扣丁学堂浅谈Python数据分析和数据挖掘学习路线图

近年来,随着互联网科技飞速的发展和趋势快速增长,比如目前Python较火的程度扶摇直上,今年一直是徐徐上升,最近大数据的兴起,Python作为数据挖掘编程语言备受数据科学家们的青睐,下面我们来看一下关于Python数据分析和数据挖掘学习路线图吧。

扣丁学堂浅谈Python数据分析和数据挖掘学习路线图

Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点,Python又被称之为胶水语言。由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程,并且也广泛用于商业领域。

从数据分析师从业者的角度为大家整理了一份Python数据分析入门学习路线图和相关课程,以供大家学习和参考。课程分为4个模块:Python语言基础、Python数据挖掘基础、Python文本挖掘基础和实例、Python数据挖掘案例应用,此学习路线从python从入门到实践课程手把手教你如何用Python做数据分析和数据挖掘。

第一部分是Python基础部分,主要是环境的搭建,库的安装,基础语法的了解,包括Python开发环境的搭建(使用Anaconda+pycharm,安装该环境包含了上课所需要的所有库,即包含numpy、pandas、scipy、matplotlib、scikit-learn等等,网上搜索Anaconda、pycharm即可获取安装。)基础语法的了解,语言的示例和规范,变量、常量、运算符、表达式相关基础知识。

第二部分是Python数据挖掘的基础,主要是python数据分析相关库的学习和应用,Python数据挖掘基础主要是对数据分析相关库的使用,比如数据整理需要用到numpy和pandas库,数据描述与分析分析则主要用到pandas库,用Scipy处理非结构化数据,使用回归线性模型和回归树模型进行预测等等用python做数据分析和数据挖掘的库的应用。

第三部分是Python做文本挖掘及案例分析,主要是python爬虫的学习和应用,数据分析离不开数据采集和爬取。第三部分主要是教如何利用Python进行网络爬虫,以及通过案例学习文本分类和聚类相关知识。学习时间2周

第四部分是Python数据挖掘案例,主要通过讲解案例和动手实践案例,达到知识的融会贯通的应用。主要是动手、实践,将上面学习到的理论知识得以应用。第四部分案例覆盖决策树、朴素贝叶斯、最近邻、随机森林、支持向量机、神经网络等重要的数据挖掘方法。拟完成的案例包括不限于以下:使用关联规则进行购物篮分析、垃圾邮件的识别、图像识别、Iris数据挖掘的各种方法比较、电影或者图书推荐系统构建、屏蔽网页内容、街景识别和分类、手写文字的识别、最近邻回归进行预测、降维的各种方法、k-means聚类和中位数聚类等等。含经典编程写算法和scikit-learn等。

以上就是关于扣丁学堂Python数据分析和数据挖掘学习路线图的详细介绍,最后想要学习Python开发技术的朋友选择扣丁学堂绝对是你最正确的选择,扣丁学堂不仅有名师和与时俱进的课程体系,还有大量的Python培训视频教程供学员观看学习,想要快速学好Python开发工程师技能高薪就业的小伙伴抓紧时间行动吧。

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