Python for Analytics 最实用Python课

Python for Analytics 最实用Python课

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零基础入门Data Analytics领域最受欢迎的数据分析软件——Python, 掌握Python数据分析五大利器,解决实际工作中数据分析难题。

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Python已经是现在Data Analytics领域最受欢迎的数据分析软件了。这个结论是有数据支持的。

KDnuggets网站最近公布了2018年度的数据分析、数据科学和机器学习工具调查结果。2300多名参与者对自己“过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据分析工具”进行了投票。结果显示Python取代了R成为最受欢迎的数据分析工具!

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但是上面这幅图里,毕竟也包含了Data Science、Machine Learning的工作者,难道对于Data Analytics数据分析领域本身,Python也已经成为了需求最大的工具了吗?

 

为了更严谨地回答这个问题,我们爬了3万条Data Analyst的Job Description,得到了Python在这些Job Description中出现的频率,我们惊奇地发现:

Python在Data Analyst的Job Description里出现的频率居然高达69%!

 

(R的频率是66%.)

 

有了这个数据,想必大家都觉得有必要学习Python了吧!

 

不论你是工作人士还是学生,请回答以下问题:

  1. 你是不是平时要做很多report,而report的refresh时间常常超过1小时?

  2. 你是不是还在主要依赖Excel做数据分析和数据可视化?

  3. 你是不是只会SPSS等数据分析中的“幼儿园软件”?

  4. 你是不是在面试中,曾因不熟悉Python等数据分析软件而与Offer无缘?

  5. 你是不是急需掌握数据分析软件(例如Python、R、SAS)以获得更好的工作机会?

  6. 你是不是想找偏数据分析的工作,但自己的技术能力不足?

 

如果你对以上任何一个问题的回答是Yes,那你不仅有必要学习Python,你还十分紧迫地需要这门技术!

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【课程内容】

第一课 Python数据分析的一般概念、操作界面、常用数据包

这节课我们会讲Python的数据类型、操作界面Jupyter Notebook、常用的数据分析的应用包,比如:

  • NumPy

  • Pandas

  • Matplotlib

  • Seaborn

  • Scikit-learn

 

第二课 如何用Python进行Data Review & QA

对于一个数据分析师来说,工作中大量的时间都花在了Data Review和Quality Assurance/Control(数据检查)上,也就是常说的QA。QA相当重要,但是又异常繁琐。第二课,我们会学习如何用Python高效快速QA

 

第三课 用Python进行数据处理

数据处理是数据分析中最重要的环节,它是从数据中整理、得出有意义的洞察的前提。这节课中我们会学习用Python进行:

  • Data Manipulation

  • Conditional Filtering

  • Indexing

  • Aggregration

  • Grouping

 

第四课 用Python进行二维表格处理

工作中,经常需要我们对数据进行二维表处理,Pivot就是一个常见的转化横表、竖表的方法。这节课我们会学习Stack的概念,学会用Python进行快速的数据结构转化。

  • Stack & Unstack

  • Pivot Table

  • Format table

 

第五课 Loops及其应用

这节课我们讲学习Loop的概念,以及如何利用loop用Python进行纵向、横向查找。

 

第六课 用matplotlip以及seaborn进行数据可视化

这节课我们将学习如何用Python的数据可视化程序包制作出精美绝伦的数据图,亮瞎你挑剔的老板!

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第七课 自定义函数

尽管Python自带了各种很有价值的程序包,但我们也难免会遇到需要自己设定函数解决问题的时候。这节课我们会学习如何自己创造解决特定问题的程序包,也就是自定义函数。

 

第八课 运用前七课的内容进行实例练习

最后一节课,我们将全面应用前七节课的所有知识点,面对实际工作场景中几乎每天都遇到的数据案例进行实际操作。

 

【课程老师】

由于Python是一门操作性的数据工具课,因此我们特别邀请了两位老师来授课,分别负责概念讲解和练习。

  • 主讲老师:Effie老师,在Code&Theory担任高级数据编程分析师,有着营销和商业背景的她,深知日常工作中数据分析师们面临的实际问题,她摒弃市面上其他Python课程的偏数理、偏理论的作风,从实用主义出发,用案例教学来让大家真正学会用Python解决日常天天遇到的数据分析问题!

  • 习题老师:Henry老师,在Pienso担任机器学习工程师。具有5年数据科学背景,熟悉各类数据分析工具和算法。Henry老师精心设计了各类实操练习题,帮你巩固所学知识!

 

【课程形式】

  • 8节录播课程,随时随地轻松上课!

  • 学习小组有问必答,100多位Analytics领域的小伙伴们共创浓郁学习氛围,互相监督,一起学习。

  • 第一课将于从8月1号上线,其余课程将在每周三陆续上线。

 

 

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