超级详细Python数据分析自学资源,白拿不谢

前几天,我跟朋友一起吃饭,他从之前的金融转行编程,花了半年时间自学数据 分析,然后找到一份数据分析师的职业,算是

转行成功

到现在已经有一年多的时间,他不但没有表现丝毫职业危机,反而跟我大谈职业规划,说了说 关于数据分析的应用以及职业前景

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数据分析可以从 业务方向和技术方向 来区分。

业务方向更多是偏向于运营 ,业务方向的数据分析师是技术最大的岗位,我的朋友一开始也是从这个岗位开始自己的数据之路。业务方向的核心技能是 Excel,统计学与概率轮,简单的SQL查询,当然会编程(如 Python 等)是加分项,能生成一些自动化报表等。毕竟工作重点是服务于产品,用户。

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我现在的朋友是想往技术方向上发展,他以及也是意识到瓶颈。数据分析是需要输血以及统计学基础,而 我则是把数据分析作为一项技能,是为了“偷懒”( 提高工作效率 )才进行学习。

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(点击查看高清大图)

数据分析是需要数据,这个是前提,但如果没有一套 合理的数据指标体系 ,纵然你有再多的数据,分析起来根本无从下手

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1节课教你:用Tableau实现酷炫可视化报表

场景工具:了解可视化工具Tableau

流程处理: 爬取数据源并清洗数据

学习成果:建立指标,分析二手车交易数据

实战案例:用数据解读,二手车市场走势

3月24日 20:00&** 数据可视化进阶 :**

用Python实现电商直播数据可视化

场景工具:大厂数据分析工作流程解析

流程处理:用Python分析Excel处理不了的数据

学习成果:Python可视化常用工具箱

实战案例:动态展示电商直播数据

3月25日 20:00&量化交易入门和进阶:

利用Python,快速选择优质股票

场景工具:利用pandas工具分解KDJ指标构成

流程处理: 交易数据爬取,业务场景分析建模和可视化

分析结果:用KDJ指标模型对比特币行情买卖点搜索&交易回溯

实战项目:掌握根据数据指数和分析工具寻找虚拟货币买卖原理

他们每周都会定期分享一些干货供大家学习参考,对学习很有帮助。

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(深度学习DeepLearning.ai实验室认证)

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( Mars老师 的数据分析证书来自于微软/甲骨文/Cloudera等公司)

现场实战练习并讲解,难题化繁为简

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打破传统思维 知识化繁为简 巩固技能

4步学会用Python做有效数据可视化

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