数据分析师课程：Python数据分析内容分享

在大数据快速普及的今天，行业内对数据的重视程度在增加，而围绕数据相关的岗位需求也在增加，包括数据分析、数据挖掘、数据应用开发等。以数据分析师来说，这是近年来妥妥的热门岗位。今天的数据分析师课程分享，我们主要来讲讲Python数据分析的内容。

数据分析处理任务，在小规模的数据量下，我们熟悉的Excel就能解决问题，但是当数据超出十万行的时候，Excel就会比较吃力了。而Python在数据分析处理上，拥有强大的扩展模块，各种扩展包，能够快速高效地解决很多问题。


Python在做数据分析处理方面，主要有numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等几个工具包，是必须掌握的。

Numpy

NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算，比python自带的数组以及元组效率更高，其语法跟变量元素之间的运算一样，无需进行循环操作。

Pandas

Python Data Analysis Library，可根据需要帮助组织各种参数的数据。pandas基于numpy底层数据结构。让python成为类似Excel，R等统计学软件，主要就是pandas的功劳。pandas在python中实现了各种数据的计算，分组计算，添加删除，排序，筛选，抽样等都能工作。

Scipy

scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。

Matplotlib

matplotlib是python中的数据可视化的包，它其实是一个matlib的plot库，也就是利用python将matlib的绘图功能实现了一遍。

Scikit-learn

Scikit-Learn是python数据分析中非常重要的一个模块，基于NumPy和SciPy构建的开源机器学习工具包。它具有常用的ML算法，可用于预处理，分类，回归以及聚类。

关于数据分析师课程，Python数据分析内容，以上就为大家做了一个简单的入门介绍了，当然，不要看着简简单单的极具概括，要真正学透、吃透，才能真正在数据分析处理上得到有效的助力。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，Python数据分析与挖掘，专业数据分析师课程，本月正在招生中，课程大纲及试听课程可联系客服领取！