从脱坑到开挂，你就差这份Python数据分析指南了

Posted 2021-04-27 DT财经

在DT君的社群中，但凡一提起Python，大家的兴趣就空前高涨。不管出发点是兴趣驱动、拓展思维，还是工作需要、想要转行，“学习Python”这件事儿早已被大家提上了日程。

相信连很多还没入行的小白都知道，对于毫无编程经验的人来说，通过学习Python跨入数据分析的大门，是一条相对高效的路径。

为啥？原因有很多，比如：

相比于其他语言，Python具有很高的可读性，语法简单易懂，对新手友好到炸裂；丰富的第三方模块，再也不用自己从头开始造轮子；开发环境也是简单到哭泣......

但是，真正开始上手学习的同学，会发现即便是这门极易Pick的编程语言，也是一坑接一坑。

DT君之前也收到过不少大家学习时的吐槽：

• 以 “Python数据分析” 为关键字搜索出的结果成千上万，满屏的教程看完，东一榔头西一棒槌摸索一番，却仍没跨过新手那道门槛

• 学习初期，会过于纠结理论知识，对层出不穷的编程名词一头雾水

• 不了解数据结构，不熟悉统计方法，很难将所学的知识点有效的结合并付诸实践

• 好不容易刚刚开始练习项目，在操作过程中由于没人交流指导，把本应“从入门到精通”的学习路径，走成了”从入门到放弃”......

针对大家的苦恼，DT君联合纽约数据科学学院（NYC Data Science Academy) 发起了“”（报名方式详见文末），希望通过45个小时左右的线上跟学教程，配合专业导师答疑指导，带大家扎实地掌握Python基础知识，并通过大量实操案例，让大家掌握如何独立编写Python程序进行数据读取，最终完成完整的数据分析和可视化项目。

▍训练营大纲（可滑动⇊）

第一部分 Python编程入门

本训练营将介绍Python 基本数据结构，条件判断和循环、函数、面向对象编程，以及常见的Linux操作指令。 训练营围绕多个迷你项目，学员通过每个项目学习重要概念、练习编程能力，这门课将为你的技术职业发展打下扎实的编程基础。

Unit 1：初识 linux操作系统

• 什么是操作系统

• 文件系统以及文件处理

• 文字处理指令

Unit 2：感受 Python 之美

• Python 中的简单的数值及表达式

• 如何定义属于自己的函数

• 让列表 (list) 飞一会

• 函数式编程：map and filter

• 字符串(string) 的操作

Unit 3：Python 中的基础数据结构

• 文件的输入与输出流

• 编写一个文件搜索函数

• Python 中的各种数据结构

• 如何编写if条件语句

• for 循环长什么样子

• 什么时候该使用while 循环

• 如何优雅地处理程序中错误

Unit 4：让我们聊聊进阶版的 Python

• 位操作符

• Yield statement

• Python 中定义函数的多种形式

• Python 中的面向对象编程

• 神奇的正则表达式(regular expression)

第二部分 网络爬虫项目实战

本训练营将教授如何用Python 抓取网络数据。训练营从爬虫技术的基本原理和技术框架开始，围绕多个实战项目，分别介绍三个功能强大、及其实用的爬虫技术包 - BeautifulSoup，Scrapy，Selenium。

完成学习后，学员可以自己编写爬虫脚本，搭建自动网络抓取程序，完成数据抓取、清理、存储、并进行初步数据分析的全过程。

Unit 1：初识网络爬虫 (Beautifulsoup)

• 什么是网络爬虫

• 理解html文件

• 如何使用Beautifulsoup 抓取网页内容

• 用Beautifulsoup 抓取 Yelp 评论

  
  

Unit 2：初识 Scrapy package

• 如何创建一个新的Scrapy项目

• Scrapy 项目的必要文件

• 抓取IMDB数据的例子

• 抓取电影票房数据的例子

Unit 3：Scrapy 项目实战

• 手把手教你如何抓取google play 商店的Review

• 基于浏览器的网络爬虫：Selenium

第三部分 数据分析和可视化

本训练营将介绍数据领域内最优秀的编程模块，包括科学计算常用的numpy和scipy包，专业处理和分析二维数据的pandas包，数据可视化matplotlib和seaborn包。学员将学习数据清理，探索数据中的模式和规律，处理缺失数据，转化、合并和重塑数据集，建立数据可视化模型。学习后期，学生会完成一个完整的数据分析和可视化项目。

Unit 1：Numpy & Scipy 包

• Numpy 中的多种数据类型

• 简单的线性代数

• 随机取样方程

• 用 Scipy 进行统计检验假设

Unit 2：Pandas 数据分析

• Pandas 中的数据类型

• 简单的数据操作

• Group & aggregation

• 如何处理缺失数据

Unit 3：Matplotlib & Seaborn 数据可视化

• 完整的分析和可视化 IMDB数据集的例子

如果这样讲完你对“”还没有完整认知，也不知道学完之后能达到怎样的水平，能完成怎样的数据分析项目？那么下面这些以往学生作品可以帮助你更好地了解：

 

1  用数据分析一个商业潮流，寻找那些成功商业案例中的隐藏规律：

 

《大数据呈现的“椰子鞋”转卖江湖》

过去十年的科技发展，让潮鞋（Sneakers）在各类社交媒体平台上获得更多曝光，转卖潮鞋生意已经迅速成长为一个价值10亿美元的产业。那么，潮鞋转卖市场到底是什么样子？

 

这位学员选择了阿迪达斯的网红款“椰子鞋”（Adidas Yeezy Sneakers）作为研究对象，使用了Scrapy和Selenium对最著名的潮鞋转售网站Stockx.com进行数据爬取，获得了椰子鞋的历史销售数据，并对“椰子鞋”的二手市场、倒卖价格趋势做出了分析。

2  从数据的视角观察一个社会现象，让你在生活中的选择更加“有据可循”：

《星巴克铁粉必备：你的收集欲，数据来买单！》

有这么一群人，他们是星巴克马克杯的狂热爱好者，自称为“muggers”，活跃在Facebook，eBay和其他在线社交平台，积极地从世界各地的其他收藏者手里交换或购买自己想要的星巴克马克杯。

这位学员个人也是个杯子控，并且对和她有相同爱好的人们感到好奇。他们都在哪儿？藏品数量是多少？现在最in的是哪一款？

于是她爬取了Fredorange.com（最大的星巴克爱好者社区在线平台之一），运用K-means聚类算法<K-means clustering>（非监督学习算法），对全世界的星巴克爱好者们进行研究，并对杯子稀有程度及供需关系做出了可视化呈现。

3  用数据去分析一个体育项目，明白场上那些历史级的运动表现不仅是运动员的功劳，更是科学训练的结果。

 

《如何才能像勇士队一样科学地扔三分球？》

 

这三年，库里和他的金州勇士队让整个NBA都刮起三分雨。几乎所有的球队都开始围绕三分球布置战术，甚至连高大的中锋们都不得不跑出去扔起了三分球。“小球”风格被公认成为了这个时代的NBA主流。

但三分球对NBA球队究竟有多重要？它是否真的能神奇地改变比赛走向？这位学员通过爬取NBA官方网站和Nbaminer网站上官方统计数据和投篮距离数据，将两组数据表按照“赛季”和“球队名称”进行了对应整合、清理，得出了NBA强队和三分球之间的微妙联系。

他还引入了一个较复杂的概念——“进攻评分”（Offence Rating），去分析三分球和其它得分球之间的进攻优势。

还有很多很多.......

 

由于篇幅有限，DT君只能有限截取作品片段，感兴趣的朋友可以戳作品图片展开阅读。也可以复制下方链接到浏览器，在纽约数据科学学院官网的学生作品页面，浏览英文原文。（https://nycdatascience.com/blog/ 注意科学上网）

学习Python不仅仅是掌握了一门编程语言，更关键的是懂得如何运用数据解决生活中的实际问题。养成数据思维，学会运用严谨的分析方法，你便可以通过有理有据的结论，培养自己独到的洞察力。

如果你即将面临就业或正在面临职业转型，这次的Python训练营将从0到1为你打下编程基础，通过对数据获取、清理、转化、合并，重塑数据集，建立数据可视化模型等各项环节的项目实践，带你养成初级数据分析师的必备技能。

掌握Python数据分析并非一朝一夕就可以速成的易事，但有了高效的入门方法、专业导师的引航指路、训练营成员的陪伴学习，相信可以帮助你快速脱坑入门，重拾学习乐趣。

▍Python训练营限时抢购中！100个有限名额先到先得！

训练营原价为2999元，现在可参与两种折扣福利：

限时抢购价格：2399元 （点击“阅读原文”，可去课程官网直接购买，并获得万能报告兑换券）

限时团购价格：2199元（扫下方“二维码”，在小鹅通平台支付，享受“二人成团”最低折扣）

备注：

无论你是已经完成付款希望加入训练营社群参与学习，或是想要加入社群寻找“拼友”享受最低折扣优惠，都可加万能的DT君微信（dtcaijing004），并备注“训练营”。DT君稍后会拉你进入相应社群~

DT财经和CBNData均属于第一财经数据科技有限公司，本次训练营由DT财经数据侠主办，CBNData官网全程支持。

题图 | 网络