数据分析师课程: 完整的数据分析师训练营2023 | The Data Analyst Course: Complete Data Analyst Bootcamp 2023

问题

大多数数据分析师、数据科学和编码课程都错过了关键的实践步骤。他们不会教你如何使用原始数据、如何清理和预处理它。这在您在工作中所需的技能与您在培训中获得的能力之间造成了相当大的差距。说实话，现实世界的数据是混乱的，所以你需要知道如何克服这个障碍，成为一名独立的数据专家。

我们在网上看到的训练营甚至现场课程都忽略了这方面，而是向您展示了如何使用“干净”的数据。但这对你没有好处。实际上，无论是在申请工作时还是在工作时，它都会让您倒退。

解决方案

我们的目标是为您提供完整的准备。本课程将使您成为一名准备工作的数据分析师。为了带您到那里，我们将广泛涵盖以下基本主题。

• 关于数据分析领域的理论
• 基础 Python
• 高级 Python
• 数字货币
• Pandas
• 处理文本文件
• 数据采集
• 数据清洗
• 数据预处理
• 数据可视化
• 最后的实际例子

这些主题中的每一个都建立在前面的主题之上。这正是我们的课程如此有价值的原因。一切都以正确的顺序显示，我们保证您不会迷路，因为我们在视频中提供了所有必要的步骤（没有跳过一个步骤）。换句话说，在你知道如何收集和清理数据之前，我们不会教你如何分析数据。

因此，为了让您为获得数据科学职位的入门级工作（数据分析师）做好准备，我们创建了数据分析师课程。

这是一个相当独特的培训计划，因为它教授您在工作中需要的基础知识。一个经常被忽视的至关重要的方面。

此外，我们的重点是教授流畅且相辅相成的主题。该课程为希望以传统程序成本的一小部分（更不用说您将节省的时间）成为数据分析师的人提供了完整的准备。我们相信，此资源将显着提高您找到工作的机会，因为它将为您准备面试中经常包含的实际任务和概念。

我们将涵盖的主题

1. 数据分析领域的理论

2. 基础 Python

3.高级Python

4.NumPy

5.Pandas

6. 处理文本文件

7. 数据收集

8.数据清洗

9. 数据预处理

10. 数据可视化

11. 最后的实例

1. 数据分析领域的理论

在这里，我们将关注全局。但是不要想象冗长无聊的页面，其中包含您必须每分钟在字典中检查的术语。相反，这是我们想要定义数据分析师是谁、他们做什么以及他们如何为组织创造价值的地方。

为什么要学它？

您需要大致了解课程的每个部分如何与其余内容相适应。正如他们所说，如果您知道自己要去哪里，那么您很可能最终会到达那里。而且由于数据分析师和其他数据工作相对较新且不断发展，我们希望为您提供具体的数据分析师角色的良好掌握。然后，在接下来的章节中，我们将教你成为数据分析师所需的实际工具。

2. 基础 Python

本课程以 Python 为中心。所以，我们将从最基础的开始。如果您之前没有编程经验，请不要害怕。

为什么要学它？

您需要学习一门编程语言才能充分利用我们生活的数据丰富的世界。除非您具备这样的技能，否则您将始终依赖于其他人提取和操作数据的能力，并且您想成为在依赖的同时做分析，对吧？此外，您不一定需要一次学习多种编程语言。精通一门就足够了，我们自然而然地选择了 Python，它已经确立了自己作为数据分析和数据科学的第一语言的地位（由于其丰富的库和多功能性）。

3.高级Python

我们将介绍高级 Python 主题，例如处理文本数据以及使用列表推导和匿名函数等工具。

为什么要学它？

这些课程将使您成为独立于工作的精通 Python 用户。您将能够充分利用 Python 的核心优势。所以，这里不仅仅是关于主题，它也是关于我们探索最相关的 Python 工具的深度。

4.NumPy

NumPy 是 Python 用于科学计算的基础包。当您需要计算数学和静态运算时，它已成为首选工具。

为什么要学它？

数据分析师的大部分工作都致力于数据集的预处理。毫无疑问，这涉及到 NumPy 著名的大量数学和统计技术。此外，该包还引入了多维数组结构，并提供了大量的内置函数和方法，供您在使用它们时使用。换句话说，NumPy 可以被描述为一种计算稳定的最先进的 Python 工具，它提供了灵活性，可以将您的分析提升到一个新的水平。

5.Pandas

pandas 库是最流行的 Python 工具之一，它有助于数据操作和分析。它非常有价值，因为您可以使用它来处理各种信息——数值表和时间序列数据，以及文本。

为什么要学它？

Pandas 是分析师清理和预处理他们正在使用的数据所需的另一个主要工具。它的数据操作特性在 Python 中是首屈一指的，因为它在方法和函数方面提供了多样性和丰富性。使用 NumPy 和 pandas 的组合能力非常强大，因为这两个库相互补充。您需要能够同时使用这两种方法，以独立生成完整且一致的分析。

6. 处理文本文件

与文本文件交换信息实际上是我们今天交换信息的方式。在这部分课程中，我们将使用之前学习的 Python、pandas 和 NumPy 工具为您提供导入或保存数据时所需的基本知识。

为什么要学它？

在许多课程中，您只会获得一个数据集来练习您的分析和编程技能。但是，我们不想对现实视而不见，将原始数据集从外部文件转换为可行的 Python 格式可能是一个巨大的挑战。

7. 数据收集

在现实世界中，您并不总是可以随时获得数据。在这部分课程中，您将学习如何从 API 中检索数据。

为什么要学它？

您需要知道如何获取数据，对吗？要成为一名全面的分析师，您必须能够从外部来源收集数据。这很少是一键式的过程。本节旨在为您提供所有必要的工具，让您自行完成这项工作。

8.数据清洗

下一个合乎逻辑的步骤是清理您的数据。在这里，您将应用之前在实践中获得的 pandas 技能。整个课程的所有课程都具有现实世界的视角。

为什么要学它？

数据分析师在现实世界中的大部分工作涉及清理数据并为实际分析做准备。你不能指望你会处理完美的数据源，对吧？因此，克服这个阶段并清理数据将取决于您。

9. 数据预处理

即使您的数据集干净且形状易于理解，但它还没有完全准备好进行可视化和分析处理。中间有一个关键步骤，那就是数据预处理。

为什么要学它？

数据预处理是数据分析师可以展示他们的工作有多好或多好的地方。这一阶段的工作需要能够选择正确的统计工具来提高数据集的质量，以及使用高级 pandas 和 NumPy 技术实现数据集的知识。只有当你完成了这一步，你才能说你的数据集已经被预处理并准备好进行下一部分，即数据可视化。

10. 数据可视化

数据可视化是数据的面孔。很多人看数据，什么也看不到。原因是他们没有创建好的可视化。或者更糟糕的是——他们正在创建漂亮的图表，但无法准确地解释它们。

为什么要学它？

本课程的这一部分将教您如何使用数据来产生有意义的见解。归根结底，数据图表是在最短的时间内传达最多信息的东西。没有什么比精心设计和有意义的数据可视化更能说明问题了。

11. 实例

课程包含大量练习和实际案例。最后，我们提供了一个全面的实际示例，它将向您展示您在此过程中学到的所有东西是如何完美地结合在一起的。在这里，您将能够了解自己在成为数据分析师和开始数据职业生涯的过程中走了多远。

你得到什么

• 价值 1,250 美元的计划
• 主动问答支持
• 成为数据分析师的所有知识
• 有抱负的数据分析师社区
• 结业证书
• 访问频繁的未来更新
• 真实世界的训练
• 准备好从零开始成为一名数据分析师

为什么要等？每一天都是错失的机会。

点击“立即购买”按钮，立即加入我们的数据分析师计划。