Python 中的数据分析实际项目—Data Analytics Real-World Projects in Python

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Python 中的数据分析实际项目

Data Analytics Real-World Projects in Python

使用 Python 中的 Pandas、Seaborn、Plotly 等构建 5 个数据分析项目的投资组合/简历并获得数据分析师的工作

你将会学到的

• 在简历中展示这些项目后，获得一份数据分析师的工作，平均年薪为 156,000 美元
• 在本课程结束时，您将了解数据分析管道的内部工作原理 – 连接、操作、过滤、提取数据、分析数据
• 学习如何在Python中处理各种数据，包括：Excel数据、地理数据、文本数据和时间序列数据
• 能够使用饼图、气泡图、词云甚至地理地图进行深入分析。
• 您将精通 Pandas、Seaborn、Matplotlib、Plotly、Folium、Geopy、Wordcloud 等。
• 使用强大的数据分析库解决您的业务、工作或实时中的任何问题

在您的职业生涯中茁壮成长

使用个人方案订阅访问为按需角色精选的一系列最受好评的课程。

非常适合

数据分析师

精选的课程和实践练习集合，可帮助您以 a 数据分析师 的身份进步。

• 60+相关课程
• 540+实践练习
• 4.6课程的平均评分

免费试用个人方案试用后每月 US$20.00 起售。可随时取消。

要求

• 您需要安装 Anaconda。我们将在课程的第一堂课中向您展示如何做到这一点

说明

这是第一门提供使用 Python 进行数据分析项目实践的课程。

学生感言：

• 数据分析现实世界项目的优秀课程……特别是Python。为那些想要开始或转变数据分析职业的人推荐的课程 – Alokkumar Mahato
• 很好的课程，讲座简单易懂。 Shan Singh 也很快回答了我的问题。我现在对整理我的作品集更有信心了 – Burutolu Q
• 我喜欢在 6 个项目中获得 0 到 100% 的知识，了解如何使用某些库以及如何解释结果！我所有的问题也得到了解答！亚马逊课程 110/100 – María Fernanda Villegas CascoU
• 该课程对于学习数据清理、数据操作和数据可视化非常有帮助。较新的plotly 库对我来说是非常新的东西。在练习数据集时，我了解了使用plotly（简单、清晰和交互式绘图）的优点。总体而言，该课程涵盖了来自各个行业的数据集及其问题集，内容非常全面，我认为与行业场景非常匹配。此外，我还学到了在学习本课程之前我不熟悉的类对象上调用的大量全新方法。也感谢您在问答中的支持。- Abhishek Gajbhiye

你现在可以开始吗？

Python 初学者的一个常见问题是：“我需要成为Python 编码专家才能开始从事数据分析项目吗？”

明确的答案是：“不！

• 您只需要一些Python 基础知识，例如数据类型、简单操作/运算符、列表和 numpy 数组，您可以从我的免费 Python 课程“Python 基础知识”中学习这些基础知识

总结一下，如果您主要想使用 Python 进行数据科学/数据分析或作为 Excel 的替代品，那么本课程是完美的选择！

你为什么应该学习这门课程？

• 它解释了有关真实数据和现实世界数据科学/数据分析问题的项目  。没有玩具数据！这是成为数据分析师/数据科学家的最简单、最好的方法

• 它显示并解释了完整的现实世界数据。从导入杂乱数据、清理数据、合并和连接数据、分组和聚合数据、探索性数据分析开始，一直到准备和处理用于统计、数据分析、机器学习和数据表示的数据。

• 接触过数据但还无法利用其力量的专业人士
• 想要做出数据驱动决策的产品经理

• 它为您提供了大量自行练习和编码的机会。边干边学。

• 在现实世界的数据分析项目中，编码和业务方面同样重要。这可能是唯一一门同时教授这两者的课程：深入的 Python 编码和大局思维 ，例如如何使用各种数据可视化*得出结论*

• 满意保证：否则，可通过 30 天退款保证获得退款。

此课程面向哪些人：

• 每个想要进入数据科学/数据分析领域的人。
• 任何对快速扩展的数据分析/数据科学世界感兴趣的人
• 每个想要将数据项目从 Excel 切换到 Python 的人（例如在研究/科学领域）
• 希望提高数据处理/操作/分析技能的数据科学家/数据分析师。
• 数据分析师和业务分析师
• Excel 用户希望学习更强大的数据分析软件

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