入门Python数据分析的正确姿势

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2017.10.31凌晨，全球最大的数据科学社群Kaggle发布了第一份数据科学／机器学习业界现状调查报告。这份调查问卷的受访者囊括了来自50多个国家的16,000+位从业者，根据他们的问卷结果，Kaggle给出了一些有趣的结论：

1、Python可能是机器学习最常用的编程语言，而统计学家更多地使用R语言；
2、数据科学家的年龄中位数是30岁，而各国差异巨大，比如，印度的受访人比澳大利亚平均年龄年轻9岁；
3、受访者中硕士学位所占比重最大，但薪水最高的从业者（$150k）多数拥有博士学位。

如果你对大蛇语言Python感兴趣，而不知道是否应该选择Python作为你数据分析的选择，那么CDA数据分析师下面的公开课系列课程可以作为你的参考：

1.入门《Python编程基础》（免费，电脑端观看）
链接：http://www.cda.cn/gkk/2.html


内容介绍：主要针对Python语言入门学员，介绍Python语言的入门知识，涉及安装与启动、运算符与表达式、函数与模块、异常处理和文件操作、科学计算Numpy、数据处理Pandas、数据可视化Matplotlib介绍。适合Python语言入门学员和爱好者学习。

2.进阶《Python数据挖掘公开课》（免费，电脑端观看）
链接：https://www.cda.cn/gkk/9.html



内容介绍： 想知道万能的Python在数据分析领域的应用？网络爬虫、科学计算、朴素贝叶斯、数据挖掘、机器学习。带你了解最热门的Python应用。

如果你对数据科学感兴趣，并且想选择一门全能的编程语言，那么，Python或许是不错的选择，和其他软件相比，因为它几乎是全能的。

一、数据获取
Python具有灵活易用，方便读写的特点，其可以非常方便地调用数据库和本地的数据，同时，Python也是当下网络爬虫的首选工具。

Scrapy
Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

二、 数据整理
NumPy（Numeric Python）：
提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。

Pandas（Python Data Analysis Library）：
Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。



三、 建模分析
Scikit-learn
从事数据分析建模必学的包，提供及汇总了当前数据分析领域常见的算法及解决问题，如分类问题、回归问题、聚类问题、降维、模型选择、特征工程。




四、 数据可视化
如果在Python中看可视化，你可能会想到Matplotlib。除此之外，Seaborn是一个类似的包，这是用于统计可视化的包，你可以做很复杂的图和一些代码。还有Bokeh，它有很多互动功能，可以做很多不同类型的图。类似Bokeh的还有Plotly。它在浏览器中呈现图，能够进行互动的可视化。虽然Python的绘图功能没有R那么强大，但是我看好它的发展前景。




Python数据分析最近开课：
(CDA LEVEL I -Python 数据分析)
一、课程信息
北京 & 远程：2018年5月05日~5月27日（四周线下&直播）
上海 & 远程：2018年6月23日~7月15日（四周线下&直播）
授课安排：现场班6900元，远程班4900元
(1) 授课方式：面授直播两种形式，中文多媒体互动式授课方式
(2)授课时间：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，16:30-17:00(答疑)
(3)学习期限：现场与视频结合，长期学习加练习答疑。

二、报名流程
1. 在线填写报名信息
（北京&上海&远程直播）

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、课程大纲
第一阶段：数据分析概念与Python
第二阶段：SQL数据库与描述性分析
第三阶段：统计推断知识
第四阶段：精益化管理
第五阶段：市场分析方法与模式识别类模型
第六阶段：客户分析方法与分类模型
第七阶段：时间序列分析与综合案例
第八阶段：综合案例分析
第九阶段：[线上选修]Mysql数据库基础知识
第十阶段：[线上选修]Tableau数据可视化

如果你有Python统计分析和业务分析的基础，对Python数据挖掘和模型的知识有兴趣，也欢迎报名参加Python数据挖掘的课程：
https://www.cda.cn/kecheng/33.html
1级2级连报更有8折优惠！

四、课程讲师
常国珍
CDA数据分析师讲师/北京大学商学博士
曾就职于亚信科技商业运营咨询部、方正国际金融事业部、德勤管理咨询信息技术系统咨询部，多家金融信息部门和金融高科技公司数据分析顾问。主要从事征信数据集与信用风险建模、客户价值提升等项目。擅长将基于个体行为分析的微观经济学研究范式与量化模型向结合的客户终身价值建模。  

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。

五、课程优惠
1. 全日制在读学生8折优惠（需提供学生证件证明）；
2. 参加过论坛其他现场班老学员享受9折优惠；
3. 同一单位三人及以上9折优惠，五人及以上8折优惠；
4. 同时报名参加LEVELⅠ和LEVEL Ⅱ享受8折优惠。

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陈老师18010006628（微信）  
邮箱：chenwenjing@pinggu.org

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Python被誉为最优美的编程语言，具有简单易学、可扩展性强、可移植性强、丰富的库等优点。和R相比Python也更适合做数据挖掘落地项目。

现在越来越多的人使用Python来做建模了，很好很强大！

数据科学家必备技能！

Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程。在面向过程的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在面向对象的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比，Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。

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