一起打卡！从0到1精通Pandas时间序列分析

经常看【Python大数据分析】公众号的小伙伴应该对Pandas很熟悉了，公众号里发布了很多Pandas相关技术贴。

前几天我才写过一篇答疑文章，讲了Pandas与Numpy、Scipy等其他数据科学库的区别，收到很多的赞同。

在我看来，Pandas类似Excel软件，Scipy就像Excel里的函数算法包，Numpy则好比构建Excel逻辑的底层语句。一般来说，学Python数据分析只需要学透Pandas就够了，辅助学Numpy、Scipy、Matplotlib等库。

所以精通Pandas是利用Python进行数据分析的必由之路。

【我们谈论数据科学】知识星球曾经发布过好几次Pandas的学习打卡活动，帮助小伙伴们从0到1玩转Pandas。

当然除了Pandas，我们还制作了Python入门、Matplotlib可视化、Python爬虫、SQL数据分析等多元化的数据打卡课程，和500多位小伙伴一起学习。

接下来我们【我们谈论数据科学】星球即将推出重磅打卡课程——精通Pandas时间序列分析。

这次打卡课程是为了帮助每一位对时序分析兴趣浓厚的朋友从0到1入门，基于人人都爱的数据分析利器Pandas，实现高效时序分析。

从认识时序数据，掌握Python和Pandas中的时序数据类型，到时序数据的读取、数据质量探索、缺失值处理，到常用的时序分箱、重采样分析、滑动窗口分析、区间分析等手段，再到时序数据及分析结果的可视化等等，扎扎实实掌握基于Pandas的时间序列数据分析常用方法，向成为高层次的数据分析人才更进一步！

为了帮助需要的小伙伴，这次也特地申请了星球优惠券，学起来吧！

小伙伴们可以长按上方二维码进入星球，开始打卡课程。

进入星球后，不光可以学习本次打卡课程，还可以享用其他所有的课程内容，以及各种Python电子书籍、开源数据集、代码资源等。

我们还特地建立了星球专属问答群，由费弗里老师和我随时随地帮你解答技术难题。群里有接近500位小伙伴，大多来自知名高校、互联网大厂，氛围极其活跃。

好了，说说我们为什么要搞这次【精通Pandas时间序列分析】的打卡课程。

时间序列型数据，是实际生产或科研领域中非常重要的数据源类型，记录了很多与日期时间密切相关的信息。

譬如用户行为、金融市场交易、气象、商品销售、交通、物联网等都是产生时序数据的重要场景，其数据内部蕴含着巨量的价值可以挖掘，从而指导推进实际业务增长或科学研究过程突破。

不得不说，时序数据相较于传统表格数据，具有更复杂的特性，在处理分析时需要用到的技术手段也非更加复杂且特殊，因此能够使用高效的分析工具完成通用时序分析的全过程，足以衡量一位数据从业者的专业技术水平。

所以如果你的工作中常用到时间序列分析，那这次打卡课程绝对能帮你成为Pandas时间序列分析的高手。进入星球一起来学习吧！

最后简单展示下【我们谈论数据科学】知识星球里的其他打卡课程。

上述所有打卡课程对加入星球的小伙伴都是开放的，我们还是生产更优质多元的Python数据科学内容，敬请期待。