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  • 本文会讲到关于数据预处理,专门挑了一份烂大街的数据集Titanic,虽然我不是大佬,但是代码风格却是大佬级别,很明显是有幸被培训过的。 说到预处理,一般就是需要: 数字型缺失值处理 类别型缺失值处理 数字...

    本文会讲到关于数据预处理,专门挑了一份烂大街的数据集Titanic,虽然我不是大佬,但是代码风格却是大佬级别,很明显是有幸被培训过的。

    说到预处理,一般就是需要:

    • 数字型缺失值处理
    • 类别型缺失值处理
    • 数字型标准化
    • 类别型特征变成dummy变量
    • Pipeline 思想

    在做数据处理以及机器学习的过程中,最后你会发现每个项目似乎都存在“套路”。所有的项目处理过程都会存在一个“套路”:

    • 预处理
    • 建模
    • 训练
    • 预测

    对于预处理,其实也是一个套路,不过我们不用pipeline 函数,而是另一个FeatureUnion函数。

    当然一个函数也不能解决所有问题,我们通过实战来看看哪些函数以及编码风格能让我们的代码看起来很有条理并且“大(zhuang)佬(bi)”风格十足。

    导入数据开启实战

    今天我们分析的titanic 数据,数据我已经下载,并且放在项目路径下的data 文件中。

    import pandas as pd 
    file = 'data/titanic_train.csv' 
    raw_df = pd.read_csv(file) 
    

    接下来就是标准套路:预览info以及预览head。

    print(raw_df.info()) 
    print(raw_df.head()) 
    

    我们对数据集的名称进行简单的回顾:

    • RangeIndex: 891 entries, 0 to 890:表示891 个样本
    • columns :共12 列

    按数据类型来划分:

    int64 :

    • PassengerId :乘客ID
    • Survived:是否生存,1 为生存
    • Pclass :乘客级别
    • SibSp :sibling and spouse (兄弟姐妹以及配偶个数)Parch :parents and children(父母以及子女个数)

    object:

    • Name: 名字
    • Sex:性别
    • Ticket :船票编号
    • Cabin:船舱号
    • Embarked:登船地点

    float64:

    • Age:年龄
    • Fare 票价
    RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 
    Data columns (total 12 columns): 
     #   Column       Non-Null Count  Dtype   
    ---  ------       --------------  -----   
     0   PassengerId  891 non-null    int64   
     1   Survived     891 non-null    int64   
     2   Pclass       891 non-null    int64   
     3   Name         891 non-null    object  
     4   Sex          891 non-null    object  
     5   Age          714 non-null    float64 
     6   SibSp        891 non-null    int64   
     7   Parch        891 non-null    int64   
     8   Ticket       891 non-null    object  
     9   Fare         891 non-null    float64 
     10  Cabin        204 non-null    object  
     11  Embarked     889 non-null    object  
    dtypes: float64(2), int64(5), object(5) 
    memory usage: 83.7+ KB 
    

    一般的机器学习都不会预处理缺失值以及类别型数据,因此我们至少要对这两种情形做预处理。

    首先我们查看缺失值,其实上文中的info已经有这样的信息。这里我们更显式的展示缺失信息。

    # get null count for each columns 
    nulls_per_column = raw_df.isnull().sum() 
    print(nulls_per_column) 
    

    结果如下:

    PassengerId       0 
    Survived             0 
    Pclass                 0 
    Name                 0 
    Sex                     0 
    Age                177 
    SibSp                  0 
    Parch                  0 
    Ticket                 0 
    Fare                    0 
    Cabin             687 
    Embarked          2 
    dtype: int64 
    

    可以看到Age 有缺失,Age是float64 类型数据,Cabin 有缺失,Cabin 为object 类型,Embarked 有缺失,Embarked 也是object 类型。

    主角登场(策略与函数)

    上述我们可以看到缺失的列有哪些,对于有些情况,比如快速清理数据,我们仅仅会制定如下策略:

    对于float类型,我们一般就是用均值或者中位数来代替 对于object 类型,如果ordinal 类型,也就是严格类别之分,比如(男,女),比如(高,中,低)等,一般就用众数来替代 对于object 类型,如果nominal类型,也就是没有等级/严格类别关系,比如ID,我们就用常值来替代。本文中用到的是sklearn的preprocessing 模块,pipeline模块,以及一个第三方“新秀”sklearn_pandas 库。

    这里我们简单的介绍这个函数的用途。

    StandardScaler: 用于对数字类型做标准化处理 
    LabelBinarizer: 顾名思义,将类型类型,先label 化(变成数字),再Binarize (变成二进制)。相当于onehot 编码,不过LabelBinarizer只是针对一列进行处理 
    FeatureUnion:用于将不同特征预处理过程(函数)重新合并,但是需要注意的是它的输入不是数据而是transformer,也就是预处理的方法。 
    SimpleImputer:sklearn 自带了类似于fillna的预处理函数 
    CategoricalImputer: 来自于sklearn_pandas 的补充,因为sklearn 中并没有针对类别类型数据的预处理。 
    DataFrameMapper: 相当于构建针对dataframe的不同的列构建不同的transformer。 
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler 
    from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer 
    from sklearn.pipeline import FeatureUnion 
    from sklearn_pandas import CategoricalImputer 
    from sklearn_pandas import DataFrameMapper 
    from sklearn.impute import SimpleImputer 
    

    按照我们策略,我们需要将列分为数字型和类别型。思路就是看一列数据是否为object类型。

    # split categorical columns and numerical columns 
    categorical_mask = (raw_df.dtypes == object) 
    categorical_cols = raw_df.columns[categorical_mask].tolist() 
    numeric_cols = raw_df.columns[~categorical_mask].tolist() 
    numeric_cols.remove('Survived') 
    print(f'categorical_cols are {categorical_cols}' ) 
    print(f'numeric_cols are {numeric_cols}' ) 
    

    print:

    categorical_cols are ['Name', 'Sex', 'Ticket', 'Cabin', 'Embarked'] 
    numeric_cols are ['PassengerId', 'Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare'] 
    

    数值型数据预处理

    对数值型数据进行预处理,这里我们采用DataFrameMapper来创建这个transformer 对象,对所有的numeric_cols 进行填写中值。

    numeric_fillna_mapper=DataFrameMapper([([col], SimpleImputer(strategy="median")) for col in numeric_cols], 
                                                input_df=True, 
                                                df_out=True 
                                               ) 
    

    我们可以测试代码,看一下变换后的数据是什么样。这里需要调用fit_transform 方法。

    transformed = numeric_fillna_mapper.fit_transform(raw_df) 
    print(transformed.info()) 
    

    结果如下,可以看到变换后的数据只包含我们处理的列,并且可以看到non-null 个数已经为891,表明没有缺失。

    #   Column       Non-Null Count  Dtype   
    --  ------       --------------  -----   
    0   PassengerId  891 non-null    float64 
    1   Pclass       891 non-null    float64 
    2   Age          891 non-null    float64 
    3   SibSp        891 non-null    float64 
    4   Parch        891 non-null    float64 
    5   Fare         891 non-null    float64 
    

    如果我们需要对数值型特征,先进行缺失值填充,然后再进行标准化。这样我们只需要将上面的函数重新修改,增加一个transformer list。这个transformer list包含SimpleImputer 和StandardScaler 两步。

    # fill nan with mean 
    # and then standardize cols 
    numeric_fillna_standardize_mapper=DataFrameMapper([([col], [SimpleImputer(strategy="median"), 
                                                    StandardScaler()]) for col in numeric_cols], 
                                                input_df=True, 
                                                df_out=True 
                                               ) 
    fillna_standardized = numeric_fillna_standardize_mapper.fit_transform(raw_df) 
     
    print(fillna_standardized.head()) 
    

    预览变化后的结果:

       PassengerId       Pclass          Age        SibSp        Parch          Fare 
    0    -1.730108  0.827377 -0.565736  0.432793 -0.473674 -0.502445 
    1    -1.726220 -1.566107  0.663861  0.432793 -0.473674  0.786845 
    2    -1.722332  0.827377 -0.258337 -0.474545 -0.473674 -0.488854 
    3    -1.718444 -1.566107  0.433312  0.432793 -0.473674  0.420730 
    4    -1.714556  0.827377  0.433312 -0.474545 -0.473674 -0.486337 
    

    这样我们就完成了数值型数据的预处理。类似的我们可以针对类别型数据进行预处理。

    类别型数据预处理

    本例中,Cabin 有缺失,Embarked 有缺失,因为这两者都是有有限类别个数的,我们可以用出现最高频次的数据进行填充,假如是Name 缺失呢?一般Name都没有重名的,而且即便有个别重名,用最高频次的数据进行填充也没有意义。所以我们会选择用常数值填充,比如“unknown”等。

    作为一个模板,这里我们的处理方法要涵盖两种情况。

    ['Name','Cabin','Ticket'] 其实都类似于ID,几乎没有重复的,我们用常值替代,然后用LabelBinarizer变成dummy 变量 其他列,我们用最高频次的类别填充,然后用LabelBinarizer变成dummy 变量。

    # Apply categorical imputer 
     
    constant_cols = ['Name','Cabin','Ticket'] 
    frequency_cols = [_ for _  in categorical_cols if _ not in constant_cols] 
     
    categorical_fillna_freq_mapper = DataFrameMapper( 
                                                    [(col, [CategoricalImputer(),LabelBinarizer()]) for col in frequency_cols], 
                                                    input_df=True, 
                                                    df_out=True 
                                                   ) 
     
    categorical_fillna_constant_mapper = DataFrameMapper( 
                                                    [(col, [CategoricalImputer(strategy='constant',fill_value='unknown'),LabelBinarizer()]) for col in constant_cols], 
                                                    input_df=True, 
                                                    df_out=True 
                                                   ) 
    

    我们同样进行测试代码:

    transformed = categorical_fillna_freq_mapper.fit_transform(raw_df) 
    print(transformed.info()) 
    transformed = categorical_fillna_constant_mapper.fit_transform(raw_df) 
    print(transformed.shape) 
    

    结果如下:

    Data columns (total 4 columns): 
     #   Column      Non-Null Count  Dtype 
    ---  ------      --------------  ----- 
     0   Sex         891 non-null    int32 
     1   Embarked_C  891 non-null    int32 
     2   Embarked_Q  891 non-null    int32 
     3   Embarked_S  891 non-null    int32 
    dtypes: int32(4) 
    

    以及:

    (891, 1720) 
    

    featureunion 所有的预处理过程

    前面我们已经测试了每一种的预处理的方式(transfomer 或者称为mapper),可以看到结果中只包含处理的部分列对应的结果。

    实际中,我们可以用FeatureUnion,直接将所有需要处理的方式(transfomer 或者称为mapper)变成一个pipeline,一目了然。

    然后调用fit_transform 对原始数据进行变换,这样我们的预处理看起来更有条理。

    feature_union_1 = FeatureUnion([("numeric_fillna_standerdize", numeric_fillna_standardize_mapper), 
                                  ("cat_freq", categorical_fillna_freq_mapper), 
                                    ("cat_constant", categorical_fillna_constant_mapper)]) 
     
    df_1 = feature_union_1.fit_transform(raw_df) 
     
    print(df_1.shape) 
    print(raw_df.shape) 
    

    总结

    本文介绍了“大佬”级别的数据预处理方式,并且是在实战中进行演示。

    通过本文可以学到:

    • 数值型预处理,通过DataFrameMapper 直接对数值类型的列进行多次变换
    • 类别型预处理,通过DataFrameMapper 直接对类别型的列进行多次变换
    • 类别型变换方法可以至少采用两种方式
    • LabelBinarizer,SimpleImputer,CategoricalImputer,LabelBinarizer等函数对数据 进行变换
    • FeatureUnion 来将预处理过程管道化(pipeline) 通过这样的方式处理数据,会一目了然。
    展开全文
  • 1.为什么选择Python进行数据分析Python是一门动态的、面向对象的脚本语言,同时也是一门简约,通俗易懂的编程语言。Python入门简单,代码可读性强,一段好的Python代码,阅读起来像是在读一篇外语文章。Python...

    1.为什么选择Python进行数据分析?

    Python是一门动态的、面向对象的脚本语言,同时也是一门简约,通俗易懂的编程语言。Python入门简单,代码可读性强,一段好的Python代码,阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”,它可以使你只关心完成什么样的工作任务,而不是纠结于Python的语法。

    另外,Python是开源的,它拥有非常多优秀的库,可以用于数据分析及其他领域。更重要的是,Python与最受欢迎的开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性。因此,学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说,是一件非常节省学习成本的事。

    Python的众多优点让它成为最受欢迎的程序设计语言之一,国内外许多公司也已经在使用Python,例YouTube,Google,阿里云等等。

    2.编程基础

    要学习如何用Python进行数据分析, 建议第一步是要了解一些Python的编程基础,知道Python的数据结构,什么是向量、列表、数组、字典等等;了解Python的各种函数及模块。下图整理了这一阶段要掌握的知识点:

    3.数据分析流程

    Python是数据分析利器,掌握了Python的编程基础后,就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。CDA数据分析师认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程:

     

    1)数据获取

    一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库,数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包,比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

    而获取外部数据主要有两种获取方式,一种是获取国内一些网站上公开的数据资料,例如国家统计局;一种是通过编写爬虫代码自动爬取数据。如果希望使用Python爬虫来获取数据,我们可以使用以下Python工具:

    Requests-主要用于爬取数据时发出请求操作。

    BeautifulSoup-用于爬取数据时读取XML和HTML类型的数据,解析为对象进而处理。

    Scapy-一个处理交互式数据的包,可以解码大部分网络协议的数据包

    2)数据存储

    对于数据量不大的项目,可以使用excel来进行存储和处理,但对于数据量过万的项目,使用数据库来存储与管理会更高效便捷。

    3)数据预处理

    数据预处理也称数据清洗。大多数情况下,我们拿到手的数据是格式不一致,存在异常值、缺失值等问题的,而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。CDA数据分析师认为数据分析有80%的工作都在处理数据。如果选择Python作为数据清洗的工具的话,我们可以使用Numpy和Pandas这两个工具库:

    Numpy - 用于Python中的科学计算。它非常适用于与线性代数,傅里叶变换和随机数相关的运算。它可以很好地处理多维数据,并兼容各种数据库。

    Pandas –Pandas是基于Numpy扩展而来的,可以提供一系列函数来处理数据结构和运算,如时间序列等。

    4)建模与分析

    这一阶段首先要清楚数据的结构,结合项目需求来选取模型。

    在这一阶段,Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作:

    scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库。scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。

    Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大,且最终需要的精度更高。

    5)可视化分析

    数据分析最后一步是撰写数据分析报告,这也是数据可视化的一个过程。在数据可视化方面,Python目前主流的可视化工具有:

    Matplotlib-主要用于二维绘图,它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。

    Seaborn-是基于matplotlib产生的一个模块,专攻于统计可视化,可以和Pandas进行无缝链接。

    重点来了,知识点细分如下:

     从上图我们也可以得知,在整个数据分析流程,无论是数据提取、数据预处理、数据建模和分析,还是数据可视化,Python目前已经可以很好地支持我们的数据分析工作。

    Python学习教程企鹅裙:162181791  Python web开发,Python爬虫,数据分析,人工智能等技术交流!零基础系统的学习教程分享。

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  • Python 虽然是一门编程语言,但是它并不难学,不仅不难学,而且很容易上手,这也是...不是哦,今天是来告诉你Python数据分析的重要性,同时推荐一本好书给你们,《对比Excel,轻松学习Python数据分析》,此书已经加...

    Python 虽然是一门编程语言,但是它并不难学,不仅不难学,而且很容易上手,这也是Python深受广大数据从业者喜爱的原因之一,因此大家在学习Python之前首先在心里告诉自己一句话,那就是Python并没有那么难。
    你以为今天是来教你学习Python代码的吗?不是哦,今天是来告诉你Python数据分析的重要性,同时推荐一本好书给你们,《对比Excel,轻松学习Python数据分析》,此书已经加入VIP会员权益中,只要是VIP会员即可免费阅读上千门电子书,点此购买会员
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    本书既是一本数据分析的书,也是一本Excel数据分析的书,同时还是一本Python数据分析的书。在互联网上,无论是搜索数据分析,还是搜索Excel数据分析,亦或是搜索Python数据分析,我们都可以找到很多相关的图书。既然已经有这么多同类题材的书了,为什么我还要写呢?因为在我准备写这本书时,还没有一本把数据分析、Excel数据分析、Python数据分析这三者结合在一起的书。

    为什么我要把它们结合在一起写呢?那是因为,我认为这三者是一个数据分析师必备的技能,而且这三者本身也是一个有机统一体。数据分析让你知道怎么分析以及分析什么;Excel和Python是你在分析过程中会用到的两个工具。

    为什么要学习Python

    既然Python在数据分析领域是一个和Excel类似的数据分析工具,二者实现的功能都一样,为什么还要学Python,把Excel学好不就行了吗?我认为学习Python的主要原因有以下几点。

    1.在处理大量数据时,Python的效率高于Excel

    当数据量很小的时候,Excel和Python的处理速度基本上差不多,但是当数据量较大或者公式嵌套太多时,Excel 就会变得很慢,这个时候怎么办呢?我们可以使用Python,Python 对于海量数据的处理效果要明显优于 Excel。用Vlookup 函数做一个实验,两个大小均为23MB的表(6万行数据),在未作任何处理、没有任何公式嵌套之前,Excel中直接在一个表中用Vlookup函数获取另一个表的数据需要20秒(我的计算机性能参数是I7、8GB内存、256GB固态硬盘),配置稍微差点的计算机可能打开这个表都很难。但是用Python实现上述过程只需要580毫秒,即0.58秒,是Excel效率的34倍。

    2.Python可以轻松实现自动化

    你可能会说Excel的VBA也可以自动化,但是VBA主要还是基于Excel内部的自动化,一些其他方面的自动化 VBA 就做不了,比如你要针对本地某一文件夹下面的文件名进行批量修改,VBA就不能实现,但是Python可以。

    3.Python可用来做算法模型

    虽然你是做数据分析的,但是一些基础的算法模型还是有必要掌握的,Python可以让你在懂一些基础的算法原理的情况下就能搭建一些模型,比如你可以使用聚类算法搭建一个模型去对用户进行分类。

    为什么要对比Excel学习Python

    Python虽然是一门编程语言,但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样,而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件,所以可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。对于同一个功能,本书告诉你在Excel中怎么做,并告诉你对应到Python中是什么样的代码。例如数值替换,即把一个值替换成另一个值,对把“Excel”替换成“Python”这一要求,在Excel中可以通过鼠标点选实现,如下图所示。
    在这里插入图片描述
    在Python中则通过具体的代码实现,如下所示。
    在这里插入图片描述

    本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都按这种方式对照讲解,让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现,而不是直接学习Python代码,大大降低了学习门槛,消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色,也是我为什么要写本书的最主要原因,就是希望帮助你不再惧怕代码,让你可以像学Excel数据分析一样,轻松学习Python数据分析

    本书的学习建议

    要想完全掌握一项技能,你必须系统学习它,知道它的前因后果。本书不是孤立地讲Excel或者Python中的操作,而是围绕整个数据分析的常规流程:熟悉工具—明确目的—获取数据—熟悉数据—处理数据—分析数据—得出结论—验证结论—展示结论,告诉你每一个过程都会用到什么操作,这些操作用Excel和Python分别怎么实现。这样一本书既是系统学习数据分析流程操作的说明书,也是数据分析师案头必备的实操工具书。
    大家在读第一遍的时候不用记住所有函数,你是记不住的,即使你记住了,如果在工作中不用,那么很快就会忘记。正确的学习方式应该是,先弄清楚一名数据分析师在日常工作中对工具都会有什么需求(当然了,本书的顺序是按照数据分析的常规分析流程来写的),希望工具帮助你达到什么样的目的,罗列好需求以后,再去研究工具的使用方法。比如,要删除重复值,就要明确用Excel如何实现,用Python又该如何实现,两种工具在实现方式上有什么异同,这样对比次数多了以后,在遇到问题时,你自然而然就能用最快的速度选出最适合的工具了。

    数据分析一定是先有想法然后考虑如何用工具实现,而不是刚开始就陷入记忆工具的使用方法中。

    本书写了什么

    本书分为三篇。

    入门篇:主要讲数据分析的一些基础知识,介绍数据分析是什么,为什么要做数据分析,数据分析究竟在分析什么,以及数据分析的常规流程。

    实践篇:围绕数据分析的整个流程,分别介绍每一个步骤中的操作,这些操作用Excel如何实现,用Python又如何实现。本篇内容主要包括:Python环境配置、Python基础知识、数据源的获取、数据概览、数据预处理、数值操作、数据运算、时间序列、数据分组、数据透视表、结果文件导出、数据可视化等。

    进阶篇:介绍几个实战案例,让你体会一下在实际业务中如何使用Python。具体来说,进阶篇的内容主要包括,利用Python实现报表自动化、自动发送电子邮件,以及在不同业务场景中的案例分析。此外,还补充介绍了NumPy数组的一些常用方法。

    本书适合谁

    本书主要适合以下人群。

    ● Excel已经用得熟练,想学习Python来丰富自己技能的数据分析师。
    ● 刚入行对Excel和Python都不精通的数据分析师。
    ● 其他常用Excel却想通过学习Python提高工作效率的人。
    Python 虽然是一门编程语言,但是它并不难学,不仅不难学,而且很容易上手,这也是Python深受广大数据从业者喜爱的原因之一,因此大家在学习Python之前首先在心里告诉自己一句话,那就是Python并没有那么难。

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  • 主要包括人工智能、数据分析、算法等,可从事的岗位就更多了,有大数据分析师、人工智能工程师、python开发工程师、爬虫开发工程师、python运维自动化工程师、算法工程师等,再加上python发展前景好、薪资待遇高,...

    原标题:python自学难吗?

    python的应用范围十分广泛,主要包括人工智能、数据分析、算法等,可从事的岗位就更多了,有大数据分析师、人工智能工程师、python开发工程师、爬虫开发工程师、python运维自动化工程师、算法工程师等,再加上python发展前景好、薪资待遇高,越来越多的小白或者是计算机从业人员投身python,那究竟python自学难吗?今天我们就一起来讨论一下这个问题。

    Python语法简单易学,正因为这样所以很多人觉得python自学肯定很简单,但其实不是的,python自学相对来说还是比较难的,且提升很慢,自学能达到的高度有限,所以新手小白如果想在人工智能领域找个好工作的话不建议自学。因为见效慢、费时间且难以达到应聘岗位的能力要求。如果只是对python学习感兴趣,到是可以自学了解一下。

    python自学难还体现在几个方面,首先是,除开python语言本身不说,一般自学对于自制力比较低的学员来说,几乎等于90%的半途而废,且自学很容易没有学习方向,一个人的学习氛围也很差,到头来既浪费了时间也没有达到既定的效果,其次就是自学python无人指导,很容易走错方向做无用功,学习时有什么不理解或者是困惑都无人解答,导致效率很低,最后就是自学没有好的方法,全靠自己摸索,没有范围,学习不系统,以上这些都是自学python很容易产生的问题,所以为了自己能早日学好python还是选择比较容易的方式--参与python培训班。

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    如果你想要在短时间内快速入门python并学有所成,那参与培训班无疑是很便捷的方式,报班学习虽说需要一定的金钱投入,但现在越来越多的机构可以免息贷款,可以先学习后交费,一定程度了缓解了脱产学习带来的经济压力,报班的好处也是显而易见的,首先是有老师手把手教学,遇到不会的问题也能及时得到解决,其实就是能力的提升,因为培训班的内容都是分阶段进行的,有规划有方向,所以能力会逐步得到提升,最终达到可以就业的能力水平以及积累到相关的项目经验。所以说,小伙伴们如果立志从事python,不妨考察一下相关的培训班,趁早学习尽早就业。

    说到最后,还是想安利一下我们优就业的python全栈+人工智能培训,教学实力突出,真正贯彻实施"用项目来教,在项目中学”的教学理念。强调知识的实用性和项目的实战性。所学项目均来自一线企业实战项目,让学员掌握企业级技术水平。学员通过5个月时间的学习不仅可以掌握python这门计算机编程语言的编程技能,还能学习到网站开发、数据库、Linux服务器运维、网络爬虫、数据分析和人工智能等计算机领域内更先进的技术。而我们有别于其它培训机构的是:我们更注重学生的职业规划,在顺利就业的前提下更强调"设计模式”、"软件架构”等思维方式的培养,使学员在就业后不仅仅是一个出色的"码农”,更具备成为"架构师”的潜质。

    俗话说百闻不如一见,所以想学或者是准备学习python的小伙伴,不妨来优就业基地免费试学一番,或者是加入python的交流群,提前去群里了解一下python学习的相关内容,也可以领领免费的学习资料和网课,这里有很多跟你一样想学python的小伙伴。返回搜狐,查看更多

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