肝了这套Python数据分析教程，进大厂稳了

Posted 2023-03-23 凯岩城永不陷落

前言

金三银四跳槽季，什么岗位最吃香？

看看字节、腾讯等大厂给自家数据分析师开出的薪资，你就知道这个岗位有多火热了。

数据分析师的薪酬这么高，真的是因为做数据分析很难吗？**当然不是！**相较于写代码，数据分析所师需的技能门槛要低得多，甚至你只需要精通几个分析工具，就能拿到大厂offer。比如别人做个可视化图表憋半天，而你用Tableau几分钟搞定；别人分析网站数据，分析半天结果未必准确，而你用Python迅速地出具一份专业报告；别人几个小时没查询完的数据，你用SQL几秒钟执行完毕。

如何零基础学习数据分析？

这也是现在很多人想转行到数据分析一个最关心的问题，对于零基础的人想转行数据分析，是有一定的难度的，但也不是不能。

现如今，大数据已经延伸到各行各业，大数据领域的人才需求大量增加，薪资高，待遇好，吸引了很多的人，这其中大数据分析，就是一个非常不错的选择，那么想要从事大数据分析需要哪些技能呢？

数据分析要具备的能力有：

1、数据加工、数据处理

2、业务转译、就是把业务需求、业务目标转译成数据建模方法

3、编程语言、掌握SQL、python、SAS、R,等

在这里要与大家分享的书籍是《Python 数据分析基础教程：NumPy 学习指南（第 2 版）》，根据小编多年python开发经验，这本书是零基础入门数据分析首选佳作。

需要《Python 数据分析基础教程：NumPy 学习指南（第 2 版）》PDF的小伙伴，微信扫描下方二维码免费领取！

该书是NumPy的入门教程，主要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库，如SciPy和Matplotlib。《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》内容涵盖NumPy安装、数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制、Matplotlib绘图、SciPy简介以及Pygame等内容，涉及面较广。另外，Ivan Idris针对每个知识点给出了简短而明晰的示例，并为大部分示例给出了实用场景（如股票数据分析），在帮助初学者入门的同时，提高了本书可读性。

之所以推荐它的原因是因为该书以实战为主理论为辅。从很浅显的概念开始讲起，渐渐融入各种动手实践的例子。

话不多说，直接来展示：

第1章 NumPy快速入门

• Python
• 动手实践：在不同的操作系统上安装 Python
• Windows
• 动手实践：在 Windows 上安装 NumPy、Matplotlib、 SciPy 和 IPython
• Linux
• 动手实践：在 Linux 上安装 NumPy、Matplotlib、SciPy 和 IPython
• …

第2章 NumPy基础

• NumPy 数组对象
• 动手实践：创建多维数组
• 动手实践：创建自定义数据类型
• 一维数组的索引和切片
• 动手实践：多维数组的切片和索引
• …

第3章 常用函数

• 文件读写
• 动手实践：读写文件
• CSV 文件
• 动手实践：读入 CSV
• 成交量加权平均价格（VWAP）
• …

第4章 便捷函数

• 相关性
• 动手实践：股票相关性分析
• 动手实践：多项式拟合
• 净额成交量
• 动手实践：计算 OBV
• …

第5章 矩阵和通用函数

• 矩阵
• 动手实践：创建矩阵
• 从已有矩阵创建新矩阵
• 动手实践：从已有矩阵创建新矩阵
• 通用函数
• 动手实践：创建通用函数
• …

第6章 深入学习NumPy模块

• 线性代数
• 动手实践：计算逆矩阵
• 求解线性方程组
• 动手实践：求解线性方程组
• 特征值和特征向量
• 动手实践：求解特征值和特征向量
• …

温馨提示：文章篇幅有限，需要完整版《Python 数据分析基础教程：NumPy 学习指南（第 2 版）》PDF的小伙伴，微信扫描下方二维码免费领取！

第7章 专用函数

• 排序
• 动手实践：按字典序排序
• 复数
• 动手实践：对复数进行排序
• 搜索
• 动手实践：使用 searchsorted 函数
• …

第8章 质量控制

• 断言函数
• 动手实践：使用 assert_almost_equal 断言近似相等
• 近似相等
• 动手实践：使用 assert_approx_equal 断言近似相等
• 数组近似相等
• 动手实践：断言数组近似相等
• …

第9章 使用Matplotlib绘图

• 简单绘图
• 动手实践：绘制多项式函数
• 格式字符串
• 动手实践：绘制多项式函数及其导函数
• 子图
• 动手实践：绘制多项式函数及其导函数
• …

第10章 NumPy的扩展：SciPy

• MATLAB 和 Octave
• 动手实践：保存和加载.mat 文件
• 统计
• 动手实践：分析随机数
• 样本比对和 SciKits
• 动手实践：比较股票对数收益率
• 信号处理
• …

第11章 玩转Pygame

• Pygame
• 动手实践：安装 Pygame
• Hello World
• 动手实践：制作简单游戏
• 动画
• 动手实践：使用 NumPy 和 Pygame 制作动画对象
• …

因为篇幅有限，这里就不一一展示了，如果有需要的朋友可以点赞+评论：【数据】我看到会一一回复。

有了这套题解，再也不怕刷 LeetCode 了！

传智汇

传智播客旗下IT互联网精英社区

作为程序员立身之根本，算法是面试必不可少的环节。想进大厂？不懂数据结构和算法是不行滴！

这里有一张思维导图，总结了互联网公司面试中经常考察的问题类型，可供面试前参考。

如何提升自己的算法能力？有人会啃《算法导论》这样的经典书籍。对大部分人来说，在 LeetCode 上刷题是条捷径！Leetcode 是注重算法的刷题工具，在考算法的笔试面试中，碰见原题的概率非常大。关键是你可以看到其他人留下的思考过程和解题思路，比你啃死板的书籍更有收获。

Github上的这套题解，号称 “最全中文 LeetCode 解题攻略”，2020年4月中旬，项目已突破三万 Star 。

题解分为五部分：

• 第一个部分是 LeetCode 经典题目的解析，包括思路，关键点和具体的代码实现

• 第二部分是对于数据结构与算法的总结

• 第三部分是 anki 卡片， 将 LeetCode 题目按照一定的方式记录在 anki 中，方便大家记忆

• 第四部分是每日一题，大家一起解一道题，这样讨论问题更加集中，会得到更多的反馈。而且这些题目可以被记录下来，日后会进行筛选添加到仓库的题解模块

• 第五部分是计划，这里会记录将来要加入到以上三个部分内容
  

LeetCode 解题攻略其中的算法，主要是以下几种：

• 基础技巧：分治、二分、贪心

• 排序算法：快速排序、归并排序、计数排序

• 搜索算法：回溯、递归、深度优先遍历，广度优先遍历，二叉搜索树等

• 图论：最短路径、最小生成树

• 动态规划：背包问题、最长子序列

数据结构，主要有如下几种：

• 数组与链表：单 / 双向链表

• 栈与队列

• 哈希表

• 堆：最大堆 ／ 最小堆

• 树与图：最近公共祖先、并查集

• 字符串：前缀树（字典树） ／ 后缀树

优秀的编程水平绝非一蹴而就。即使在非求职面试期间，大家也不妨做一些算法题保持“手感”，题目的数量不一定多，但每做一道题都能保证自己完全掌握，并不断优化自己的代码。不积跬步无以至千里，在技术提升的路上，小汇汇一直伴你左右。

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