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数据分析python多久入门?

时间:2023-12-14 本站 点击:0

导读:很多朋友问到关于数据分析python多久入门的相关问题,本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答,供大家参考,希望对大家有所帮助!一起来看看吧!

python培训需要多久?

零基础参加Python培训班学习,Python全栈开发+人工智能课程培训时间一般是5到6个月!

以下是老男孩教育Python课程内容:

阶段一:Python开发基础

Python开发基础课程内容包括:计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习,b加密\re正则\logging日志模块等,软件开发规范学习,计算器程序、ATM程序开发等。

阶段二:Python高级级编编程数据库开发

Python高级级编编程数据库开发课程内容包括:面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍,表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。

阶段三:前端开发

前端开发课程内容包括:HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。

阶段四:WEB框架开发

WEB框架开发课程内容包括:Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。

阶段五:爬虫开发

爬虫开发课程内容包括:Requests模块、BeautifulSoup,Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆:抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块:asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheduler、pipeline)、分布式爬虫实战等。

阶段六:全栈项目实战

全栈项目实战课程内容包括:互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、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

数据分析课程内容包括:金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等,K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析,股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程,金融量化与Python,numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台:优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习,如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台,实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。

阶段八:人工智能

人工智能课程内容包括:机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。

阶段九:自动化运维开发

自动化运维开发课程内容包括:设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统,如安全API接口开发与使用,开发支持windows和linux平台的客户端,对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发,真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发,监控多个服务,多种设备,报警机制,基于http+restful架构开发,实现水平扩展,可轻松实现分布式监控等功能。

阶段十:高并发语言GO开发

高并发语言GO开发课程内容包括:Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、makenew、字符串、go程序调试、slicemap、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。

想学python进行数据分析,请问要学多久

五个月左右的时间,这是培训的时间。如果自学的话,是个不确定的时间,但是可以稍加估算一下,会多花一倍时间。

主要有以下几个方向:

一、检查数据表

Python中使用shape函数来查看数据表的维度,也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息,使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数,你可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一列进行空值检查,返回的结果是逻辑值,包含空值返回True,不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值,使用Values函数用来查看数据表中的数值。

二、数据表清洗

Python中处理空值的方法比较灵活,可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据,也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数,与之对应的是astype函数,用来更改数据格式,Rename是更改列名称的函数,drop_duplicates函数删除重复值,replace函数实现数据替换。

3、数据预处理

数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作,主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并,合并的方式为inner,此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序,使用where函数完成数据分组,使用split函数实现分列。

4、数据提取

主要是使用三个函数:loc、iloc和ix,其中loc函数按标签值进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外,还可以按具体的条件进行数据,比如使用loc和isin两个函数配合使用,按指定条件对数据进行提取。

5、数据筛选汇总

Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能,配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数,使用方法很简单,制定要分组的列名称就可以,也可以同时制定多个列名称,groupby 按列名称出现的顺序进行分组。

Python想要从事数据分析工作,都要学习哪些知识?

就目前来说Python是人工智能的最佳编程语言,想要从事数据分析的话需要学习以下知识:

1、熟练Python语言基础,掌握数据分析建模理论、熟悉数据分析建模过程;

2、熟练NumPy、SciPy和Pandas数据分析工具的使用;特别是Pandas和Numpy,Pandas是Python中一种数据分析的包,而Numpy是一个可以借助Python实现科学计算的包,可以计算和储存大型矩阵。

3、熟练掌握数据可视化工具,结合Python学习统计学、结合Excel学习SQL,然后结合Excel数据分析来学习numpy、pandas等以及数据可视化。

Python多久可以学会啊?

如果每天都学习Python的话,初学者1-2个月就能基本掌握Python的基本概念,8-12个月基本能熟练掌握,而经验丰富的程序员来学习Python的话大概3个月就能毫无阻碍的使用。

Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum创造,第一版发布于1991年,它是ABC语言的后继者,也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。

Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。

零基础学Python需要多久

如果你是自学,从零基础学习python,需要大约半年一年半的时间,这取决于每个人的理解。当然,如果你有其他编程语言的经验,这是比较快的开始。你可以写一些简单的Python语言中使用2 ~ 3个月。只要你学习系统,可以更好的掌握Python技能。

如果有一个有经验的人带着自己学习还是非常不错的,尤其是零基础的,一般6个月就可以基本学会。如果报班培训,有专业老师指导和答疑,会快一些。一般Python的培训时间都在五个月左右,一般会用五周左右的时间学习Python核心编程,通过Python语言基础知识以及Linux相关知识的学习,了解什么是数据库,掌握Python的基础内容。第二阶段会用五周左右的时间学习全栈开发的内容。第三阶段是网络爬虫的学习,一般是3周左右。第四阶段人工智能的学习。最后就是5周左右的就业指导。关于Python培训的更多相关知识,建议到千锋教育进行更详细的了解,目前,千锋教育已在北京、深圳、上海、广州、郑州、大连等20余个核心城市建立直营校区,等待你的随听。

怎么自学python,大概要多久?

一周或者一个月。

如果完全靠自己自学,又是从零基础开始学习Python的情况下,按照每个人的学习和理解能力的不同,我认为大致上需要半年到一年半左右的时间。

当然了,Python学习起来还是比较简单的,如果有其他编程语言经验,入门Python还是非常快的,花1-2个月左右的时间学完基础,就可以自己编写一些小的程序练练手了,5-6个月的时间就可以上手做项目了。

从一定程度上来说,一些零基础的初学者想要利用两个月的时间掌握好Python是不太可能的,学习完Python后想要应聘相对应的工作岗位,即便是选择最快的学习方式也是很难实现的,无法快速实现就业。

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