python数据分析课程网课(python数据分析培训课程)

coursera上有哪些值得学习的Python，数据分析的课程

01- Toolbox of Data Scientist

介绍数据科学一些基本的概念，教你怎么开始使用github，安装R，等等。4quiz，最后final project就是开通github账号然后进行一些操作什么的。无coding，难度较低。

02- R Programming

就是R programming啦。Quiz较简单。programming assignment有三个，需要coding，对于我这个之前从来没用过github不会编程的菜鸟来讲还是蛮有难度的。

06- Statistical Inference

统计学基本知识，有统计学基础的话学起来还挺轻松。4个quiz，final project有两部分，简单分析一些数据，不难。没有coding任务，但是做quiz和分析数据的时候需要用到R programming

目前正在修03- Getting Cleaning Data

·University of Michigan的Learn to Program and Analyze Data with Python，四门课+一个capstone。顾名思义，以Python为主干。

目前只修了第一门Programming for Everybody (Getting Started with Python)。怎么说呢……这门课真的是……太简单了……

身为一个编程几乎无基础的小弱，两天就上完了……

特么的print ‘hello world’都能算一个assignment我也是醉了……

老师比较搞笑，会用很多例子来解释一些问题。但是干货略少，因此不建议花钱上这门。

每周都会有一些彩蛋视频，比如老师又去哪里玩了，比如成功创业者程序员的访谈，还是挺inspiring的。

第二门要到十月下旬才开新的session，等我上了再答。

目前刚开始上Rice的An Introduction to Interactive Programming in Python，暂时不评价。

此外，身为生物狗，我还上了一些生信相关的，不是很对题不过也写上吧（其实写上是为了装逼）：

·又是JHU的，Genomic Data Science Specialization，七门课+一个capstone。涉及python，R等多种软件/语言。

01- Introduction to Genomic Technologies

一般叫Introduction的都挺简单的，你懂得。4个quiz，最后final是读一篇文章回答几个问题。无coding

03- Python for Genomic Data Science

教你用Python进行一些基本的序列分析，比如数碱基找pattern什么的，目前正在上。女老师口音略醉人。

06- Bioconductor for Genomic Data Science

Bioconductor上有很多有用的生信R package，这门课的主要内容就是教人使用这些包。我之前上了一点，后来时间不够就退了。

·UCSD的bioinformatics，六门课+一个capstone

01- Finding Hidden Messages in DNA

讲了一些基本算法，教你怎么在DNA序列中找pattern啊，找motif啊，等等。

无coding assignment，但是问题都需要用coding解决，会提供pseudocode。

感觉上完一遍后编程提高挺多的。再次证明getting your hands dirty是学编程的最好办法。

python做数据分析,有哪些视频教程

链接：

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炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。

课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。

课程目录：

Python基础

Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符

了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句

常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍

.....

谁知道这个python数据分析教程是哪个机构的吗？或者有资源的！ 非常感谢

使用Python进行数据挖掘是最近几年才开始火起来的，之前网上很多的资料都是关于Python网页开发等。但使用Python进行数据挖掘的侧重点已经完成不一样了。本人就是浪费了很多时间来筛选这些博客、书籍。所以就有了本文，希望能帮大家少走一点弯路。

熟练掌握任何一门语言，几乎都需要经过以下过程：

良师－－学习Python课程＋入门书籍＋浏览技术博客

社区帮助－－善于使用搜索引擎、Mail List

益友 －－ 寻找学习伙伴

Learn by Code －－项目实践

一、Python学习课程推荐

这两个学习课程从最基础的Python语法开始，介绍了Python数据分析、统计模型以及机器学习的各个方面，内容十分充足。之所以建议使用老外的课程是因为，老外上课假定你什么都不会，讲解深入浅出，尤其是对于华盛顿大学的机器学习课程，把复杂的概念讲解得十分简单。

1. 密歇根大学的《学习使用Python编程并分析数据》主要包括以下课程(讲解十分详细，深入浅出，非常适合入门学习，视频都是有字幕的)：

《大家的编程 (Python 入门》：课程涵盖了如何使用Python的基本指令编写程序. 课程对学生没有先设要求, 我们只涉及到最基本的数学, 有一定使用电脑经验的人都可以完全掌握这门课的内容.

《Python 数据结构》：本课程将介绍Python编程语言的核心数据结构。我们将学习编程语言的基础概念，探索如何使用Python的内置数据结构，如列表、字典、元组，进行更为复杂的数据分析。

《使用 Python 访问网络数据》：使用Python爬取和解析网络数据

《Python 数据库开发》：使用Python和数据库进行交互

《使用 Python 获取并处理数据，并用可视化方式展现数据》

2. 华盛顿大学的《机器学习》专项课程

在专项课程页面无法选择旁听，必须点击进入单独课程页面才可，这个课程专题旁听是有限制的，无法提交作业；如有需求，可以申请奖学金，回答三个问题即可，系统自动通过申请。

《机器学习基础：案例研究》：你是否好奇数据可以告诉你什么？你是否想在关于机器学习促进商业的核心方式上有深层次的理解？你是否想能同专家们讨论关于回归，分类，深度学习以及推荐系统的一切？在这门课上，你将会通过一系列实际案例学习来获取实践经历。

《机器学习：回归》

《机器学习：分类》

《机器学习：聚类和检索》

《机器学习：推荐系统和降维》

《机器学习：应用深度学习创建智能运用》

二、网上打码教程

Learn by doing!!! 学习编程最有效的方式就是敲代码！

Codecademy?围绕Python 的基础语法，内容非常丰富。

Datacamp?Python基本语法（他家的R语言课程十分不错！）

三、Python技术博客

简单介绍一些非常棒的Python技术学习的博客

1.?廖雪峰Python教程?简单易上手的Python基础语法教程，值得学习, Python 2和Python 3版本都有。

2.?非常棒的pandas练习Github Repo

3.?很详细的Python 爬虫教程

4.?国外Data Science博客大全

四、Python入门书籍推荐

常用书籍下载网址，几乎囊括了网上能找得到的所有Python相关的书籍（PDF、Epub和mo bi格式），且提供云盘下载链接。你值得拥有！

python | 搜索结果

1. 掌握Python语法的基础上学习《Python for data analysis》是比较不错的选择，涵盖了ipython notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用。

2.《Python数据分析与挖掘实战》介绍了使用Python进行数据挖掘的详细案例，数据和代码都可以下载，作为机器学习的进阶学习是不错的选择（这本书也用对应的R语言和Matlab 版本）。

3.?《Python Cookbook》很厚的一本书，可以作为Python语法查询手册。

再添加几个外文书籍下载网址：

1.?All IT eBooks?全

2.?Library Genesis?各种书籍，不局限于编程书籍

3.?Fox eBook - eBooks Free Download Site

4.?Development / Programming / AvaxHome

五、推荐订阅博客（更细频率较高）

iPhone上可以使用Reeder阅读器，Instapaper用来保存后稍后阅读，因为信息量比较大。

No free Hunch?Kaggle竞赛平台的官方博客，包括一些优秀的代码解读以及高分选手的采访，十分有用的经验（来自不同背景，不同年龄层次，不同职业的选手）

Flowing Data?十分有用的数据分析的案例

Python日报?内容十分精彩的集锦（中文）

六、FAQ (待续)

Python 2.x还是Python 3.x?

如何安装Python包？ 强烈推荐Anaconda包，你值得拥有！尤其是Windows系统。

是否需要很强的统计和数学背景？ 有良好的数学和统计背景固然很好，但是现在很多岗位对数学和统计背景要求并不很多，都是简单的算法，Python编程已经能够很方便地实现，更多的是对业务的深入理解。如有需要建议，边学习Python边学习数学统计。

七、实践项目

Kaggle竞赛项目，里面不仅仅有很多竞赛项目，而且有很多可供学习的代码、博客以及论坛，都是实战项目，有很强的实践价值。

python培训要多久？上课时间是怎么样的？

python培训一般要4个月到6个月之间，Python培训分为网课、全日制以及周末班。如需学习python推荐选择【达内教育】，该机构会从模拟的Python项目出发，依托真实的Python业务项目，进行实训。

【Python培训】上课时间具体如下：

1、全日制上课时间是12个小时，一般时间在9：00到21：00。

2、周末班上课时间是12小时，一般时间在9：00到21：00。

3、网课学习时间不太确定，需要根据自身安排来决定，上课时间根据自己时间进行安排。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

想了解更多有关python的相关信息，推荐咨询【达内教育】。秉承“名师出高徒、高徒拿高薪”的教学理念，是达内公司确保教学质量的重要环节。作为美国上市职业教育公司，诚信经营，拒绝虚假宣传是该机构集团的经营理念。该机构在学员报名之前完全公开所有授课讲师的授课安排及背景资料，并与学员签订《指定授课讲师承诺书》，确保学员利益。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

新手如何学习Python数据分析

python数据分析的门槛较低，如果是python零基础开始学，学习的步骤大概是python基础、数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化。

首先学习一点python基础的知识，Python语言基础，函数，文件操作，面向对象，异常处理，模块和包，Linux系统使用，Mysql数据库等；

其次就可以学习一些基本的爬虫，进行数据采集，当然也有很多爬虫工具，直接使用即可。

然后就可以学习数据分析方面知识，主要是学习pandas、numpy等等；

再然后就要学习数据可视化来向别人展现数据，常用matplotlib实现，主要包括一些基本的统计图的绘制，比如条形图，柱状图，散点图。还有一些进阶绘图，比如分位数图，相关系数图等等。还需要掌握3D绘图可视化。