Python 语言是数据分析领域常用的编程语言,本课程是数据分析项目实战课程,专注于使用 Pandas 进行数据准备、清洗、整理、计算与可视化,讲授了最数据清洗与处理工具OpenRefine, 最主流的数据可视化框架Seaborn和Echarts,并利用Bokeh实现动态可视化图表与控制面板。学完本课程, 可以快速提升数据分析能力和项目架构实力。

方法+利器+实战+技能拓展,提升你的数据分析能力和项目架构实力

以下工作场景你是否经常遇到并为此而烦恼
本课程为你提供全套解决方案,一一为你排忧解难,不学还等什么?
1

是否为低效繁琐的数据清洗环节而耗费大量的工作时间?

解决方案:本课程详细讲解行业主流数据清洗工具OpenRefine,可快速筛选数据、清洗数据、排重、分析时间维度上的分布与趋势等,功能十分强大,工作效率大幅度提升!

2

是否看到别人汇报里酷炫叼炸天的图表而羡慕嫉妒恨?

解决方案:本课程详细讲解行业主流的数据可视化工具Seaborn和国内流行的Echarts可视化框架,绘制报表不在话下!

3

是否想快速提升数据分析能力但却因为缺乏数据分析项目经验而发愁?

解决方案:本课程设计了多个综合数据分析项目,讲解了多种数据分析方法,包括统计分析方法、时序分析方法、地理分析方法等,通过实战演练快速提高你的综合实力!

4

老板想实时看报表,你可以提供灵活、方便的解决方案吗?

解决方案:利用Bokeh快速实现数据分析结果的动态图表展示和商业智能控制面板,老板想的,你都可以实现~

方法+利器+实战+技能拓展,为你打通数据分析的任督六脉
你收获的不仅仅是工具的使用,还有技巧、方法和经验
EDA探索性数据分析方法
综合运用算法与图表探索数据分布与关系,发现数据规律。
数据清洗与处理利器
OpenRefine,通过三个实战项目“多伦多市建筑许可数据处理”、“悉尼动力博物馆文物数据处理”、“电影数据处理”,讲解数据清洗与处理中的常见问题和技巧。
数据可视化利器
Seaborn,详细讲解了Pandas十种常用图表的讲解,以及Seaborn的四类图表,并通过实战项目“美国大学毕业生就业趋势分析可视化”进行综合演练。
五大综合实战项目
根据数据类型的不同,设计了多个典型数据分析实战项目,覆盖多种数据分析方法,包括统计分析方法、时序分析方法、地理分析方法等。
商业智能拓展
以“纽约市出租车数据分析”项目为例,利用Bokeh实现数据分析结果的动态可视化,与商业智能控制面板的实现。
精心设计内容梯度,降低你的学习难度
图形化演示,技能对比分析,内容梯度设计
典型数据分析项目,覆盖多种数据分析方法
根据数据类型的不同,设计了多个典型数据分析实战项目,使用统计分析方法、时序数据分析方法、地理数据分析方法对数据进行分析与可视化展示。
项目一:Chipotle西餐厅外卖订单数据分析
项目二:Youtube 视频流行趋势数据分析
项目三:2012 年美国总统选举捐款数据分析
项目四:北京市空气质量数据分析
项目五:美国芝加哥市犯罪记录数据分析
基于Bokeh+Pandas快速实现数据分析到商业智能展示
一图抵千言,动图抵万言

掌握 EDA 探索性数据分析方法

01
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掌握 OpenRefine 框架,对数据进行清洗和预处理

掌握 Seaborn、Echarts 等数据分析可视化框架的使用

03
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掌握 Pandas 数据分析项目的设计与开发步骤,针对项目需求使用不同处理和解决方案

掌握利用Bokeh实现Pandas数据分析结果的动态可视化和商业智能控制面板的实现

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学完该课程可以具备中级数据分析师的项目分析能力

适学人群

Suits the crowd

Python 基础知识

Pandas 数据分析基础知识

数据清洗、处理、分组聚合计算基础知识

统计学相关基础知识

  • 有Python语言、Pandas数据分析基础知识,希望学习主流的数据清洗工具、可视化框架和更加数据分析方法
  • 希望技能精进,整体提升数据分析能力和项目架构能力,成为一名优秀的中级数据分析师

技术储备要求

Technical reserve requirement

  • 课程内容含金量高,老师讲解的也通俗易懂,可以很快上手,所学即所得。

    阳光浅笑

    刚刚

  • 我是刚刚入门的初级菜鸟,通过这门课程的学习,感觉技能得到了很大的提升,继续努力。

    history

    今日

  • 老师讲解的很不错,比自学要高效很多,而且有很多实战项目可以练手,跟着大牛学习,希望早点成为大牛~

    잊.

    昨日