在线专家Track In商业管理

使用Python的数据分析

开发完成高级分析所需的基本Python编程知识和技能。

由...制作

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使用Python开发实用的数据分析技能

您是否想开始进行高级分析并学习如何利用Python?随着企业越来越依赖技术进行复杂的数学计算,数据专业人员需要强大的定量技能以及对所使用模型以及如何使用它们来解决挑战的高级了解。

该专家track将帮助您使用Python在数据分析方面发展职业;一种编程语言,可让您快速工作并有效地集成系统。

学习如何收集,操纵和组织数据

为了变得有价值,组织产生的数据必须以可以分析以得出结论的方式进行组织和结构。

您将学习使用数据库和其他技术收集,组织和操纵大量数据的重要性。

探索Python的数据应用

这一系列课程将教您如何开发和利用Python的关键元素,并使用Python以及各种数据类型和来源展示数据摄入。

到该专家结束时,您将对使用数据和分析的工作以及Python的基础知识有了更深入的了解。

扩展您在数据行业及以后的职业选择

全球大数据行业的价值超过1000亿美元,到2025年将几乎翻一番,在世界范围内为全球提供了大量的有利可图和有意义的职业选择。

但是,几乎每个行业都需要数据技能。普华永道的说法,金融,保险,医疗保健,制造业,专业服务和零售贸易对数据驱动的决策者,功能分析师,数据工程师和数据分析师的需求都很高。

将对数据分析与编码能力的理解结合在一起是脱颖而出的另一种方法,并促进您的长期职业前景。

行业统计

  • 基本工资中位数

    £45,000
  • 英国职位空缺/月

    1,724

您将学习的关键技能

  • Python
  • 数据分析
  • 高级数据分析
  • 数据争吵
  • 描述性统计
  • 基本统计

学习成果

到结束专家track,您可以...

  • 比较数据分析和高级数据分析
  • 开发和利用编程语言的关键要素,Python
  • 建立和应用实用技能集来完成数据探索和可视化
  • 使用Python和各种数据类型和数据源证明数据摄入
  • 使用数据查询语言和数据操纵语言演示各种数据处理活动。

需要经验

没有先决条件可以注册此数据分析课程,但是建议您使用电子表格具有一些先验知识或使用数据统计的经验。

在专家过程中,我们将使用Jupyter笔记本。我们建议您使用计算机访问这些元素。

入门

在这项专家track上,您将熟悉分析技术和每种分析的最佳实践用例,同时开发基本的Python编程知识和技能。适合:

  • 业务分析师或初级数据分析师希望开发高级数据分析技能和编程功能以促进数据分析
  • 具有现有编程功能的个人,希望输入数据分析字段
  • 那些缺乏进行编程功能来进行更高级的数据分析和建模的人。

专家导航课程概述

  • 课程1

    • 第1周

      了解高级分析
      • 欢迎参加课程
      • 数据肛门的机会
      • 利用高级数据分析进行业务
      • 包起来
    • 第2周

      Python简介
      • Python设置简介
      • Python概述和开发环境设置
      • 包起来
    • 第三周

      Python变量,数据类型
      • Python变量和数据类型简介
      • Python中的数据类型和变量
      • 控制流的表达式和python中的循环
      • 包起来
    • 第4周

      Python数据结构
      • Python数据结构简介
      • Python中的数据结构
      • Python的功能
      • 包起来
  • 课程2

    • 第1周

      Python软件包:Numpy
      • 欢迎参加课程
      • Python模块和包装
      • 开始使用numpy和阵列
      • 包起来
    • 第2周

      Numpy:基本操作和功能
      • Numpy中的操作和功能简介
      • numpy中的操作和功能
      • 包起来
    • 第三周

      python包:熊猫
      • 熊猫简介
      • 熊猫入门
      • 熊猫的数据结构
      • 包起来
    • 第4周

      熊猫:基本操作和功能
      • 大熊猫的操作和功能简介
      • 使用PANDAS DataFrames的操作和功能
      • 包起来
  • 课程3

    • 第1周

      使用Python I摄入数据
      • 欢迎参加课程
      • 使用Python进行数据摄入的简介
      • 阅读数据:文本和CSV格式
      • 缺少数据:文本和CSV格式
      • 包起来
    • 第2周

      使用Python II摄入数据
      • 使用Python的高级数据摄入简介
      • 读取数据:JSON,HTML,XML和SQL
      • 包起来
    • 第三周

      使用Python i的数据争吵
      • 使用Python的数据争吵简介
      • 什么是数据争吵?
      • 数据争吵:concat()
      • 数据争吵:merge()
      • 操纵和转换Python中的数据
      • 包起来
    • 第4周

      使用Python II的数据争吵
      • 使用Python的高级数据争吵简介
      • 数据争吵:Groupby机制
      • 包起来

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