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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
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
     
19.04.18
19.04.22
19.05.08 20:30
查看文章评论/提问
杂草_欣欣向荣21 天前
我来晚了,在哪能下载到pdf版本啊?
🎈Jsbaby🦄8 个月前
这哪是小白看的啊,说得那么难懂,沉闷又无趣。
codedream8 个月前
感觉面试的内容好难啊!
九月^_^8 个月前
pdf下载链接在哪儿呀
8 个月前
老师的答疑部分其实也很精彩,推荐大家先去看看答疑部分的问题然后再回来看文章,豁然开朗!!!其实,一开始我觉得除了爬虫几乎已经没有获得大数据的渠道,但是刚刚去老师介绍的,百度竞赛平台一看,眼界大开.打开了新世界的大门1!!!!!
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