파이썬 데이터 분석을 배우는 방법

Python은 1989년 말 Guido van Rossum이 발명한 객체 지향 문자 그대로의 컴퓨터 프로그래밍 언어입니다. 단순성, 배우기 쉬움, 무료 오픈 소스, 이식성, 확장성 및 기타 특성으로 인해 Python은 접착제 언어라고도 불립니다. 아래 그림은 최근 몇 년간 Python의 인기가 급상승한 주요 프로그래밍 언어의 인기 추세를 보여줍니다.

추천 과정: Python Tutorial

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이미지 소스 Python을 사용하여 데이터 놀이

데이터 분석은 빅데이터 부분은 점점 더 많은 작업에서 중요한 역할을 합니다. Python은 NumPy, pandas, matplotlib 및 IPython 등과 같은 다양한 Python 라이브러리를 사용하여 다양한 데이터 분석 문제를 효율적으로 해결할 수 있습니다. 데이터 분석?

파이썬 데이터 분석에 필요한 지식과 기술:

1. 파이썬 소개, 파이썬 환경 설치, 파이썬 체험

# 🎜 🎜#2. Python 기본, 구문, 데이터 유형, 분기, 루프, 판단, 함수

3. Python oop, 멀티스레딩, io, 소켓, 모듈, 패키지, 가져오기 제어

4. Python 정규식, Python 크롤러 구현

5. 행렬식의 기본, 전치, 행렬 정의, 행렬 연산, 역행렬, 행렬 분해, 행렬 변환, 행렬 순위# 🎜🎜 #

6. 일반적인 행렬 알고리즘의 Python 구현

7. 일반적인 Python 알고리즘 라이브러리의 원리 및 사용, numpy, pandas, sklearn

8. 저장, 형식 처리

9. 데이터 정규화, 그리기 및 시각화

파이썬은 매우 풍부한 라이브러리를 가지고 있기 때문에 데이터 분석 분야에서도 널리 사용됩니다. Python 자체에는 매우 광범위한 응용 프로그램이 있으므로 이번 Python 데이터 분석 로드맵에서는 주로 데이터 분석 실무자의 관점에서 Python 데이터 분석 로드맵을 설명합니다. 전체 로드맵은 16주와 약 120일로 나누어 진행될 예정이다.

주요 학습 내용은 다음 4개 부분으로 구성됩니다.

1) Python 작업 환경 및 기본 문법 지식(정규 표현식 관련 지식 학습 포함)에 대한 이해 #🎜 🎜#2) 데이터 수집 관련 지식(파이썬 크롤러 관련 지식)

3) 데이터 분석 학습

4) 데이터 시각화 학습.

PYTHON 학습 경로 계획

python 데이터 분석은 빅데이터의 중요한 부분입니다. 또한, 보다 고급 빅데이터 기술을 습득하려면 Java, Linux, Hadoop, Hive, Avro 및 Protobuf, ZooKeeper, HBase, Phoenix, Flume, SSM, Kafka, Scala, Spark, azkaban 등 빅데이터 지식과 기술!

위 내용은 파이썬 데이터 분석을 배우는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!