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雷达卡
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， CDA数据分析师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入门知识点：
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，使用数据库如Mysql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。
常见的数据挖掘模型有：
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。
Pyecharts-是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具
按照这个流程，每个阶段所涉及的知识点可以细分如下：
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。
广而告之。
CDA数据分析师「Python数据分析师周末集训」课程开课倒计时，课程内容以CDA数据分析师标准大纲要求，包含Python基础 – Pandas数据清洗 - Python爬虫 - Python数据可视化（Matplotlib、Seaborn、Pyecharts） - Python机器学习算法等内容，并结合互联网金融、电信、银行、医疗、交通等行业实际案例来帮助学员建立整套的数据分析和机器学习思路，案例涉及营销优化、风险控制、用户研究、商业部署等领域，使学员所学更符合企业要求。
一、课程信息
时间：2020年2月22日开课（三个月周末集训）
地点：远程班
课程价格：11800元
二、如何报名？
1. 在线填写报名信息
电脑端：
https://www.cda.cn/kecheng/83.html
微信端（扫码访问）：
2. 给予反馈，确认报名信息
3. 网上缴费
4. 开课前一周发送电子版课件和教室路线图
三、课程讲师
吴昊天
CDA数据分析研究院技术负责人兼高级讲师/CDA LEVEL II大数据分析师等级考试命题组组长
曾就职于电子科技大学大数据中心，从事医疗大数据分析相关工作，拥有丰富的海量数据分析经验、算法研发经验、省级数据平台搭建经验，拥有算法专利若干，主要研究方向为机器学习和深度学习。
李御玺
台湾铭传大学教授/中华数据挖掘协会理事
台湾大学博士，在其相关研究领域已发表超过260篇以上的研究论文，同时也是国科会与教育部多个相关研究计划的主持人。 其还兼任厦门大学数据挖掘中心顾问，中国人民大学数据挖掘中心顾问，IBM SPSS-China顾问。服务过的客户包括：中国工商局、中信银行、台新银行等。
赵仁乾
CDA数据分析研究院讲师/京邮电大学管理科学与工程硕士
现就职于北京电信规划设计院，从事移动、联通集团及各省分公司市场、业务、财务规划、经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。
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