Python 数据分析师面试转型入门都需要的一份指南

“做程序员太辛苦了，我想换行……我该怎么办？”

“敲一下回车。”

 

后台一直有人催我们，

上新一些 Python 偏人工智能方向的技术文章

我周围一个学医的朋友

更是让我给她推荐

可以 0 基础入门的数据分析教程

为了还这份欠下的“债“

 

我只能厚着脸皮去找

某东的算法工程师Z先生

专门为有需求的你们写一篇入门文章

每天 996 后还被我如此折磨的催稿子

最终给出了 2 万+ 的学习教程

我不知道你们看完后是否满意

至少我已经在智联招聘网上开始寻觅职位了

 

文章大纲如下

我们离不开数据分析

数据分析入门学习路线

1.1 统计学基本知识

1.2 机器学习基本算法

1.3 编程语言及工具

 

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数据分析重头戏之数据整理

2.1 理解你的业务数据

2.2 明确各个特征的类型

2.3 找出异常数据

2.4 不得不面对缺失值

2.5 令人头疼的数据不均衡

 

Python 入门必备知识

3.2.1 list 核心知识

3.2.2 dict 核心知识

3.2.3 tuple 和 set 简介

3.3 Python 入门必备知识点

3.3.1 对象上的特殊函数

3.3.2 列表生成式

3.3.3 位置参数和关键字参数

3.1 解释型Vs编译型

3.2 Python 最常用的对象

 

NumPy 入门必备知识

4.1 ndarray 对象

4.2 NumPy 的向量化增强

4.3 NumPy 的传播机制

 

Pandas 数据分析必备入门知识

5.2.1 创建 DataFrame

5.2.1 增加数据

5.2.2 删除数据

5.2.3 修改数据

5.2.4 访问数据

5.1.1 创建 Series

5.1.2 增加元素

5.1.3 删除元素

5.1.3 修改元素

5.1.4 访问元素

5.1 类一维数组 Series

5.2 类二维数组 DataFrame

5.3 必备的 20 个统计学函数

5.4 必备的缺失值处理技巧

5.5 必备的数据透视处理函数

 

Matplotlib

6.1 必备的绘图理论知识

6.2 绘图必备 100 行代码

 

机器学习线性回归模型

7.1 11 个必备基本概念

7.2 三 个假定

7.3 建立线性回归模型

7.４ 最大似然估计求参数

7.5 梯度下降求解优化问题

7.6 手写不调包实现的 5 个算子

7.7 手写不调包实现的整体算法框架

 

面试及资料分享

8.1.1 一 面

8.1.2 二 面

8.1.3 三面

8.1 数据挖掘工程师面试实录

8.2 推荐哈佛大学数据分析课程

 

看完大纲是不是很兴奋

而且还只要 9.99元

直接扫面二维码就能立马学习????

 

 

数据分析为啥如此重要呢？

一句话

喂进去的是垃圾，出来的就是垃圾

机器学习、深度学习的算法设计的再牛叉

如果进去的是垃圾数据

深度学习学出来的模型也不会好到哪里去

所以，数据科学相关的技术

工作中是离不开的

未来只会越来越重要

由于篇幅有限

我只能截取一小部分文章里的内容给大家看一下

 

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