prefacio
Usar Python para el análisis de datos es un trabajo importante y debe prestar atención a los siguientes puntos:
1. Calidad de los datos: antes del análisis de los datos, es necesario garantizar la calidad de los datos. Los datos deben ser completos, precisos, legales y confiables, y la calidad de los datos puede mejorarse mediante limpieza y preprocesamiento.
2. Aclare las ideas de análisis: al realizar un análisis de datos, debe tener claros sus objetivos e ideas de análisis y seguir un proceso determinado para la exploración y el análisis de datos. Se pueden utilizar diagramas de flujo, mapas mentales, etc. para ayudar a aclarar las ideas de análisis.
3. Estructura de datos: al procesar datos, es necesario comprender la estructura de los datos, incluido el tipo de datos, el formato de los datos, el tamaño de los datos, etc. Las estructuras de datos y las herramientas de procesamiento en Python se pueden utilizar para procesar y analizar datos.
4. Algoritmos y modelos: al realizar análisis de datos, es necesario seleccionar algoritmos y modelos apropiados para el análisis, incluido análisis estadístico, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, etc. Es necesario elegir el algoritmo y modelo apropiado según el problema específico.
5. Visualización: los resultados del análisis de datos generalmente deben expresarse de manera visual, y las herramientas de visualización en Python se pueden usar para dibujar gráficos y visualizar datos.
6. Especificación del código: al escribir código Python, debe prestar atención a las especificaciones y los comentarios del código, seguir la especificación de codificación PEP 8, escribir código fácil de leer y comprensible y agregar los comentarios e instrucciones necesarios.
7. Protección de datos: Al realizar análisis de datos, es necesario proteger la seguridad y confidencialidad de los datos. Es necesario comprender las leyes, reglamentos y políticas de la empresa pertinentes, seguir las normas de protección de datos y garantizar el almacenamiento y la transmisión seguros de los datos.
1. Introducción a Python
El siguiente contenido es el conocimiento básico necesario para todas las direcciones de aplicación de Python. Si desea realizar rastreadores, análisis de datos o inteligencia artificial, primero debe aprenderlos. Todo lo alto se construye sobre cimientos primitivos. Con una base sólida, el camino por delante será más estable.Todos los materiales son gratuitos al final del artículo.!!!
Incluir:
Conceptos básicos de informática
conceptos básicos de Python
Vídeo introductorio de Python 600 episodios:
Ver el video de aprendizaje de base cero es la forma más rápida y efectiva de aprender. Siguiendo las ideas del maestro en el video, aún es muy fácil comenzar desde lo básico hasta lo más profundo.
2. Rastreador de Python
Como dirección popular, los reptiles son una buena opción, ya sea como trabajo a tiempo parcial o como habilidad auxiliar para mejorar la eficiencia del trabajo.
El contenido relevante se puede recopilar mediante tecnología de rastreo, analizarlo y eliminarlo para obtener la información que realmente necesitamos.
Este trabajo de recopilación, análisis e integración de información se puede aplicar en una amplia gama de campos. Ya sean servicios de vida, viajes, inversiones financieras, demanda del mercado de productos de diversas industrias manufactureras, etc., la tecnología de rastreo se puede utilizar para obtener información más precisa y información eficaz uso.
Material de vídeo del rastreador de Python
3. Análisis de datos
Según el informe "Transformación digital de la economía de China: talentos y empleo" publicado por la Facultad de Economía y Gestión de la Universidad de Tsinghua, se espera que la brecha en los talentos de análisis de datos alcance los 2,3 millones en 2025.
¡Con una brecha de talento tan grande, el análisis de datos es como un vasto océano azul! Un salario inicial de 10.000 es realmente común.
4. Base de datos y almacén de datos ETL
Las empresas necesitan transferir periódicamente datos fríos desde la base de datos empresarial y almacenarlos en un almacén dedicado a almacenar datos históricos. Cada departamento puede proporcionar servicios de datos unificados en función de sus propias características comerciales. Este almacén es un almacén de datos.
La arquitectura de procesamiento de integración del almacén de datos tradicional es ETL, que utiliza las capacidades de la plataforma ETL, E = extraer datos de la base de datos de origen, L = limpiar los datos (datos que no se ajustan a las reglas), transformar (diferente dimensión y diferente granularidad). de la tabla según las necesidades del negocio) cálculo de diferentes reglas de negocio), T = cargar las tablas procesadas al almacén de datos de forma incremental, completa y en diferentes momentos.
5. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático consiste en aprender parte de los datos de la computadora y luego predecir y juzgar otros datos.
En esencia, el aprendizaje automático consiste en "usar algoritmos para analizar datos, aprender de ellos y luego tomar decisiones o predicciones sobre nuevos datos". Es decir, una computadora usa los datos obtenidos para obtener un determinado modelo, y luego usa este modelo para hacer predicciones. Este proceso es algo similar al proceso de aprendizaje humano: por ejemplo, las personas pueden predecir nuevos problemas después de obtener cierta experiencia.
Materiales de aprendizaje automático:
6. Python avanzado
Desde el contenido gramatical básico hasta muchos puntos de conocimiento avanzados y profundos, para comprender el diseño del lenguaje de programación, después de aprender aquí, básicamente comprenderá todos los puntos de conocimiento desde el nivel básico hasta el avanzado de Python.
En este punto, básicamente puede cumplir con los requisitos laborales de la empresa. Si aún no sabe dónde encontrar materiales para entrevistas y plantillas de currículum, también he compilado una copia para usted. Realmente se puede decir que es un aprendizaje sistemático. ruta para niñera y.
Pero el aprendizaje de la programación no se logra de la noche a la mañana, sino que requiere perseverancia y capacitación a largo plazo. En la organización de esta ruta de aprendizaje espero avanzar junto con todos y poder revisar algunos puntos técnicos yo mismo. Ya sea que sea un principiante en programación o un programador experimentado que necesita avanzar, creo que todos pueden ganar algo con ello.
Puede lograrse de la noche a la mañana, pero requiere perseverancia y formación a largo plazo. En la organización de esta ruta de aprendizaje espero avanzar junto con todos y poder revisar algunos puntos técnicos yo mismo. Ya sea que sea un principiante en programación o un programador experimentado que necesita avanzar, creo que todos pueden ganar algo con ello.
Recopilación de datos
Esta versión completa del conjunto completo de materiales de aprendizaje de Python se ha subido al CSDN oficial. Si lo necesita, puede hacer clic en la tarjeta WeChat de certificación oficial de CSDN a continuación para obtenerlo gratis ↓↓↓ [Garantizado 100% gratis ]
