python数据科学培训

python培训需要学多久？

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Python的培训时间在5-6个月左右，一般会用五周左右的时间学习Python核心编程，通过【Python语言基础知识】以及Linux相关知识的学习，了解什么是数据库，掌握Python的基础内容。掌握基础后学习全栈开发的内容，并通过几个项目将学员之前阶段所学习的大多数知识点融入到项目中复习，并且配合项目讲解新的内容，用真实的企业项目，使学员掌握真正的开发流程和技术，最后学习网络爬虫和人工智能领域中的图像识别技术，对行业中流行的数据模型和算法有所了解，使用主流人工智能框架进行项目开发，深入理解算法原理与实现步骤。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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如何正确学习数据科学中的 python

作者 | skura

来源 | AI开发者

大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。

资深数据分析师 Manu Jeevan 认为，这是一个巨大的错误，因为数据科学家使用 python 来对数据进行检索、清洗、可视化和构建模型，而不是开发软件应用程序。实际上，为了完成这些任务，你必须将大部分时间集中在学习 python 中的模块和库上。他认为，学习数据科学的正确姿势应该如下文，AI 开发者进行了编译整理。

请按照下面这个步骤来学习数据科学的 python。

配置编程环境

Jupyter Notebook 是开发和展示数据科学项目的强大编程环境。

在电脑上安装 Jupyter Notebook 最简单的方法是通过 Anaconda 进行安装。Anaconda 是数据科学中使用最广泛的 python 工具，它预装了所有最流行的库。

你可以浏览标题为「A Beginner’s Guide to Jupyter Notebook Using Anaconda 」的博客文章（ Anaconda。安装 Anaconda 时，请选择最新的 python 3 版本。

安装完 Anaconda 后，请阅读 Code Academy 的这篇文章（ Jupyter Notebook。

只学习 python 的基础知识

Code Academy 有一门关于 python 的优秀课程，大约需要 20 个小时才能完成。你不必升级到 pro 版本，因为你的目标只是熟悉 python 编程语言的基础知识。课程地址：

NumPy 和 Pandas，学习的绝佳资源

在处理计算量大的算法和大量数据时，python 速度较慢。你可能会问，既然如此那为什么 python 是数据科学最流行的编程语言？

答案是，在 python 中，很容易以 C 或 Fortran 扩展的形式将数字处理任务转移到底层。这正是 NumPy 和 Pandas 所做的事情。

首先，你应该学会 NumPy。它是用 python 进行科学计算的最基本的模块。NumPy 支持高度优化的多维数组，这是大多数机器学习算法最基本的数据结构。

接下来，你应该学习 Pandas。数据科学家花费大部分时间清洗数据，这也被称为数据整。

Pandas 是操作数据最流行的 python 库。Pandas 是 NumPy 的延伸。Pandas 的底层代码广泛使用 NumPy 库。Pandas 的主要数据结构称为数据帧。

Pandas 的创造者 Wes McKinney 写了一本很棒的书，叫做《Python for Data Analysis》（ 4、5、7、8 和 10 章可以学习 Pandas 和 NumPy。这些章节涵盖了最常用的 NumPy 和 Pandas 特性来处理数据。

学习使用 可视化数据

是用于创建基本可视化图形的基本 python 包。你必须学习如何使用 创建一些最常见的图表，如折线图、条形图、散点图、柱状图和方框图。

另一个建立在 之上并与 Pandas 紧密结合的好的绘图库是 Seaborn。在这个阶段，我建议你快速学习如何在 中创建基本图表，而不是专注于 Seaborn。

我写了一个关于如何使用 开发基本图的教程，该教程由四个部分组成。

第一部分： 绘制基本图（ 第二部分：如何控制图形的样式和颜色，如标记、线条粗细、线条图案和使用颜色映射（ 第三部分：注释、控制轴范围、纵横比和坐标系（ 第四部分：处理复杂图形（

你可以通过这些教程来掌握 的基本知识。

简而言之，你不必花太多时间学习 ，因为现在公司已经开始采用 Tableau 和 Qlik 等工具来创建交互式可视化。

如何使用 SQL 和 python

数据有组织地驻留在数据库中。因此，你需要知道如何使用 SQL 检索数据，并使用 python 在 Jupyter Notebook 中执行分析。

数据科学家使用 SQL 和 Pandas 来操纵数据。有一些数据操作任务使用 SQL 就可以很容易地执行，并且有一些任务可以使用 Pandas 高效地完成。我个人喜欢使用 SQL 来检索数据并在 Pandas 中进行操作。

如今，公司使用 Mode Analytics 和 等分析平台来轻松地使用 python 和 SQL。

所以，你应该知道如何一起有效地使用 SQL 和 python。要了解这一点，你可以在计算机上安装 SQLite 数据库，并在其中存储一个 CSV 文件，然后使用 python 和 SQL 对其进行分析。

这里有一篇精彩的博客文章，向你展示了如何做到这一点： with Databases in Python using SQLite（

在浏览上述博客文章之前，你应该了解 SQL 的基础知识。Mode Analytics 上有一个很好的关于 SQL 的教程： to SQL（ SQL 部分，了解 SQL 的基本知识，每个数据科学家都应该知道如何使用 SQL 有效地检索数据。

学习和 python 相关的基本统计学知识

多数有抱负的数据科学家在不学习统计学的基础知识的情况下，就直接跳到机器学习知识的学习中。

不要犯这个错误，因为统计学是数据科学的支柱。而且，很多数据科学家学习统计学只是学习理论概念，而不是学习实践概念。

我的意思是，通过实践概念，你应该知道什么样的问题可以用统计学来解决，了解使用统计数据可以解决哪些挑战。

以下是你应该了解的一些基本统计概念：

抽样、频率分布、平均值、中位数、模式、变异性度量、概率基础、显著性检验、标准差、z 评分、置信区间和假设检验（包括 A/B 检验）

要学习这些知识，有一本很好的书可以看看：《Practical for Data : 50 Essential Concepts》（ R 编写的，但是很多人包括我自己在内使用的是 Python。

我建议你阅读本书的前四章。阅读本书的前 4 章，了解我前面提到的基本统计概念，你可以忽略代码示例，只了解这些概念。本书的其余章节主要集中在机器学习上。我将在下一部分讨论如何学习机器学习。

大多数人建议使用 Think Stats （ python 的统计知识，但这本书的作者教授了自己的自定义函数，而不是使用标准的 python 库来进行统计知识讲解。因此，我不推荐这本书。

接下来，你的目标是实现在 Python 中学习的基本概念。 是一个流行的 python 库，用于在 python 中构建统计模型。 网站提供了关于如何使用 Python 实现统计概念的优秀教程。

或者，你也可以观看 Ga?l Varoquaux 的视频。他向你展示了如何使用 Pandas 和统计模型进行推理和探索性统计。

使用 Scikit-Learn 进行机器学习

Scikit-Learn 是 Python 中最流行的机器学习库之一。你的目标是学习如何使用 Scikit Learn 实现一些最常见的机器学习算法。

你应该像下面这样做。

首先，观看 Andrew Ng 在 Coursera 上的机器学习课程（ 1、2、 3、6,、7 和第 8 周视频。我跳过了关于神经网络的部分，因为作为初学者，你必须关注最通用的机器学习技术。

完成后，阅读「Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and 」一书（ 300 页），它是最实用的机器学习书籍之一。

通过完成本书中的编码练习，你将学习如何使用 python 实现你在 Andrew Ng 课程中学习到的理论概念。

结论

最后一步是做一个涵盖上述所有步骤的数据科学项目。你可以找到你喜欢的数据集，然后提出有趣的业务问题，再通过分析来回答这些问题。但是，请不要选择像泰坦尼克号这样的通用数据集。你可以阅读「19 places to find free data sets for your data science project」来查找合适的数据集（

另一种方法是将数据科学应用到你感兴趣的领域。例如，如果你想预测股票市场价格，那么你可以从 Yahoo Finance （ SQL 数据库中，然后使用机器学习来预测股票价格。

如果你希望从其它行业转行到数据科学，我建议你完成一个利用你的领域专业知识的项目。关于这些，我在以前的博客文章"A Step-by-Step Guide to your Career to Data Science – Part 1"（ 和"A Step-by-Step Guide to your Career to Data Science – Part 2"（

为什么参加Python培训学习的人越来越多

这主要有两点原因。首先是前景好。Python被称为编程语言中的万能胶水，这是一门应用面很广的语言，被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。无论是国内的百度、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、华为还是国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽等都在用Python完成各种各样的任务。国内对于Python也很有很大的需求，并且其薪资也比较高，可达到10K月薪。
其次是容易上手，应用广泛。Python语句规范，上手快，可读性高。比较适合零基础人群学习。被称谓傻瓜式编成语言，是最接近自然语言的一种，直接拉低了编程门槛和使用难度。Python开放的环境和社区文化，相关课程、书籍，论文非常丰富。无论是入门级，还是高级进阶，我们都可以找到优秀的资源供学习参考。就连微软都推出免费Python课程，巨头都在推广它。教育多年办学，课程大纲紧跟企业需求，更科学更严谨，每年培养泛IT人才近2万人。不论你是零基础还是想提升，都可以找到适合的班型，是一家性价比极高的教育机构

如何利用python语言进行数据分析？

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为指导我们工作方向的主要依据之一，而今天我们就一起来了解一下，如何利用python编程开发来进行数据分析，下面电脑培训就开始今天的主要内容吧。

为什么要学习Python进行数据分析?

Python作为一种用于数据分析的语言，近引起了广泛的兴趣。我以前学过Python的基础知识。下面是一些支持学习Python的原因:

开源-免费安装

很棒的在线社区

简单易学

可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言

不用说，它也有一些缺点:

它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是，考虑到节省了程序员的时间(由于易于学习)，它仍然是一个不错的选择。

Python2.7和3.4

这是Python中受争议的话题之一。您一定会遇到它，特别是如果您是初学者的话。这里没有正确/错误的选择。这完全取决于情况和你的需要。我会试着给你一些建议来帮助你做出明智的选择。

为什么Python2.7?

很棒的社区支持!这是你早年需要的东西。Python2于2000年末发布，已经使用了超过15年。

过多的三方库!虽然许多库都提供了3.x支持，但仍然有很多模块只能在2.x版本上工作。如果您计划将Python用于特定的应用程序，比如高度依赖外部模块的web开发，那么使用2.7可能会更好。

python数据分析师需要学什么

python数据分析师。现在大数据分析可以热得不要不要的。从发展来看，python数据分析师很有前景的。但也并不是随便一个公司就可以做大数据分析的。有几个问题是做大数据要考虑的：大数据来源是否全面，分析什么，谁来使用等等。当然如果能到能做大数据的公司，那薪水还是可观的。要做python数据分析师，有一些东西是不得不学的，要不然，做不了分析师的，可能做的程序员，帮别人实现分析的结果而已。第一：统计学知识。（推荐学习：Python视频教程）
这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。差不多应该是理工科的高等数学的知识，甚至还高一点儿。要能够建模，要不然你分析出来的结果离实际相差十万八千里的话，估计要不了几天，你就会被卷铺盖走人了。当然，做个一般的大数据分析师，就不会涉及到很深的高等数学知识了，但要做一个牛B的大数据分析师，还是要学习学习再学习。
第二：很多人想不到的，你还是把EXCEL玩熟悉吧。
当然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函数，比如重点包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换，透视表，各种图表做法等之类的。如果数据量不算是特别大的话，Excel能够解决很多问题。比如，筛选部分赃数据，排序，挑选满足条件的数据等等。
第三：分析思维的练习。
比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
第四：数据库知识。
大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。
第五：业务学习。
其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。
第六：开发工具及环境。
比如：Linux OS、Hadoop（存储HDFS，计算Yarn）、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具python等等语言工具。
总之，要做一个高级或总监级的大数据分析师那是相当的烧脑的。要学习了解的东西如果只是单纯的数据方面的话，那业务和统计知识的学习是必不可少的。如果是实用型的大数据分析师可能只掌握某些部分就可以。大数据开发工程师的话，基本就是掌握开发环境、开发语言以及各种图表的应用，也是可以满足的。毕竟，一个公司要团队协作，一人懂一部分就可以搞出分析产品出来了。认定一项事情就去干！越干越轻松，越干越牛B！
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Python是什么？在抖音上看到好多培训广告

同学你好呀，Python是一种解释型脚本语言，可以应用于Web和Internet开发、科学计算和统计、人工智能、桌面界面开发、软件开发、后端开发等多个领域，Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。相比其他编程语言来说，Python的学习难度还是相对低一些的。

近几年人工智能越来越受到企业的重视，部门更是颁布多个方案来促进人工智能的快速发展，而Python作为人工智能发展中主流的编程语言也是被应用的越来越广泛，各行各业对Python开发人才也是倍加青睐，也吸引了很多小伙伴想要学习Python，这也是在各大社交平台都能看到广告的原因，人才需求大，那么这也是一个市场。