Perkara yang perlu dipelajari untuk analisis data python

Mempelajari analisis data Python memerlukan: Struktur data pengaturcaraan asas Python: senarai, tupel, kamus, tatasusunan NumPy, bingkai data Pandas Pemprosesan data: membaca, menulis, membersihkan, penerokaan, analisis statistik visual: statistik deskriptif, ujian hipotesis , korelasi, regresi Asas pembelajaran mesin: pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan, penilaian model dan penalaan Alat visualisasi data: Matplotlib, Seaborn, Plotly Alat bantu dan perpustakaan: Pandas, scikit-learn, Jupyter Notebook

Belajar analisis data PythonPengetahuan yang diperlukan untuk

1. , kamus

Tatasusunan NumPy, bingkai data Pandas

• 3. Pemprosesan data

Membaca dan menulis data

Pembersihan dan penyediaan data

Penjelajahan dan visualisasi data

Statistik deskriptif (min, median, sisihan piawai)

Ujian hipotesis (ujian-t, ANOVA)
• Korelasi dan regresi

5. Asas pembelajaran mesin

pembelajaran semula logistik

Pembelajaran tanpa seliaan (pengelompokan, analisis komponen utama)

• Penilaian dan penalaan model
• 6 Alat visualisasi data

Matplotlib

Seaborn

• Alatan Plotly
• Lain

Panda

scikit-learn
• Jupyter Notebook
• Sumber pembelajaran

Kursus dalam talian: Coursera, Udemy, edX

• Buku Panduan Sains:〜
Buku Panduan Sains:〜
《Amalan Analisis Data Python》

Tutorial dan Dokumentasi:

Dokumentasi Python Rasmi
• Dokumentasi Panda

• scikit-belajar Dokumentasi
• secara berperingkat, bermula dari asas.
  Amalan itu penting, sila cuba selesaikan masalah sebenar.
  • Sertai komuniti atau forum dalam talian untuk meminta bantuan dan nasihat orang lain.

Atas ialah kandungan terperinci Perkara yang perlu dipelajari untuk analisis data python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!