使用Python进行数据分析

Numpy/Pandas/Matplotlib/Seaborn，数据处理，分析，可视化，通过Python进行数据科学，机器学习；

通过对下面的参考书籍的学习，您将会学习到：

如何使用 Jupyter Notebook
如何使用numpy进行数据处理
如何使用pandas进行数据处理和分析
如何使用matplotlib进行数据可视化
如何使用Seaborn进行数据可视化
如何进行真实项目实战

根据Indeed，Glassdoor和Dice等职场网站所提供的信息，与去年同期相比，随着各行各业越来越依赖于数据进行决策，商业对数据科学家的需求也在继续扩大。

事实上，对于我们可以从不同的学习路径进入到热门的职业中，如何选择一条合适的道路取决于你现在所处的职业阶段。除去数学和统计学的要求外，编程方面的专业技术同样是数据科学必须掌握的一项技能。

数据科学家们需要处理复杂的问题，一般问题的解决过程都包括四个主要的步骤：数据收集和清洗、数据探索、数据建模和数据可视化。

Python可以在整个流程中提供必要有效的处理工具，每一个步骤都有专门的工具库，对此下面的参考书籍中都有做详细介绍。Python包含许多强大的统计学和数学工具，比如Pandas, Numpy, Matplotlib, SciPy, scikit-learn等等，另外还包括先进的深度学习工具，比如Tensorflow, PyBrain等等。

使用Python进行数据分析的参考学习书籍介绍：

《心理学家使用机器学习进行数据分析：在10小时内学习Python 3和机器学习的速成课程》

数据的力量推动着 21 世纪的数字经济。有人认为，数据与工业革命时期的石油一样重要。在一些顶级期刊上使用机器学习的研究出版物数量呈上升趋势，再加上越来越多的心理学学术招聘人员要求申请人提供Python知识，这表明市场上对这些技能的需求不断增长。

虽然有很多关于数据科学的书籍，但市场上很少（如果有的话）书籍满足没有计算机科学背景的社会科学学生的学习需求。它们通常由工程师或计算机科学家为他们所在学科的人编写。因此，这些书通常充满了与心理学研究或项目无关的技术术语和示例。相比之下，这本书是由心理学家以简单易懂的方式写的，简短易懂。本书的目的是为没有编程或数据科学背景的心理学学生/研究人员提供尽可能顺畅的学习体验。

完成本书也将为心理科学的定量研究人员开辟大量的可能性，因为它将使他们能够探索更新类型的研究问题。

《面向开发人员的 Python 内部：练习 Python 3.x 基础知识，包括数据结构、渐近分析和数据类型》

简明解释Python的每个基本元素与用例
本书的主要功能：
● 大量示例和解决方案，帮助初学者理解概念。
● 包含数据结构的可视化表示。
● 讲解如何在 Python 实现中使用数据结构。
本书将帮助你学习Python 3.x编程语言。本书中的章节将使程序员或开发人员生活的方方面面受益，让他们准备好使用Python编程及其关键数据结构和内部结构解决问题。

本书解释了Python 3.x中的内置和用户定义的数据结构。本书首先介绍了Python，它的基本数据结构和渐近符号。一旦你掌握了Python的基础知识，你将能够完全理解内置的数据结构。本书涵盖了实际应用，以了解用户定义的数据结构及其实际实现。最后，它将帮助您通过首先理解手头的问题来研究如何解决实际问题。

阅读本书后，您将能够识别数据结构并利用它们来解决特定问题。您将了解 Python 中的各种算法实现，并利用这些知识来提高您的 Python 技能。
你将学到什么

● 使用渐近符号计算时间和空间的复杂性。
● 了解 Python 3.x 的内置和用户定义的数据结构。
● 自下而上创建用户定义的数据结构。
● 利用库创建新的用户定义数据结构。
● 确定并实施最合适的数据结构来解决问题。
本书适合谁阅读学习

本书迎合了那些想要提升自己作为应用程序开发人员、机器学习工程师或研究人员职业生涯的人。了解基本的编程概念会很好，但不是强制性的。

《Python 数据科学：在一周内学习 Python 并掌握它。大数据分析和挖掘的实践介绍，基于项目的实践练习指南：7天速成课程》

《Python 数据科学：在一周内学习 Python 并掌握它。大数据分析和挖掘的实践介绍，基于项目的实践练习指南》

您想学习使用Python从数据中提取有意义的见解来发展您的业务，但您认为这太复杂了吗？或者，也许您想知道如何分析数据来解决简单的国内问题，但您不知道该怎么做？

这是交易。作为初学者，您可能会担心编程很困难。学习数据分析和数据挖掘可能需要几个月的时间，在掌握它们之前放弃的可能性可能很高。

最好的解决方案是包含动手项目和实践练习的完整编程手册。计算机编程学院将本指南构建为一门为期七天的课程，共七章，并学习了特殊练习以逐步应用您学到的知识。

在细节中，您将了解：

数据科学技术在我们日常生活中的重要性
当您开始使用Python进行数据科学时，最常要避免的错误是什么
从大数据中获得洞察所需的三个重要操作
数据挖掘过程在解决现实世界问题方面有哪些优势
如何下载和使用基于 Python 的主要数据分析库
实施预测分析以在不到 7 天的时间内解决业务问题的方法
开发预测模型以分析客户行为的行之有效的策略
每章末尾的练习和测验，以立即复习所学内容

这就是本指南为您提供的内容...即使您在 2020 年代对编程完全陌生，或者您希望拓宽您作为程序员的技能。

成为 Python 大师的关键是一键式操作！

《PYTHON 编程3 合 1 : 通过初学者速成课程、学习机器学习、数据科学和分析》

《PYTHON 编程3 合 1》

这是一个具有挑战性的工具，可以找到许多独特内容来为你提供真正帮助，间接回答您的疑问：

1-Python 适合初学者
2-Python 用于数据科学
3-Python 速成课程

本书将向您介绍许多选定的编码实践。

作为初学者，您将发现数据科学，机器学习和人工智能的世界。

以下列表只是您将在这本三合一的书籍中学到的内容的一小部分。

1）初学者的Python

✓ Python编程的基础知识

✓ 编程语言
之间的差异

✓ 易于遵循的读取和写入代码的步骤。

✓ 控制流语句和错误处理

✓ 3种最佳策略与NumPy，Pandas，Matplotlib

2） Python for Data Science

✓Python 是数据科学
基础的 3 个原因

✓如何在您的业务中使用Python数据分析

✓数据可视化最佳工具和技术

✓分析流行的Python项目模板

✓ 如何为数据科学设置Python环境

✓最重要的机器学习算法

3） Python速成课程

✓ 一种行之有效的方法，可以在 7 天内编写您的第一个程序

✓开始编码时要避免的5个常见错误

✓编写干净、易懂和灵活的代码的简单策略

✓在Python中调试代码所需的一件事

✓5 个开始编程的实践练习

示例和分步指南将在代码编写学习过程中为您提供指导。

每个主题的描述都非常清晰，您可以通过相关练习轻松练习。

您还将学习编写代码的所有 3 个最佳技巧，并逐点描述代码元素。

即使您以前从未编写过编程代码，借助可视化图表和编码指南，您也会很快掌握基础知识。

《Pandas 动手数据分析：用于数据收集、整理、分析和可视化的 Python 数据科学手册，第 2 版》

通过使用真实数据集和主数据发现、数据操作、数据准备以及处理分析任务的数据来掌握 pandas

本书的主要特点

使用 pandas 1.x 执行高效的数据分析和操作任务
借助分步示例将pandas 应用于不同的现实世界域
充分利用pandas 作为有效的数据探索工具

本书的内容简介

提取有价值的业务见解不再是“可有可无”，而是任何在企业中处理数据的人的基本技能。Pandas 动手数据分析旨在帮助初学者和那些将技能迁移到数据科学中的人立即上手。

本书将向您展示如何分析数据，开始使用机器学习，以及如何有效地使用通常用于数据科学的Python库，例如pandas，NumPy，matplotlib，seaborn和scikit-learn。

使用真实世界的数据集，您将学习如何使用 pandas 库执行数据整理以重塑、清理和聚合数据。然后，您将学习如何通过计算汇总统计数据和可视化数据以查找模式来进行探索性数据分析。在最后几章中，您将探索异常检测、回归、聚类和分类的一些应用，使用 scikit-learn 根据过去的数据进行预测。

此更新版本将为您提供使用 pandas 1.x 高效执行各种数据操作任务、可靠地重现分析以及可视化数据以进行有效决策所需的技能——这些有价值的知识可以应用于多个领域。

你将学到什么

了解数据分析师和科学家如何收集和分析数据
使用 Python 执行数据分析和数据整理
合并、分组和聚合来自多个源的数据
使用 pandas、matplotlib 和 seaborn 创建数据可视化
应用机器学习算法来识别模式并进行预测
使用 Python 数据科学库分析真实世界的数据集
使用pandas 解决常见的数据表示和分析问题
为可重用的分析代码构建 Python 脚本、模块和软件包

这本书是为谁写的

本书面向数据科学初学者、数据分析师和 Python 开发人员，他们希望使用广泛的数据集探索数据分析和科学计算的每个阶段。希望在机器学习工作流程中实施熊猫的数据科学家也会发现许多有价值的专业知识。

如果你有Python编程语言的工作知识，你会发现更容易理解这本书，但是代码包中为任何需要复习的人提供了一个Python速成课程教程。