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課程概述
本課程將向你介紹數(shù)據(jù)分析的世界菩佑。你將學習如何完成整個數(shù)據(jù)分析過程，包括：
提出問題
將數(shù)據(jù)整理為可以用來解決問題的格式
探索數(shù)據(jù)凝化、找出數(shù)據(jù)中的模式稍坯、建立關于數(shù)據(jù)的直覺
得出結論和/或進行預測
交流你的發(fā)現(xiàn)
你還將學習如何使用 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等 Python 庫來編寫更加干凈缘圈、簡潔劣光、運行更快的代碼。此課程提供中文版本糟把。
喜歡這門課程？加入“數(shù)據(jù)分析”納米學位牲剃。
** 為什么學習這門課程遣疯？
本課程是一門很好的全面了解數(shù)據(jù)分析過程的入門課程。在深入鉆研各個階段之前凿傅，了解數(shù)據(jù)分析過程不同階段的不同點以及彼此的關聯(lián)性十分重要缠犀。完成本課程后数苫，你將打牢基礎，更好地完成數(shù)據(jù)分析（進階）納米學位項目中的其他課程辨液。例如虐急，從“用 R 進行數(shù)據(jù)分析”開始學習的學員將學習探索性數(shù)據(jù)分析這個階段，但他可能不了解數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)整理之間的區(qū)別滔迈。首先學習本課程止吁，你將了解每個階段的作用，以及它們在整個數(shù)據(jù)分析流程中的位置燎悍。
本課程還涵蓋 NumPy敬惦、Pandas 和 Matplotlib 等 Python 庫，它們都是 Python 中進行數(shù)據(jù)分析不可或缺的工具谈山，擁有很多便利的函數(shù)俄删，性能出色，大大方便了數(shù)據(jù)分析代碼的編寫奏路。
** 先修要求
要學習本課程畴椰，你需要熟悉 Python 編程語言。
你應熟悉 if 語句鸽粉、循環(huán)迅矛、函數(shù)、列表潜叛、集合和字典秽褒。要了解這些課題，請學習“計算機科學導論”課程威兜。
你還應熟悉類销斟、對象和模塊。要了解這些課題椒舵，請學習“編程基礎：Python”課程蚂踊。
查看使用優(yōu)達學城的技術要求。
** 你將學習什么內容笔宿？
項目
調查數(shù)據(jù)集
選擇一個優(yōu)達學城提供的數(shù)據(jù)集犁钟，使用 NumPy 和 Pandas 進行調查分析。完成整個數(shù)據(jù)分析過程泼橘，從提出問題到分享發(fā)現(xiàn)結果涝动。
** 學習計劃
第 1 課：數(shù)據(jù)分析流程
在本課中，你將學習數(shù)據(jù)分析流程炬灭，包括提出問題醋粟、整理和探索數(shù)據(jù)、得出結論和/或進行預測，以及交流你的發(fā)現(xiàn)米愿。你將僅使用 Python 完成優(yōu)達學城學生數(shù)據(jù)分析厦凤，盡量不使用其他庫。
第 2 課：NumPy 和 Pandas 用于 1D 數(shù)據(jù)
在本課中育苟，你將開始學習使用 NumPy 和 Pandas 來方便數(shù)據(jù)分析流程较鼓。本課重點是適用于一維數(shù)據(jù)的功能。你將學習如何使用 NumPy 數(shù)組违柏、Pandas 序列和矢量運算博烂。
第 3 課：NumPy 和 Pandas 用于 2D 數(shù)據(jù)
本課將繼續(xù)學習 NumPy 和 Pandas，但現(xiàn)在的重點是二維數(shù)據(jù)勇垛。你將學習如何使用二維 NumPy 數(shù)組和 Pandas DataFrames脖母。你還會學習如何對數(shù)據(jù)分組以及對多個文件的數(shù)據(jù)進行整合。
項目：調查數(shù)據(jù)集
在本項目中闲孤，你將使用 NumPy 和 Pandas 對一個數(shù)據(jù)集完成整個數(shù)據(jù)分析流程谆级。
講師與合作伙伴
[圖片上傳中。讼积。肥照。（1）]
** Caroline Buckey
加入優(yōu)達學城之前，Caroline 在一家為應用搭建搜索引擎的創(chuàng)業(yè)公司（Quixey）擔任軟件工程師勤众。她在卡內基梅隆大學本科學習期間舆绎，曾為六門課程擔任助教。對教育的熱愛使她加入優(yōu)達學城们颜。在工作之外吕朵，她喜歡閱讀小說，玩棋盤游戲窥突，還喜歡喝珍珠奶茶努溃。
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