python数据分析视频

‘壹’ 学习python进阶知识,看哪些视频

Python实战：四周实现爬虫系统（高清视频）网络网盘

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若资源有问题欢迎追问~

‘贰’ 2020年Python数据分析师特训营全套84节视频完结版数据下载

B站删我评论，那就换个地方发
其实不用纠结数据的问题，找点用于建模的数据就行，前几章的基础操作反正都是增删改查用啥都一样。mysql自己建表就行。后面学习思路和方法，用老师讲内容的给自己的数据建模。视频本来就不是给零python基础的人看的。python底子差的人照着敲也没意义。对照视频做好每一章的笔记才重要。

‘叁’ python自学视频哪里有

先给你个课程大纲，如果是你想学的内容，可以找我要视频
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九：自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

‘肆’ 谁知道这个python数据分析教程是哪个机构的吗或者有资源的！ 非常感谢

使用Python进行数据挖掘是最近几年才开始火起来的，之前网上很多的资料都是关于Python网页开发等。但使用Python进行数据挖掘的侧重点已经完成不一样了。本人就是浪费了很多时间来筛选这些博客、书籍。所以就有了本文，希望能帮大家少走一点弯路。

熟练掌握任何一门语言，几乎都需要经过以下过程：

• 良师－－学习Python课程＋入门书籍＋浏览技术博客

• 社区帮助－－善于使用搜索引擎、Mail List

• 益友 －－ 寻找学习伙伴

• Learn by Code －－项目实践

一、Python学习课程推荐

这两个学习课程从最基础的Python语法开始，介绍了Python数据分析、统计模型以及机器学习的各个方面，内容十分充足。之所以建议使用老外的课程是因为，老外上课假定你什么都不会，讲解深入浅出，尤其是对于华盛顿大学的机器学习课程，把复杂的概念讲解得十分简单。

1. 密歇根大学的《学习使用Python编程并分析数据》主要包括以下课程(讲解十分详细，深入浅出，非常适合入门学习，视频都是有字幕的)：

• 《大家的编程 (Python 入门》：课程涵盖了如何使用Python的基本指令编写程序. 课程对学生没有先设要求, 我们只涉及到最基本的数学, 有一定使用电脑经验的人都可以完全掌握这门课的内容.

• 《Python 数据结构》：本课程将介绍Python编程语言的核心数据结构。我们将学习编程语言的基础概念，探索如何使用Python的内置数据结构，如列表、字典、元组，进行更为复杂的数据分析。

• 《使用 Python 访问网络数据》：使用Python爬取和解析网络数据

• 《Python 数据库开发》：使用Python和数据库进行交互

• 《使用 Python 获取并处理数据，并用可视化方式展现数据》

2. 华盛顿大学的《机器学习》专项课程

在专项课程页面无法选择旁听，必须点击进入单独课程页面才可，这个课程专题旁听是有限制的，无法提交作业；如有需求，可以申请奖学金，回答三个问题即可，系统自动通过申请。

• 《机器学习基础：案例研究》：你是否好奇数据可以告诉你什么？你是否想在关于机器学习促进商业的核心方式上有深层次的理解？你是否想能同专家们讨论关于回归，分类，深度学习以及推荐系统的一切？在这门课上，你将会通过一系列实际案例学习来获取实践经历。

• 《机器学习：回归》

• 《机器学习：分类》

• 《机器学习：聚类和检索》

• 《机器学习：推荐系统和降维》

• 《机器学习：应用深度学习创建智能运用》

二、网上打码教程

Learn by doing!!! 学习编程最有效的方式就是敲代码！

• Codecademy围绕Python 的基础语法，内容非常丰富。

• DatacampPython基本语法（他家的R语言课程十分不错！）

三、Python技术博客

简单介绍一些非常棒的Python技术学习的博客

1.廖雪峰Python教程简单易上手的Python基础语法教程，值得学习, Python 2和Python 3版本都有。

2.非常棒的pandas练习Github Repo

3.很详细的Python 爬虫教程

4.国外Data Science博客大全

四、Python入门书籍推荐

常用书籍下载网址，几乎囊括了网上能找得到的所有Python相关的书籍（PDF、Epub和mo bi格式），且提供云盘下载链接。你值得拥有！

python | 搜索结果

1. 掌握Python语法的基础上学习《Python for data analysis》是比较不错的选择，涵盖了ipython notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用。

2.《Python数据分析与挖掘实战》介绍了使用Python进行数据挖掘的详细案例，数据和代码都可以下载，作为机器学习的进阶学习是不错的选择（这本书也用对应的R语言和Matlab 版本）。

3.《Python Cookbook》很厚的一本书，可以作为Python语法查询手册。

再添加几个外文书籍下载网址：

1.All IT eBooks全

2.Library Genesis各种书籍，不局限于编程书籍

3.Fox eBook - eBooks Free Download Site

4.Development / Programming / AvaxHome

五、推荐订阅博客（更细频率较高）

iPhone上可以使用Reeder阅读器，Instapaper用来保存后稍后阅读，因为信息量比较大。

• No free HunchKaggle竞赛平台的官方博客，包括一些优秀的代码解读以及高分选手的采访，十分有用的经验（来自不同背景，不同年龄层次，不同职业的选手）

• Flowing Data十分有用的数据分析的案例

• Python日报内容十分精彩的集锦（中文）

六、FAQ (待续)

• Python 2.x还是Python 3.x?

• 如何安装Python包？ 强烈推荐Anaconda包，你值得拥有！尤其是Windows系统。

• 是否需要很强的统计和数学背景？ 有良好的数学和统计背景固然很好，但是现在很多岗位对数学和统计背景要求并不很多，都是简单的算法，Python编程已经能够很方便地实现，更多的是对业务的深入理解。如有需要建议，边学习Python边学习数学统计。

七、实践项目

• Kaggle竞赛项目，里面不仅仅有很多竞赛项目，而且有很多可供学习的代码、博客以及论坛，都是实战项目，有很强的实践价值。

‘伍’ python可以做数据分析，好处是什么呢怎么学习

链接：https://pan..com/s/1FJZAznKSbwv-X52AM7uSfg

炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。

课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。

课程目录：

Python基础

Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符

了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句

常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍

.....

‘陆’ python做数据分析,有哪些视频教程

https://www.coursera.org/
去这里查找python数据分析，有很多知名大学的视频教程，选择适合自己的观看。

‘柒’ 哪有python视频教程

PS软件与教程网络网盘资源免费下载

软件资源实时更新
链接：https://pan..com/s/1wjv1Czcg3gc2loZzMugOqg?pwd=a467
提取码：a467

资源包含：ps安装包+入门教程+高级课程、李涛Photoshop高手之路教程、PS课程素材包、PS各版本软件+教程、Photoshop教程+配套素材、各种Photoshop 中文破解版+破解方法+正版软件+补丁+安装方法，AE PR PS软件安装包，spss教学视频，PS破解器，PS字体包等

‘捌’ coursera上有哪些值得学习的Python，数据分析的课程

Python入门视频教程，仅供学习使用。
python基础教程：http://pan..com/s/1qYTZiNE
python课程教学高手晋级视频总目录：http://pan..com/s/1hrXwY8k
python课程windows知识点：http://pan..com/s/1kVcaH3x
python课程linux知识点：http://pan..com/s/1i4VZh5b
python课程web知识点：http://pan..com/s/1jIMdU2i
python课程机器学习：http://pan..com/s/1o8qNB8Q
python课程-树莓派设备：http://pan..com/s/1slFee2T

‘玖’ python数据分析的一般步骤是什么

下面是用python进行数据分析的一般步骤：
一：数据抽取
从外部源数据中获取数据
保存为各种格式的文件、数据库等
使用Scrapy爬虫等技术
二：数据加载
从数据库、文件中提取数据，变成DataFrame对象
pandas库的文件读取方法
三：数据处理
数据准备：
对DataFrame对象（多个）进行组装、合并等操作
pandas库的操作
数据转化：
类型转化、分类（面元等）、异常值检测、过滤等
pandas库的操作
数据聚合：
分组（分类）、函数处理、合并成新的对象
pandas库的操作
四：数据可视化
将pandas的数据结构转化为图表的形式
matplotlib库
五：预测模型的创建和评估
数据挖掘的各种算法：
关联规则挖掘、回归分析、聚类、分类、时序挖掘、序列模式挖掘等
六：部署（得出结果）
从模型和评估中获得知识
知识的表示形式：规则、决策树、知识基、网络权值
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