Que faut-il apprendre pour l'analyse des données Python

L'apprentissage de l'analyse des données Python nécessite : Structures de données de programmation de base Python : liste, tuple, dictionnaire, tableau NumPy, traitement des données de la trame de données Pandas : lecture, écriture, nettoyage, exploration, analyse statistique visuelle : statistiques descriptives, tests d'hypothèses, corrélation, régression. Bases de l'apprentissage automatique : apprentissage supervisé et non supervisé, évaluation et réglage des modèles Outils de visualisation des données : Matplotlib, Seaborn, Plotly Outils et bibliothèques auxiliaires : Pandas, scikit-learn, Jupyter Notebook

Apprendre les connaissances requises pour l'analyse des données Python

1. Bases de la programmation Python

• Variables, types de données, opérateurs
• Flux de contrôle (conditions, boucles)
• Fonction, module, package

2. , dictionnaire

• 3 Traitement des données

Lecture et écriture des données

• Exploration et visualisation des données
• 4.
Statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart type)

Tests d'hypothèses (test t, ANOVA)Corrélation et régression

• 5. Bases de l'apprentissage automatique
• Apprentissage supervisé (régression linéaire, régression logistique)

Apprentissage non supervisé (clustering, analyse en composantes principales) Évaluation et réglage du modèle

• 6 Outils de visualisation de données
• Matplotlib

Seaborn Plotly

• 7.
• Pandas
• scikit-learn

Jupyter Notebook

Ressources d'apprentissage
• Cours en ligne : Coursera, Udemy, edX

《Python Data Science Handbook》

《Pratique d'analyse de données Python》

• Tutoriels et documentation :
  • Documentation officielle de Python
  • Documentation Pandas
Documentation scikit-learn

• • Conseils
  Apprenez étape par étape , en partant de l'essentiel.
La pratique est importante, essayez de résoudre de vrais problèmes.

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