1數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)

1、數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)一份完善的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)計(jì)劃DC 學(xué)院研制開(kāi)啟數(shù)據(jù)分析之旅你的職業(yè)生涯可能很多選擇，每一種選擇都預(yù)示著一種可能性。相信當(dāng)你打開(kāi)這份技能時(shí)，已經(jīng)做好了學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析技能，甚至成為一名數(shù)據(jù)分析師的準(zhǔn)備了。數(shù)據(jù)分析師被譽(yù)為是未來(lái)最的職業(yè)之一，他們認(rèn)識(shí)世界基于大數(shù)據(jù)，因?yàn)檎鎸?shí)可靠，他們能從看似毫無(wú)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中，提取出別人看不到的信息和知識(shí)。數(shù)據(jù)分析師的這種能力，基于對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)的了解，也基于對(duì)編程語(yǔ)言和數(shù)據(jù)挖掘的認(rèn)知。我們總結(jié)了很多優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師的經(jīng)驗(yàn)和目前主流的招聘需求，整理了這份數(shù)據(jù)分析師必備技能，幫助你了解數(shù)據(jù)分析的整個(gè)技術(shù)知識(shí)體系，你也可以據(jù)此你的學(xué)習(xí)路徑。DC 學(xué)院也推出

2、了數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）體系課程，從數(shù)據(jù)爬取、數(shù)據(jù)存取、數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘、報(bào)告及可視化這四個(gè)數(shù)據(jù)分析的基本流程展開(kāi)。由此幫你掌握 Python 基礎(chǔ)和爬蟲(chóng)、SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言與 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理、概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)、Python數(shù)據(jù)分析以及學(xué)習(xí)建模的理論，并能夠完成商業(yè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。不管怎樣，恭喜你，已經(jīng)邁出了數(shù)據(jù)分析的第一步。要相信你會(huì)從中獲得很多思考、分析的和技術(shù)，這些都是可以在不同的工作中遷移的技能。如果你已經(jīng)了解并確信這就是你需要的技能，你門(mén)），或者繼續(xù)閱讀這份成長(zhǎng)手冊(cè)！我們的課程數(shù)據(jù)分析師（入點(diǎn)此了解課程：數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)數(shù)據(jù)分析師技能總的來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析師需要具備基

3、本的概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作，科學(xué)計(jì)算部分的編程知識(shí)（推薦 python）及初級(jí)的覽，你可以先有一個(gè)初步的全面了解。學(xué)習(xí)知識(shí)，以下是整個(gè)知識(shí)體系的概Ø Python基礎(chǔ)與爬蟲(chóng)l Python基礎(chǔ)語(yǔ)法l Python爬蟲(chóng)SQL數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)l MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)l SQL操作語(yǔ)句Ø概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)l 概率論l 統(tǒng)計(jì)學(xué)Ø利用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化l Python數(shù)據(jù)分析l Python數(shù)據(jù)可視化Ø學(xué)習(xí)基礎(chǔ)l 監(jiān)督學(xué)習(xí)l 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)l scikit-learnØ學(xué)習(xí)包點(diǎn)此了解課程：數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)第一部分Python

4、基礎(chǔ)與爬蟲(chóng)Python已經(jīng)是最受歡迎的動(dòng)態(tài)編程語(yǔ)言之一，也是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析最主流的語(yǔ)言。加上Python的開(kāi)源特點(diǎn)和不斷更新的庫(kù)，使得Python躍升為數(shù)據(jù)分析的一大利器。掌握Python基礎(chǔ)語(yǔ)法和爬蟲(chóng)功能是入門(mén)數(shù)據(jù)分析的第一步。Python 優(yōu)點(diǎn)·····次的結(jié)合了解釋性、編譯性、互動(dòng)性和面向?qū)ο蟮囊子趯W(xué)習(xí)、易于閱讀、易于維護(hù)；語(yǔ)言；具有豐富的、廣泛的庫(kù)，可以解決各種；提供了科學(xué)計(jì)算、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理以及數(shù)據(jù)可視化的功能強(qiáng)大的庫(kù)；提供了主要的商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)接口。點(diǎn)此了解課程：數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)1.1 Python 基礎(chǔ)語(yǔ)法想要使用P

5、ython寫(xiě)爬蟲(chóng)獲取網(wǎng)上數(shù)據(jù)，或者對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作、處理，使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化等，都需要你首先掌握Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法。就像中掌握每種道具的基本屬性和規(guī)律，才可以真正用好這個(gè)工具，打起boss來(lái)不費(fèi)勁兒。Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法很簡(jiǎn)單，適合快速入門(mén)。需要掌握的基本知識(shí)點(diǎn)如下（但不限于）：Python 基本術(shù)語(yǔ)·解釋器：要運(yùn)行代碼就需要用Python解釋器來(lái)運(yùn)行，主流的解釋器有CPython、IPython、PyPy等；·數(shù)據(jù)類型：字符串、型、整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、列表、元組、字典、集合等；·運(yùn)算符：Python主要的運(yùn)算符有數(shù)算符、邏輯運(yùn)算符、比較運(yùn)算符；表：由值

6、、變量、運(yùn)算符組成；·流：Python有三種流，if/for/while來(lái)表執(zhí)行的順序；·函數(shù)、變量作用域（局部和全局）、lambda函數(shù)：使得代碼變得更簡(jiǎn)潔和更具有可遷移性；·字符串操作：替換、刪除、截取、連接、比較、查找、包含、大小寫(xiě)轉(zhuǎn)換、去空格、分割等；··數(shù)據(jù)操作：數(shù)據(jù)索引、切片、添加、移除、排序等；·正則表：使用正則表可以實(shí)現(xiàn)模糊匹配、替換和拆分。點(diǎn)此了解課程：數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)1.2 Python爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)的獲取方式有很多，你可以直接使用現(xiàn)成數(shù)據(jù)集、網(wǎng)上公開(kāi)的數(shù)據(jù)集、利用Python連接API進(jìn)行爬取、利用

7、Python進(jìn)行基于HTML網(wǎng)頁(yè)爬取，從數(shù)據(jù)庫(kù)提取想要的數(shù)據(jù)等。在這個(gè)部分你需要學(xué)習(xí)如何通過(guò)這也是數(shù)據(jù)獲取中最有趣味和技術(shù)含量的編寫(xiě)的代碼來(lái)從網(wǎng)上獲取你想要的數(shù)據(jù)集，式?；贖TML網(wǎng)頁(yè)的爬取編寫(xiě)代碼爬取數(shù)據(jù)，可以繞過(guò)類爬蟲(chóng)方式的本質(zhì)依舊是HTTP請(qǐng)求。的限制，但是對(duì)知識(shí)儲(chǔ)備的要求相對(duì)高一些，這·HTML基礎(chǔ)：對(duì)網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)頁(yè)信息進(jìn)行定位；元素的了解是爬蟲(chóng)的基礎(chǔ)，你需要學(xué)會(huì)用瀏覽器工具來(lái)對(duì)·可供調(diào)用的包：Python的Beautifulsoup包從網(wǎng)頁(yè)中可以抽取定位到的信息；·爬蟲(chóng)技巧：在編寫(xiě)代碼的時(shí)候需要注意不同網(wǎng)頁(yè)的特征，并構(gòu)造合適的query；同時(shí)越來(lái)越多的服務(wù)器

8、或利用為了維護(hù)正常用戶的需求，而實(shí)施了一些反爬蟲(chóng)技巧，使用端網(wǎng)頁(yè)可以簡(jiǎn)化爬蟲(chóng)的難度；常用的字符編碼及轉(zhuǎn)換：在爬取中文網(wǎng)頁(yè)時(shí)，結(jié)果經(jīng)常會(huì)返回一串看起來(lái)無(wú)意義的字符，是因?yàn)橥粋€(gè)漢字在不同的編碼格式下，差異巨大，Python如同很多語(yǔ)言一樣，不能智能地識(shí)別編碼。所以在爬取數(shù)據(jù)的過(guò)程中，你還需要注意字符的編碼·格式?；贏PI的爬蟲(chóng)基于API的爬取方式是最簡(jiǎn)單直接的，調(diào)用Python的urllib、urllib.request包連接API接口就可以進(jìn)行。點(diǎn)此了解課程：數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)第二部分SQL數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)2.1 MySQL 基礎(chǔ)知識(shí)MySQL為世界上最受歡迎、使用最廣

9、的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)之一，是一個(gè)運(yùn)行、檢索效率較高的系統(tǒng)，作為想入門(mén)數(shù)據(jù)分析師的你，數(shù)據(jù)庫(kù)通道。是你連接數(shù)據(jù)的重要·數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)原理：設(shè)計(jì)為客戶機(jī)-服務(wù)器，用戶面對(duì)客戶機(jī)，而關(guān)于數(shù)據(jù)的請(qǐng)求由服務(wù)器處理；·數(shù)據(jù)類型和時(shí)間格式：數(shù)據(jù)類型定義每個(gè)字段的范圍；的規(guī)則，如的長(zhǎng)度和精度·數(shù)據(jù)庫(kù)編碼：數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)是一個(gè)非常講究規(guī)范的系統(tǒng)，MySQL也有要求的編碼格式，可根據(jù)指令可以、轉(zhuǎn)換、成符合MySQL編碼要求的數(shù)據(jù)；文件格式：數(shù)據(jù)文件的常見(jiàn)格式有CSV,JSON等等。·點(diǎn)此了解課程：數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)2.2 SQL 語(yǔ)言基礎(chǔ)SQL語(yǔ)言是結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)言，

10、是連接使用者和數(shù)據(jù)庫(kù)之間的通道，幾乎所有的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)都可以通用SQL，數(shù)據(jù)分析師每天都需要和數(shù)據(jù)打交道，SQL也是你的必修技能。SQL表格操作SQL語(yǔ)句操作的對(duì)象是表格，學(xué)會(huì)如何建立、更新表格·建立表：SQL語(yǔ)句操作的對(duì)象是表格，表格的建立是操作的基礎(chǔ)，可以使用CREATE命令進(jìn)行建立；·、更新和刪除數(shù)據(jù)：建立了表格之后需要使用INSERT,DELETE,DROP來(lái)對(duì)表格進(jìn)行更進(jìn)一步的新值新列、刪除部分?jǐn)?shù)據(jù)、刪除整張表的操作。SQL操作·數(shù)據(jù)檢索：用SELECT語(yǔ)句來(lái)實(shí)現(xiàn)檢索功能，它是最經(jīng)常被使用到的SQL語(yǔ)句；·數(shù)據(jù)排序：ORDER BY語(yǔ)句；數(shù)據(jù)

11、過(guò)濾：WHERE語(yǔ)句限定了搜索的條件；BETWEEN/IN/NOT操作符限定了·值的范圍；AND/OR操作符表達(dá)搜索條件間的邏輯數(shù)據(jù)匯總和分組可以使用GROUP BY語(yǔ)句。；點(diǎn)此了解課程：數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)2.3SQL 語(yǔ)言高級(jí)技巧SQL進(jìn)階操作·子和組合子：可以嵌套在主的SELECT,WHERE,FROM,GROUP BY等位置，使用子可以寫(xiě)出具有更復(fù)雜功能的SQL語(yǔ)句，使得更加靈活。組合：使用UNION操作符，連接多個(gè)SELECT語(yǔ)句，把多條結(jié)果當(dāng)做一條組合返回，大大簡(jiǎn)化了的復(fù)雜程度。· 表聯(lián)結(jié)（JOIN）型數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)方便了處理和提高了的效

12、率，卻帶來(lái)了一個(gè)，就是跨表的。聯(lián)結(jié)是一種機(jī)制，用于關(guān)聯(lián)不同的表?；靖拍睿褐麈I、外鍵。種類：內(nèi)部聯(lián)結(jié)；自然聯(lián)結(jié)；外部聯(lián)結(jié)；帶函數(shù)的聯(lián)結(jié)。·LIKE操作符和正則表LIKE操作符支持的通配符：可以用于匹配搜索值的某一部分，來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的過(guò)濾;正則表：使用REGEXP進(jìn)行匹配，正則表的函數(shù)主要分為三大類，對(duì)應(yīng)三類不同的功能：模式匹配、替換、拆分。它們之間是相輔相成的。點(diǎn)此了解課程：數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)第三部分概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)數(shù)據(jù)分析是基于適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、探索數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、提取信息、形成結(jié)論的一門(mén)學(xué)問(wèn)。理解概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論是理解數(shù)據(jù)分析模型的重要基礎(chǔ)。3.1

13、概率論基礎(chǔ)概率學(xué)是用于研究隨機(jī)現(xiàn)象的學(xué)問(wèn)。掌握好概率論的以幫助你更好地理解接下來(lái)數(shù)據(jù)分析背后的數(shù)學(xué)模型。概率學(xué)基礎(chǔ)入門(mén)概率論，你需要理解三大概率（ 含義、Bayes公式的應(yīng)用。概率、條件概率、邊際概率）、性的概率分布在這個(gè)部分，你需要了解概率分布函數(shù)、累計(jì)概率分布函數(shù)、正態(tài)分布、二項(xiàng)式分布、泊松分布、超幾何分布等的相關(guān)概念與應(yīng)用環(huán)境。采樣及中心極限定理熟悉樣本整體、采樣、采樣分布極限定理的概念，可以更好地理解概率和頻率是怎么在一起，能更深入地掌握統(tǒng)計(jì)抽樣的思想。點(diǎn)此了解課程：數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)3.2 描述統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門(mén)古老的學(xué)問(wèn)，主要分為描述統(tǒng)計(jì)和推斷統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)學(xué)是處理數(shù)

14、據(jù)的學(xué)科，也是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。你需要掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念、統(tǒng)計(jì)圖、統(tǒng)計(jì)量、數(shù)據(jù)描述置信區(qū)間、假設(shè)檢驗(yàn)。、統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念變量和樣本是統(tǒng)計(jì)學(xué)建立的基礎(chǔ)，變量用于形容的某種特征，樣本是總體一部分元素的集合?，F(xiàn)實(shí)中無(wú)法窮盡所有的元素，只能對(duì)選取的樣本進(jìn)行分析，所以樣本的選擇尤為重要。常用統(tǒng)計(jì)圖統(tǒng)計(jì)圖是用于描述數(shù)據(jù)的圖形，可以直觀地展示數(shù)據(jù)的特征，一目了然。常用統(tǒng)計(jì)圖包括有：條形圖、直方圖、散點(diǎn)圖、箱線圖、統(tǒng)計(jì)地圖等。基本統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算出來(lái)的，是樣本的函數(shù)，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和檢驗(yàn)。常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)量有：平均數(shù)、中位數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、Z-score等。數(shù)據(jù)的描述描述統(tǒng)計(jì)是描述、總結(jié)變量的基本情

15、況的統(tǒng)計(jì)，研究反映客觀現(xiàn)象的數(shù)據(jù)，并通過(guò)圖表形式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，進(jìn)而綜合概括與分析得出反映客觀現(xiàn)象的規(guī)律性數(shù)量特征。·將數(shù)據(jù)資料轉(zhuǎn)化為圖表，直觀展示數(shù)據(jù)的分布情況。通常使用頻數(shù)分布表、直方圖、折線圖、條形圖、頻數(shù)分布圖等圖表；·分析數(shù)據(jù)，了解各變量?jī)?nèi)觀察值的集中和分散情況。描述集中趨勢(shì)的有：平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、幾何平均數(shù)和調(diào)和平均數(shù)等，描述分散趨勢(shì)的有：標(biāo)準(zhǔn)差、方差、最大值、最小值、全距、平均差和四分差等；表示數(shù)據(jù)與常態(tài)分配偏離情況，使用偏態(tài)與峰度。·點(diǎn)此了解課程：數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)3.3 推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)置信區(qū)間置信區(qū)間是統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念，是由樣本統(tǒng)

16、計(jì)量構(gòu)造的總體參數(shù)估計(jì)區(qū)間，是假設(shè)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)，了解過(guò)置信區(qū)間、整體平均值的置信區(qū)間、整體比例的置信區(qū)間這些概念與構(gòu)造方式后，你就可以進(jìn)入到假設(shè)檢驗(yàn)的部分。假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)：在一定的假設(shè)條件下，由樣本推斷總體的，常用的假設(shè)檢驗(yàn)有u檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)，秩和檢驗(yàn)等。假設(shè)的構(gòu)造、檢驗(yàn)的運(yùn)用、1型和2型錯(cuò)誤可以幫助你理解如何檢驗(yàn)參數(shù)的程度。相關(guān)性與回歸分析相關(guān)性描述和回歸分析常常用于衡量變量之間的，這也是數(shù)據(jù)分析的重要任務(wù)。在數(shù)）、相關(guān)性非因果以及回歸分析掌握一些相關(guān)分析的定義、相數(shù)（相中的參數(shù)解讀、評(píng)價(jià)指標(biāo)、檢驗(yàn)（hold-out 檢驗(yàn)、交叉檢驗(yàn)）等內(nèi)容之后，你會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)建模有一個(gè)初

17、步的認(rèn)識(shí)，并可以開(kāi)始所學(xué)到的知識(shí)運(yùn)用到實(shí)際的預(yù)測(cè)建模當(dāng)中。點(diǎn)此了解課程：數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)第四部分利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化熟悉掌握相關(guān)計(jì)算機(jī)技能、理論知識(shí)之后，你可以開(kāi)始深入學(xué)習(xí)Python是如何利用豐富的數(shù)據(jù)分析、可視化包來(lái)完成相關(guān)的分析任務(wù)。4.1 數(shù)據(jù)分析（NumPyPandas）NumPy可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于數(shù)組和矢量的操作，Pandas專注于結(jié)構(gòu)化（表格化）的數(shù)據(jù)操作、處理和運(yùn)算，這兩個(gè)庫(kù)為使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析提供了簡(jiǎn)潔、豐富的指令，使Python成為數(shù)據(jù)分析的利器。4.2 Python數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化是一個(gè)非常重要的部分，選擇合適的方式可以讓你的分

18、析結(jié)果一目了然。常用的Python可視化工具包有：matplotlib、seaborn、plotly等。點(diǎn)此了解課程：數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)第五部分學(xué)習(xí)基礎(chǔ)在學(xué)習(xí)完數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)和計(jì)算機(jī)技能后，可以開(kāi)始對(duì)學(xué)習(xí)的探索。學(xué)習(xí)旨在發(fā)明計(jì)算機(jī)算法，使得我們的工具計(jì)算機(jī)可以從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行，利用數(shù)據(jù)來(lái)解決。學(xué)習(xí)本部分的以使你獲得對(duì)數(shù)據(jù)分析部分算法有更進(jìn)一步的理解。5.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)用已知分類的一組數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整分類器的參數(shù)，從而提升分類器的性能?；貧w：線性回歸和邏輯回歸·線性回歸：利用最小二乘函數(shù)對(duì)兩個(gè)或以上變量之間相互依賴的線性進(jìn)行探究；

19、3;邏輯回歸：性回歸的基礎(chǔ)上，加入了函數(shù)，將函數(shù)值由原本的連續(xù)值到0,1區(qū)間，再進(jìn)行求解。分類：一般的分類常見(jiàn)的分類有決策樹(shù)、樸素集成學(xué)習(xí)等。、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)、KNN、5.2 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)相對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是沒(méi)有分類結(jié)果的，且是基于代價(jià)評(píng)判基礎(chǔ)的。常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)有：聚類分析（K-means聚類）、非負(fù)矩陣因式分解、自組織等。5.3學(xué)習(xí)在Python上的實(shí)現(xiàn)scikit-learn是一個(gè)開(kāi)源學(xué)習(xí)模塊，為用戶提供了許多Python直接調(diào)用。學(xué)習(xí)的算法接口，可以使用點(diǎn)此了解課程：數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)如何開(kāi)始學(xué)習(xí)閱讀完這份技能之后，相信你對(duì)數(shù)據(jù)分析

20、師所需的基本技能有了更加深入的了解。如果你更加堅(jiān)定了學(xué)習(xí)這門(mén)技術(shù)的想法，那么你需要上述的技能，做一些初步的學(xué)習(xí)并嚴(yán)格執(zhí)行。當(dāng)然我們也非常推薦你加入DC學(xué)院推出的數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）課程，這門(mén)課將完時(shí)行的數(shù)據(jù)分析案例為導(dǎo)向，在解決具體的中學(xué)習(xí)理論，加上導(dǎo)師step bystep的操作，相信你可以很快上手去完成一些項(xiàng)目。比如學(xué)習(xí)完python你可以編寫(xiě)的爬蟲(chóng)去獲取你想要的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)，你可以完成一些數(shù)據(jù)的基本操作和提取，最終你可以基于統(tǒng)計(jì)和據(jù)的分析，并形成專業(yè)的分析報(bào)告。學(xué)習(xí)完成大數(shù)我們性地準(zhǔn)備了課后資料和練習(xí)題目，你可以隨時(shí)檢測(cè)的學(xué)習(xí)效果，還有與知識(shí)點(diǎn)完美匹配訓(xùn)練賽，提交即可獲得評(píng)分，同時(shí)可

21、以查看的排名情況。點(diǎn)此進(jìn)入課程數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）當(dāng)然，你也可以按照持學(xué)習(xí)，直到你可以的計(jì)劃去學(xué)習(xí)這些技能，但是要記住，一定要在兩三去做一些實(shí)際的事情。內(nèi)堅(jiān)畢竟，堅(jiān)持總是需要很多理由，而放棄，一個(gè)就夠了。最后，希望你在數(shù)據(jù)分析的路上披荊斬棘！點(diǎn)此了解課程：數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)手冊(cè)附：數(shù)據(jù)分析師（入門(mén)）課程大綱實(shí)際課程會(huì)根據(jù)課程安排作細(xì)節(jié)調(diào)整第一章：開(kāi)啟數(shù)據(jù)分析之旅1) 數(shù)據(jù)分析的一般流程及應(yīng)用場(chǎng)景2) Python 編程環(huán)境的搭建及數(shù)據(jù)分析包的安裝第二章獲取你想要的數(shù)據(jù)1)2)3)4)5)6)獲取互聯(lián)網(wǎng)上的公開(kāi)數(shù)據(jù)集用API 爬取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)所需的 HTML 基礎(chǔ)基于 HTML 的爬

22、蟲(chóng)，Python（Beautifulsoup）實(shí)現(xiàn)爬蟲(chóng)高級(jí)技巧：使用應(yīng)用案例：爬取豆瓣 TOP250和反爬蟲(chóng)機(jī)制信息并第三章數(shù)據(jù)與預(yù)處理1)2)3)4)5)6)數(shù)據(jù)庫(kù)及 SQL 語(yǔ)言概述基于 HeidiSQL 的數(shù)據(jù)庫(kù)操作數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階操作：數(shù)據(jù)過(guò)濾與分組聚合用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)連接與數(shù)據(jù)其他類型數(shù)據(jù)庫(kù)：&MongoDB用 Pandas 進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)與可視化第四章統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)與 Python 數(shù)據(jù)分析1） 探索型數(shù)據(jù)分析：繪制統(tǒng)計(jì)圖形展示數(shù)據(jù)分布2） 探索型數(shù)據(jù)分析實(shí)踐：通過(guò)統(tǒng)計(jì)圖形探究數(shù)據(jù)分布的潛在規(guī)律（Seaborn 實(shí)現(xiàn)）3） 描述統(tǒng)計(jì)學(xué)：總體、樣本和誤差，基本統(tǒng)計(jì)量4） 推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)：概率分布和假設(shè)檢驗(yàn)5）6）7）8）9）型數(shù)據(jù)分析實(shí)踐：在實(shí)際分析中應(yīng)用不同的假設(shè)檢驗(yàn)（scipy 實(shí)現(xiàn)）型數(shù)據(jù)分析