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关于python:肝了这套Python数据分析教程进大厂稳了

前言

金三银四跳槽季,什么岗位最吃香?

看看 字节、腾讯 等大厂给自家数据分析师开出的薪资,你就晓得这个岗位有多炽热了。

数据分析师的薪酬这么高,真的是因为做数据分析很难吗?当然不是!相较于写代码,数据分析所师需的技能门槛要低得多,甚至你只须要精通几个剖析工具,就能拿到大厂 offer。比方他人做个可视化图表憋半天,而你用 Tableau 几分钟搞定;他人剖析网站数据,剖析半天后果未必精确,而你用 Python 迅速地出具一份业余报告;他人几个小时没查问完的数据,你用 SQL 几秒钟执行结束。

如何零根底学习数据分析?

这也是当初很多人想转行到数据分析一个最关怀的问题,对于零根底的人想转行数据分析,是有肯定的难度的,但也不是不能。

现如今,大数据曾经延长到各行各业,大数据畛域的人才需求大量减少,薪资高,待遇好,吸引了很多的人,这其中大数据分析,就是一个十分不错的抉择,那么想要从事大数据分析须要哪些技能呢?

数据分析要具备的能力有

1、数据加工、数据处理

2、业务转译、就是把业务需要、业务指标转译成数据建模办法

3、编程语言、把握 SQL、python、SAS、R, 等

在这里要与大家分享的书籍是《Python 数据分析基础教程:NumPy 学习指南(第 2 版)》,依据小编多年 python 开发教训,这本书是零根底入门数据分析首选佳作。

须要《Python 数据分析基础教程:NumPy 学习指南(第 2 版)》PDF 的小伙伴,能够点击这里收费支付!

该书是 NumPy 的入门教程,次要介绍 NumPy 以及相干的 Python 科学计算库,如 SciPy 和 Matplotlib。《Python 数据分析基础教程:NumPy 学习指南(第 2 版)》内容涵盖 NumPy 装置、数组对象、罕用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、品质管制、Matplotlib 绘图、SciPy 简介以及 Pygame 等内容,涉及面较广。另外,Ivan Idris 针对每个知识点给出了简短而清晰的示例,并为大部分示例给出了实用场景(如股票数据分析),在帮忙初学者入门的同时,进步了本书可读性。

之所以举荐它的起因是因为该书以实战为主实践为辅。从很通俗的概念开始讲起,慢慢融入各种入手实际的例子。

话不多说,间接来展现:

第 1 章 NumPy 疾速入门

  • Python
  • 入手实际:在不同的操作系统上装置 Python
  • Windows
  • 入手实际:在 Windows 上装置 NumPy、Matplotlib、SciPy 和 IPython
  • Linux
  • 入手实际:在 Linux 上装置 NumPy、Matplotlib、SciPy 和 IPython

第 2 章 NumPy 根底

  • NumPy 数组对象
  • 入手实际:创立多维数组
  • 入手实际:创立自定义数据类型
  • 一维数组的索引和切片
  • 入手实际:多维数组的切片和索引

第 3 章 罕用函数

  • 文件读写
  • 入手实际:读写文件
  • CSV 文件
  • 入手实际:读入 CSV
  • 成交量加权平均价格(VWAP)

第 4 章 便捷函数

  • 相关性
  • 入手实际:股票相关性剖析
  • 入手实际:多项式拟合
  • 净额成交量
  • 入手实际:计算 OBV

第 5 章 矩阵和通用函数

  • 矩阵
  • 入手实际:创立矩阵
  • 从已有矩阵创立新矩阵
  • 入手实际:从已有矩阵创立新矩阵
  • 通用函数
  • 入手实际:创立通用函数

第 6 章 深刻学习 NumPy 模块

  • 线性代数
  • 入手实际:计算逆矩阵
  • 求解线性方程组
  • 入手实际:求解线性方程组
  • 特征值和特征向量
  • 入手实际:求解特征值和特征向量

舒适提醒:文章篇幅无限,须要《Python 数据分析基础教程:NumPy 学习指南(第 2 版)》PDF 的小伙伴,能够点击这里收费支付!

第 7 章 专用函数

  • 排序
  • 入手实际:按字典序排序
  • 复数
  • 入手实际:对复数进行排序
  • 搜寻
  • 入手实际:应用 searchsorted 函数

第 8 章 品质管制

  • 断言函数
  • 入手实际:应用 assert_almost_equal 断言近似相等
  • 近似相等
  • 入手实际:应用 assert_approx_equal 断言近似相等
  • 数组近似相等
  • 入手实际:断言数组近似相等

第 9 章 应用 Matplotlib 绘图

  • 简略绘图
  • 入手实际:绘制多项式函数
  • 格局字符串
  • 入手实际:绘制多项式函数及其导函数
  • 子图
  • 入手实际:绘制多项式函数及其导函数

第 10 章 NumPy 的扩大:SciPy

  • MATLAB 和 Octave
  • 入手实际:保留和加载.mat 文件
  • 统计
  • 入手实际:剖析随机数
  • 样本比对和 SciKits
  • 入手实际:比拟股票对数收益率
  • 信号处理

第 11 章 玩转 Pygame

  • Pygame
  • 入手实际:装置 Pygame
  • Hello World
  • 入手实际:制作简略游戏
  • 动画
  • 入手实际:应用 NumPy 和 Pygame 制作动画对象

因为篇幅无限,这里就不一一展现了,如果有须要的敌人能够点击这里收费支付!。

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