Data Analysis in Python using Pandas and Numpy

• 基本 Python 和數據分析技能

觀眾

• Python 開發者
• 數據分析師

Python 是一種多功能程式設計語言，以其簡單性和可讀性而聞名。Pandas 是一個 Python 包，它為處理結構化（表格、多維、潛在異構）和時間序列數據提供了數據結構。Numpy 通過其陣列運算為數值計算提供基本支援。它們共同構成了一個強大的生態系統，用於 Python 中的高效數據處理和分析。

這種講師指導的現場培訓（在線或現場）針對中級 Python 開發人員和數據分析師，他們希望提高使用 Pandas 和 NumPy 進行數據分析和操作的技能。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置一個包含 Python、Pandas 和 NumPy 的開發環境。
• 使用 Pandas 和 NumPy 創建資料分析應用程式。
• 執行高級數據整理、排序和篩選操作。
• 執行聚合操作並分析時間序列數據。
• 使用 Matplotlib 和其他可視化庫可視化數據。
• 調試和優化他們的數據分析代碼。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

第 1 天：

基本 Python 和 Data Analysis 技能複習

NumPy 簡介

• 創建 NumPy 陣列
• 矩陣的常見操作
• 使用 ufunc
• NumPy 陣列上的檢視和廣播
• 通過避免迴圈來優化性能
• 使用 cProfile 優化性能

Data Analysis 與 Pandas

• 在 pandas 中使用矢量化數據
• 數據整理
• 對數據進行排序和篩選
• 聚合操作
• 分析時間序列

Data Visualization 與 Matplotlib

• 使用 Matplotlib 繪製圖表
• 在 pandas 中使用 Matplotlib
• 創建質量圖
• 在 Jupyter 筆記本中可視化數據
• Python 中的其他可視化庫

第 2 天： 

用於 Data Analysis 的其他 Python 庫

• scikit-學習
• 科學
• statsmodel
• RPy2

總結和後續步驟