 完成缺勤率数据清理工作
- 扩展您的 NumPy 知识 – 统计和预处理
- 完成完整的贷款数据案例研究并应用您的 NumPy 技能
- 主数据可视化
- 了解如何创建饼图、条形图、折线图、面积图、直方图、散点图、回归图和组合图
- 参与编码练习，为您的工作做好准备
- 使用真实数据进行练习
- 解决最终的顶点项目
要求
- 无需任何经验。我们将从最基础的开始
- 您需要安装 Anaconda。我们将向您展示如何一步一步地做到这一点
描述
问题
大多数数据分析师、数据科学和编码课程都错过了关键的实践步骤。他们不会教你如何使用原始数据、如何清理和预处理它。这使得您在工作中所需的技能与您在培训中获得的能力之间存在相当大的差距。说实话，现实世界的数据是混乱的，所以你需要知道如何克服这个障碍，成为一名独立的数据专业人士。
我们在网上看到的训练营甚至现场课程都忽略了这一方面，并向您展示如何使用“干净”的数据。但这对你没有好处。事实上，无论是在你申请工作时还是在工作中，它都会让你陷入困境。
解决方案
我们的目标是为您提供完整的准备。本课程将使您成为一名做好就业准备的数据分析师。为了带您到达那里，我们将广泛讨论以下基本主题。
- 关于数据分析领域的理论
- 基础Python
- 进阶Python
- 数值模拟
- 熊猫
- 处理文本文件
- 数据采集
- 数据清洗
- 数据预处理
- 数据可视化
- 最后的实际例子
这些主题中的每一个都建立在之前的主题之上。这正是我们的课程如此有价值的原因。一切都按正确的顺序显示，我们保证您不会迷路，因为我们在视频中提供了所有必要的步骤（没有跳过任何一个）。换句话说，在您知道如何收集和清理数据之前，我们不会教您如何分析数据。
因此，为了让您为进入数据科学职位（数据分析师）的入门级工作做好准备，我们创建了数据分析师课程。
这是一个相当独特的培训计划，因为它教授您工作中所需的基础知识。一个经常被忽视的至关重要的方面。
此外，我们的重点是教授流畅且相辅相成的主题。该课程为想要成为数据分析师的人提供了完整的准备，而成本只是传统课程的一小部分（更不用说您将节省的时间）。我们相信，该资源将显着提高您找到工作的机会，因为它将帮助您为面试中经常包含的实际任务和概念做好准备。
我们将讨论的主题
1. 数据分析领域理论
2.Python基础知识
3. 高级Python
4.NumPy
5. 熊猫
6. 处理文本文件
7. 数据收集
8. 数据清理
9. 数据预处理
10.数据可视化
11. 最后的实际例子
1. 数据分析领域理论
在这里我们将重点关注大局。但不要想象那些冗长乏味的页面，其中的术语你必须每分钟都要查字典。相反，这就是我们想要定义数据分析师是谁、他们做什么以及他们如何为组织创造价值的地方。
为什么要学它？
您需要有一个总体的了解，才能了解课程的每个部分如何与其余内容相配合。正如他们所说，如果你知道自己要去哪里，那么你最终很可能会到达那里。由于数据分析师和其他数据工作相对较新且不断发展，因此我们希望帮助您更好地掌握数据分析师的角色。然后，在接下来的章节中，我们将教您成为数据分析师所需的实际工具。
2.Python基础知识
本课程以 Python 为中心。因此，我们将从最基础的开始。如果您之前没有编程经验，请不要害怕。
为什么要学它？
你需要学习一门编程语言才能充分利用我们生活的数据丰富的世界。除非你具备这样的技能，否则你将永远依赖于其他人提取和操作数据的能力，并且你想成为在进行分析时依赖，对吧？此外，您不一定需要一次学习多种编程语言。只要精通一门就足够了，我们很自然地选择了 Python，它已成为数据分析和数据科学的第一语言（得益于其丰富的库和多功能性）。
3. 高级Python
我们将介绍高级 Python 主题，例如处理文本数据以及使用列表推导式和匿名函数等工具。
为什么要学它？
这些课程将使您成为一名独立于工作的熟练 Python 用户。您将能够利用 Python 的核心优势来发挥自己的优势。因此，这里不仅仅涉及主题，还涉及我们探索最相关的 Python 工具的深度。
4.NumPy
NumPy 是 Python 科学计算的基础包。当您需要计算数学和静态运算时，它已成为首选工具。
为什么要学它？
数据分析师的很大一部分工作致力于数据集的预处理。毫无疑问，这涉及 NumPy 闻名的大量数学和统计技术。此外，该包引入了多维数组结构，并提供了大量的内置函数和方法来使用它们。换句话说，NumPy 可以被描述为一种计算稳定、最先进的 Python 工具，它提供了灵活性，可以将您的分析提升到一个新的水平。
5. 熊猫
pandas 库是最流行的 Python 工具之一，可促进数据操作和分析。它非常有价值，因为您可以使用它来操作各种信息 – 数值表和时间序列数据以及文本。
为什么要学它？
Pandas 是分析师清理和预处理正在使用的数据所需的另一个主要工具。它的数据操作特性在Python中是首屈一指的，因为它在方法和功能方面提供了多样性和丰富性。使用 NumPy 和 pandas 的综合能力非常强大，因为这两个库相辅相成。您需要能够同时使用这两种方法来独立生成完整且一致的分析。
6. 处理文本文件
与文本文件交换信息实际上是我们今天交换信息的方式。在课程的这一部分中，我们将使用之前学习的 Python、pandas 和 NumPy 工具为您提供导入或保存数据时所需的基本知识。
为什么要学它？
在许多课程中，您只会获得一个数据集来练习您的分析和编程技能。然而，我们不想忽视现实，将原始数据集从外部文件转换为可用的 Python 格式可能是一个巨大的挑战。
7. 数据收集
在现实世界中，您并不总能随时获得可用的数据。在课程的这一部分中，您将学习如何从 API 检索数据。
为什么要学它？
您需要知道如何获取数据，对吗？要成为一名全面的分析师，您必须能够从外部来源收集数据。这很少是一键式过程。本节旨在为您提供自行完成此操作所需的所有必要工具。
8. 数据清理
下一个合乎逻辑的步骤是清理数据。您将在这里应用之前在实践中获得的 pandas 技能。整个课程中的所有课程都具有现实世界的视角。
为什么要学它？
数据分析师在现实世界中的大部分工作涉及清理数据并为实际分析做好准备。您不能指望您将处理完美的数据源，对吗？因此，您需要克服这个阶段并清理数据。
9. 数据预处理
即使您的数据集干净且形状易于理解，但它还没有完全准备好进行可视化和分析处理。这中间有一个关键的步骤，那就是数据预处理。
为什么要学它？
数据预处理是数据分析师可以展示他们的工作能力的地方。此阶段的工作需要能够选择正确的统计工具来提高数据集的质量，并具备使用高级 pandas 和 NumPy 技术实现数据集的知识。只有完成此步骤后，您才能说您的数据集已经过预处理并为下一部分（即数据可视化）做好了准备。
10.数据可视化
数据可视化是数据的面孔。很多人只看数据却什么也看不到。原因是他们没有创建良好的可视化效果。或者更糟糕的是——他们创建了漂亮的图表，但无法准确地解释它们。
为什么要学它？
课程的这一部分将教您如何使用数据产生有意义的见解。归根结底，数据图表能够在最短的时间内传达最多的信息。没有什么比精心设计且有意义的数据可视化更能说明问题了。
11. 实际例子
课程包含大量练习和实际案例。最后，我们提供了一个全面的实际示例，它将向您展示您在此过程中学到的所有内容如何完美地结合在一起。在这里，您将能够了解自己在成为数据分析师和开始数据职业生涯中所取得的进步。
你得到什么
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- 成为数据分析师的所有知识
- 一个由有抱负的数据分析师组成的社区
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本课程适合谁：
- 如果您想成为一名数据分析师和数据科学家，您应该学习本课程
- 如果您想要一个伟大的职业生涯，这门课程适合您
- 该课程也非常适合初学者，因为它从基础知识开始，逐步培养您的技能
