python接私活王者_Python从青铜到王者这5个实战项目要会
對(duì)于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析,很多人可能會(huì)有這樣的疑惑:入門數(shù)據(jù)分析該學(xué)哪些知識(shí)點(diǎn)?該看哪些書?
是從 Python 入手還是 R 語(yǔ)言?常用的算法有哪些?
可以練手做項(xiàng)目的數(shù)據(jù)庫(kù)去哪里找?好用的爬蟲(chóng)工具又有哪些?
網(wǎng)上看了很多文章,但感覺(jué)沒(méi)有個(gè)系統(tǒng),號(hào)主有系統(tǒng)性的資料推薦嗎?的確,我當(dāng)時(shí)學(xué)數(shù)據(jù)分析也有同樣的苦惱,網(wǎng)上關(guān)于數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)資料非常多,但缺乏系統(tǒng)性,沒(méi)有老師時(shí)時(shí)給你解答問(wèn)題,很多時(shí)候都感覺(jué)自己要放棄了。
但,我不得不說(shuō)一句:學(xué)數(shù)據(jù)分析絕對(duì)沒(méi)錯(cuò),堅(jiān)持下去你會(huì)看到一個(gè)完全不一樣的自己。
之前在百度的曹政舉了他身邊的例子,令人印象深刻,蠻多看上去并不優(yōu)秀的人卻都能靠著數(shù)據(jù)分析 C 位出道。十來(lái)年前我在百度招聘過(guò)一個(gè)人大本科應(yīng)屆的小伙子鄧明生,從學(xué)歷背景看在百度并不占優(yōu)勢(shì),當(dāng)時(shí)開(kāi)始跟我做數(shù)據(jù)分析,寫程序分析百度的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),后來(lái)慢慢獨(dú)擋一面,因?yàn)閷?duì)百度所有業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)都清晰,后來(lái)百度出現(xiàn)一些人事危機(jī)的時(shí)候開(kāi)始成為救火隊(duì)長(zhǎng),連續(xù)在不同業(yè)務(wù)部門擔(dān)綱重要職位,一路升到聯(lián)盟事業(yè)部總經(jīng)理,今年離職出來(lái)創(chuàng)辦御勢(shì)資本,青出于藍(lán)而勝于藍(lán),人家現(xiàn)在比我厲害很多了。
還是十來(lái)年前,又有一個(gè)應(yīng)屆生吳海生,從百度產(chǎn)品部門申請(qǐng)內(nèi)部調(diào)動(dòng)去做數(shù)據(jù)分析,開(kāi)始經(jīng)驗(yàn)不足,寫報(bào)告還被我嘲諷過(guò)的那種。好多年不見(jiàn),最近看新聞才知道,已經(jīng)某新近上市的金融公司 CEO,妥妥的 C 位出道有沒(méi)有,真是讓人刮目相看。那么,數(shù)據(jù)分析到底該怎么學(xué)呢?
其實(shí)真的沒(méi)那么復(fù)雜,你只需要做好這三件事👇👇👇:
找到一個(gè)實(shí)力與經(jīng)驗(yàn)俱佳的“教練”,從思維、工具、實(shí)戰(zhàn)帶你“即學(xué)即用”;
制定一份正確的學(xué)習(xí)計(jì)劃與路徑,你真正需要的是好方法而不是蠻力;
有效工具的運(yùn)用會(huì)讓你事半功倍。
在這里,給大家推薦專欄《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 45 講》。作者是清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士陳旸,已經(jīng)「全集」更新完畢,好評(píng)度也超高。
在這個(gè)專欄中,陳旸清晰地把數(shù)據(jù)分析拆解成下面三個(gè)組成部分:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)挖掘。在后面文章里,我會(huì)給大家分享這三部分所需要掌握的知識(shí),讓你有個(gè)更深入了解。
專欄里一直秉承著“?MAS 學(xué)習(xí)法“,即 Multi-DImension(多維度認(rèn)識(shí))、Ask(提問(wèn))和 Sharing(分享),從“思維”到“工具”再到“實(shí)踐”,學(xué)以致用,更高效上手?jǐn)?shù)據(jù)分析。而且老師還會(huì)直接提供項(xiàng)目數(shù)據(jù),讓你上手練習(xí),可以在簡(jiǎn)歷上完善項(xiàng)目經(jīng)歷,順利找到工作。!炸裂折扣!🔥🔥🔥原價(jià)99,今日拼團(tuán)僅需79!且,新人專享19.9!!!但!僅限前50個(gè)名額!👇👇👇
👆練手的數(shù)據(jù)項(xiàng)目
好,下面接著給大家分享上圖中數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)挖掘需要掌握的知識(shí)。數(shù)據(jù)采集
當(dāng)你入門 Python 后,接下來(lái)就算是正式進(jìn)入數(shù)據(jù)處理階段。「數(shù)據(jù)分析」涵蓋兩部分:數(shù)據(jù)是基礎(chǔ),分析是過(guò)程,所以數(shù)據(jù)的前期準(zhǔn)備工作也很重要。第一步,就是采集數(shù)據(jù)。
你可以用 Python 自動(dòng)采集數(shù)據(jù),也可以使用第三方平臺(tái),比如用八爪魚來(lái)采集數(shù)據(jù)。《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 45 講》中,作者陳旸用了兩個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例來(lái)講解如何用 Python 和八爪魚來(lái)采集數(shù)據(jù),講的非常細(xì)致,看完你可以掌握這兩種常用方法。
👆老師制作的「Python 爬蟲(chóng)總結(jié)圖」
詳細(xì)地,你可以去直接看《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 45 講》專欄里這兩篇文章:第 9 講 | 如何用八爪魚采集微博上的“D&G”評(píng)論?
第 10 講 | 如何用 Python 自動(dòng)化下載王祖賢海報(bào)?數(shù)據(jù)可視化
大多數(shù)人都很容易被數(shù)據(jù)可視化吸引。試想一下,用各種酷炫的圖片將數(shù)據(jù)的規(guī)律直觀地呈現(xiàn)給大家,是一件特別有成就感的事情。應(yīng)用也很廣泛,比如天貓雙十一的數(shù)據(jù)大屏等。我們可以用各種工具、編程語(yǔ)言做數(shù)據(jù)可視化,比如 DataV、Tableau、Python 或者 R 語(yǔ)言。
在《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 45 講》中,主要用 Python 的 Matplotlib 工具來(lái)做數(shù)據(jù)可視化。Matplotlib 是 Python 的可視化基礎(chǔ)庫(kù),非常適合入門學(xué)習(xí)。學(xué)完專欄,下面的這幾張圖我也可以做出來(lái),非常搶眼。
你可以看看《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 45 講》專欄里這篇文章:第 15 講 | 如何用 Python 繪制 10 種常見(jiàn)的可視化視圖?數(shù)據(jù)挖掘
當(dāng)你掌握了數(shù)據(jù)分析中基礎(chǔ)的操作后,接下來(lái)就該正式處理數(shù)據(jù)了。為了進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù),數(shù)據(jù)科學(xué)家們提出了各種算法,《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 45 講》中詳細(xì)講解了數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法,根據(jù)用途,把它們分為四大類:分類算法:C4.5,樸素貝葉斯(Naive Bayes),SVM,KNN,Adaboost,CART
聚類算法:K-Means,EM
關(guān)聯(lián)分析:Apriori
連接分析:PageRank
值得一提的是,專欄里用了大篇幅內(nèi)容、許多案例來(lái)講解這十大算法,還會(huì)提供一些數(shù)據(jù)庫(kù)讓大家去實(shí)操,親測(cè)有效。
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除了以上內(nèi)容外,每篇文章末尾,老師都會(huì)針對(duì)這一講的內(nèi)容總結(jié)「學(xué)習(xí)筆記」,而且都是以手繪圖的方式,非常容易理解和保存查看。
在留言區(qū),你能看到大家各種各樣的解題思路,其中有的你可能會(huì)意想不到,可以說(shuō),在留言區(qū)你也能學(xué)到很多。作者也會(huì)留言回復(fù),解答大家提出的問(wèn)題,或者給予及時(shí)反饋。
數(shù)據(jù)分析能力必然是每個(gè)互聯(lián)網(wǎng)人必須具備的,無(wú)論是運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品還是程序員,之后還可以往數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師等方向發(fā)展。現(xiàn)在訂閱,享「超低價(jià)福利」👇
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的python接私活王者_Python从青铜到王者这5个实战项目要会的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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