Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Perkara yang perlu dipelajari untuk analisis data python

Perkara yang perlu dipelajari untuk analisis data python

下次还敢
Lepaskan: 2024-03-28 21:30:31
asal
1051 orang telah melayarinya

Mempelajari analisis data Python memerlukan: Struktur data pengaturcaraan asas Python: senarai, tupel, kamus, tatasusunan NumPy, bingkai data Pandas Pemprosesan data: membaca, menulis, membersihkan, penerokaan, analisis statistik visual: statistik deskriptif, ujian hipotesis , korelasi, regresi Asas pembelajaran mesin: pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan, penilaian model dan penalaan Alat visualisasi data: Matplotlib, Seaborn, Plotly Alat bantu dan perpustakaan: Pandas, scikit-learn, Jupyter Notebook

Perkara yang perlu dipelajari untuk analisis data python

Belajar analisis data Python Pengetahuan yang diperlukan untuk

1. , kamus

Tatasusunan NumPy, bingkai data Pandas
  • 3. Pemprosesan data
Membaca dan menulis data

Pembersihan dan penyediaan data

Penjelajahan dan visualisasi data

Statistik deskriptif (min, median, sisihan piawai)

    Ujian hipotesis (ujian-t, ANOVA)
  • Korelasi dan regresi
5. Asas pembelajaran mesin

pembelajaran semula logistik

Pembelajaran tanpa seliaan (pengelompokan, analisis komponen utama)
  • Penilaian dan penalaan model
  • 6 Alat visualisasi data

Matplotlib

Seaborn
  • Alatan Plotly
  • Lain

Panda

    scikit-learn
  • Jupyter Notebook
  • Sumber pembelajaran

Kursus dalam talian: Coursera, Udemy, edX

  • Buku Panduan Sains:〜
  • Buku Panduan Sains:〜
  • 《Amalan Analisis Data Python》

Tutorial dan Dokumentasi:

    Dokumentasi Python Rasmi
  • Dokumentasi Panda
  • scikit-belajar Dokumentasi

  • secara berperingkat, bermula dari asas.

    Amalan itu penting, sila cuba selesaikan masalah sebenar.
    • Sertai komuniti atau forum dalam talian untuk meminta bantuan dan nasihat orang lain.

Atas ialah kandungan terperinci Perkara yang perlu dipelajari untuk analisis data python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan