Python数据分析学习路线
数据森麟
共 620字,需浏览 2分钟
· 2020-11-30
这篇文章系统地整理了学习 Python、数据分析、机器学习等的参考资料,划分为以下六个阶段,并提供每个阶段PDF下载,下载见文末:
第一阶段:打牢 Python基础,推荐学习《Python 20个专题》:
第二阶段:Python语言进阶,推荐学习《90 个进阶案例》:
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第三阶段:Python上手练习,这一阶段推荐学习《100 个Python综合案例》,下面几个案例是我使用 Pyecharts 绘制的,提供全部源码下载:
第四阶段:从零学 Python 数据分析,推荐学习《90 页入门Python数据分析》分别介绍数据清洗,包括去除异常值、处理缺失值、过滤不合理值、发现重复数据、以及列名称的清洗,数据标准化等;创建新的特征:数据分箱,聚合操作,Ranking,创建新列,分类数据编码等。
第五阶段机器学习、第六阶段的深度学习资料也都整理好。
以上资料大概有 200 个案例,每个阶段过渡平稳,学习起来非常舒服。获取这 8 个精选 PDF 的方法:
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最后,真心希望帮助到读者朋友们,如果觉得有用,点个赞
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