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Python 数据分析师必备的入门学习路线和技能

作者/分享人:zglg
向 Ta 提问
工作 5 年多,前软件工程师,现算法工程师,Pandas 开源库贡献者。为人厚道,做事严谨,个人公众号 id : alg-channel

要想从事数据分析相关工作,要学的东西太多了,到底该怎么学? 学哪些? 通过 Chat ,你会在最短时间内,系统地学到数据分析如下知识:

  1. 数据科学的完整学习路线
  2. 数据清洗(真正项目中此部分费时费力)的实施主要步骤( 5 方面展开)
  3. 零基础掌握 Python 核心知识
  4. NumPy:1 个对象和 2 大机制使用总结
  5. Pandas:2 个对象和 20 个常用函数总结
  6. Matplotlib:提炼为 100 行代码
  7. 机器学习以最经典的线性回归为例,从理论,公式推导,到手写代码实现算法
  8. 实战与分享 1 门哈佛大学的数据科学开源课程
  9. 分享 2 个数据科学面试经历
  10. 本场 chat 总结:1 条数据分析的入门学习路线 + 1 个数据分析核心任务的实施步骤 + Python 语言核心用法总结 + 3 个科学包的工程使用提炼总结 + 机器学习入门 + 1 门名校数据分析课程分享实战 + 2 个面试经历分享
  11. 注:预计全文字数 2 万+,干货满满
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文章出炉
交流日期
     
04月18日
04月22日
05月08日 20:30
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