The Data Analyst Course: Complete Data Analyst Bootcamp

完整数据分析师培训：Python、NumPy、Pandas、数据收集、预处理、数据类型、数据分析可视化

讲师:365 Careers

您将学到什么

• 本课程为你成为数据分析师提供了全面的准备。
• 充实你的简历，掌握热门的数据技能：Python 编程、NumPy、pandas、数据准备——数据收集、数据清洗、数据预处理、数据分析可视化；数据分析、数据洞察力
• 获得数据分析师职位的整体理解
• 学习初学者和高级 Python编程
• 学习数学以掌握 Python
• 我们将教你 NumPy 和 pandas，包括基础知识和高级内容
• 能够处理文本文件
• 理解不同数据类型及其内存使用情况
• 学习如何使用一个简单的脚本从 API 获取有趣且实时的信息
• 使用 pandas 的 Series 和 DataFrame 清洗数据
• 完成关于缺勤率的数据清洗练习
• 扩展你的 NumPy 知识——统计和预处理
• 通过一个完整的贷款数据案例研究并应用你的 NumPy 技能
• 精通数据可视化
• 学习如何创建饼图、柱状图、折线图、面积图、直方图、散点图、回归图和组合图表
• 参与编码练习，为就业做好准备
• 使用真实世界的数据进行实践
• 完成最终顶点项目

课程要求

• 无需任何先验经验。我们将从基础知识开始学习。
• 你需要安装 Anaconda。我们会一步步教你如何完成这一步骤。

课程描述

问题
大多数数据分析师、数据科学和编程课程遗漏了一个关键的实际步骤。它们没有教你如何处理原始数据，如何清洗和预处理它。这在你实际工作中需要的技能与你在培训中获得的能力之间造成了一个巨大的差距。事实上，现实世界中的数据是混乱的，因此你需要知道如何克服这一障碍才能成为一名独立的数据专业人士。
我们在线上看到的训练营甚至现场课程都忽略了这一点，并向你展示如何使用“干净”的数据工作。但这对你并没有好处。实际上，在申请工作和实际工作中都会让你处于不利地位。

解决方案
我们的目标是为你提供全面准备。这门课程将把你打造成一名具备就业能力的数据分析师。为了达到这一目的，我们将详细涵盖以下基础主题。
数据分析领域的理论知识
基本 Python
高级 Python
NumPy
Pandas
处理文本文件
数据收集
数据清洗
数据预处理
数据可视化
最终实践案例
每个科目都建立在前一个科目的基础上。这正是我们课程大纲如此有价值的原因所在。所有内容都在正确的顺序中展示，我们保证你不会迷失方向（因为视频中没有遗漏任何步骤）。换句话说，在你知道如何采集和清理数据之前，我们不会教你如何分析数据。
因此，为了让你准备好从事通往数据科学家职位的入门级工作——数据分析师，我们创建了《数据分析师课程》。

这是一个相当独特的培训项目，因为它教授你在工作中需要的基础知识。一个经常被忽视但至关重要的方面。
此外，我们的重点是讲授能够流畅衔接且相互补充的主题。该课程为那些希望以传统计划的一小部分成本成为数据分析师的人提供了完整的准备（更不用说你节省的时间）。我们相信这个资源将显著提高你找到工作的机会，因为它会为你准备好面试中经常出现的实际任务和概念。
我们将涵盖的课题
1. 数据分析领域的理论知识
2. 基本 Python
3. 高级 Python
4. NumPy
5. Pandas
6. 处理文本文件
7. 数据收集
8. 数据清洗
9. 数据预处理
10. 数据可视化
11. 最终实践案例

1. 数据分析领域的理论知识
在这里我们将关注大局。但不要想象那些让你每分钟都要查字典的冗长枯燥的内容。相反，这里我们要定义数据分析师是谁、他们做什么以及如何为组织创造价值。
为什么要学习它？
你需要一个总体理解来欣赏课程中的每个部分是如何与其他内容相契合的。正如人们所说，如果你知道自己要去哪里，你最终会到达那里。由于数据分析师和其他数据岗位相对新且不断演变，我们希望为你提供对数据分析师角色的良好把握。然后，在接下来的章节中，我们将教你成为数据分析师所需的实际工具。

2. 基本 Python
这门课程以 Python 为中心。因此，我们将从基础知识开始。如果你没有编程经验也不用担心。
为什么要学习它？
你需要掌握一门编程语言才能充分利用我们所处的数据丰富的世界。除非你具备这种技能，否则你将始终依赖他人来提取和操作数据，并且你想在分析时保持独立性吧？此外，你不一定需要同时学习多门编程语言。精通一门就足够了，而我们自然选择了 Python 这种在数据分析和数据科学领域排名第一的语言（因为它拥有丰富的库和灵活性）。

3. 高级 Python
我们将介绍高级 Python 主题，例如处理文本数据以及使用列表推导式和匿名函数等工具。
为什么要学习它？
这些课程将让你成为独立工作的熟练 Python 用户。你将能够利用 Python 的核心优势。因此，在这里不仅仅是主题本身，还包括我们对最相关 Python 工具的深度探索。

4. NumPy
NumPy 是 Python 科学计算的基本包。当需要进行数学和统计运算时，它已成为首选工具。
为什么要学习它？
数据分析师的工作有很大一部分是用于预处理数据集。毫无疑问，这涉及大量的数学和统计技术，而这些正是 NumPy 闻名的领域。此外，该库引入了多维数组结构，并提供了大量内置函数和方法供你在使用它们时使用。换句话说，NumPy 可以描述为一种计算稳定且处于前沿状态的 Python 工具，它提供灵活性并能将你的分析提升到更高层次。

5. Pandas
Pandas 库是用于数据操作和分析最受欢迎的 Python 工具之一。它非常有价值，因为你可以用它来处理各种信息——数值表格、时间序列数据以及文本。
为什么要学习它？
Pandas 是分析师需要清洁和预处理他们正在处理的数据的另一个主要工具。其在 Python 中的数据操作功能无与伦比，因为它提供了丰富的方法和函数多样性。结合使用 NumPy 和 Pandas 的能力极其强大，因为这两个库相辅相成。你需要能够独立地同时操作这两种库以生成完整且一致的分析。

6. 处理文本文件
交换信息时，我们通常通过文本文件进行。在这门课程的一部分中，我们将使用之前学习的 Python、Pandas 和 NumPy 工具来为你提供在导入或保存数据时所需的基础知识。
为什么要学习它？
许多课程只是给你一个数据集让你练习分析和编程技能。然而，我们不想忽视现实，在现实中将原始数据集从外部文件转换为可工作的 Python 格式可能是一个巨大的挑战。

7. 数据收集
在实际工作中，并非总是有现成的数据可供使用。在这门课程的一部分中，你将学习如何通过 API 获取数据。
为什么要学习它？
你需要知道如何获取你的数据吧？要成为一名全面的分析师，必须能够从外部来源收集数据。这通常不是一个一键式过程。本节旨在为你提供所有必要的工具以独立完成这一任务。

8. 数据清洗
接下来的逻辑步骤是清理你的数据。在这里你将应用之前学到的 Pandas 技能进行实践。课程中的所有课时都具有现实世界的视角。
为什么要学习它？
在实际工作中，数据分析师的工作有很大一部分涉及清理数据并为真正的分析做好准备。你不能期望处理的数据源都是完美的吧？所以，你需要克服这一阶段并清洗你的数据。

9. 数据预处理
即使你的数据集已经清洁且结构清晰，也还不完全准备好进行可视化和分析。中间有一个关键步骤，那就是数据预处理。
为什么要学习它？
数据预处理是数据分析师展示其工作能力的地方。这个工作的阶段需要选择正确的统计工具以提高你数据集的质量，并具备使用高级 Pandas 和 NumPy 技巧来实现的能力。只有完成这一步后，你的数据集才能被认为已经预处理并准备好进行下一步——即数据可视化。

10. 数据可视化
数据可视化是数据的面孔。许多人看到数据却看不到任何东西。原因在于他们没有创建好的可视化效果。甚至更糟糕的是——他们创建了漂亮的图表但无法准确解读它们。
为什么要学习它？
本课程的一部分将教你如何使用你的数据生成有意义的见解。最终，数据图表在最短时间内传达最多信息。没有什么比精心制作且具有意义的数据可视化更能说明问题。

11. 实践案例
这门课程包含了大量的练习和实际案例。最后我们包括了一个全面的实践案例，展示你所学的一切是如何完美结合在一起的。在这里你可以欣赏到你在成为数据分析师并开始你的数据职业生涯过程中取得的进步。
你将获得什么
价值 1250 美元的项目
活跃的问答支持
成为一名数据分析师所需的所有知识
一群有志于成为数据分析师的人组成的社区
完成证书
访问频繁更新的内容
现实世界的培训
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本课程适合谁:

• 如果你想成为一名数据分析师和数据科学家，你应该报名这门课程。
• 本课程适合希望拥有出色职业发展的你。
• 本课程也非常适合初学者，它从基础知识开始，逐步提升你的技能。