Python 数据分析学习路线，附【Python 数据处理】

近日，网上曝出爱奇艺大幅裁员，裁员比例高达 20%—40%。但与此同时，美团、字节、百度却在大量招聘商业数据分析人才，并给出了 30K-60K 的高薪。

因此，想要在时代的浪潮中逆流而上，Python 数据分析是一个很好的选择。

如何学习 Python 数据分析

学习 Python 数据分析，首先学习 Python 语法基础：

安装开发环境：

• ipython 安装、jupyter 安装、anacon-da

需要掌握的技术有哪些？

• numpy 数值计算库技术、matplotlib 绘图库技术、pandas 数据分析包技术、Linux 操作系统

数据分析的应用场景：

Python 数据处理

下面给大家分享一份 《Python 数据处理》，内容分为十五个章节，从Python简介、Python基础开始到最后一章总结。需要资料的朋友可以【点击此处免费领取】。

第1章 Python 简介

• 为什么选择 Python
• 开始使用 Python

第2章 Python 基础

• 基本数据类型
• 数据容器
• 各种数据类型的用途
• type、dir 和 help
• 综合运用
• 代码的含义

第3章 供机器读取的数据

• CSV 数据
• JSON 数据
• XML 数据

第4章 处理 Excel 文件

• 安装Python包
• 解析Excel文件
• 开始解析

第5章 处理 PDF 文件，以及用 Python 解决问题

• 尽量不要用PDF
• 解析 PDF 的编程方法
• 利用 pdfminer 解析PDF
• 学习解决问题的方法
• 不常见的文件类型

第6章 数据获取与存储

• 并非所有数据生而平等
• 真实性核查
• 数据可读性、数据清洁度和数据寿命
• 寻找数据
• 案例研究：数据调查实例
• 数据存储
• 数据库简介
• 使用简单文件
• 其他数据存储方式

第7章 数据清洗：研究、匹配与格式化

• 为什么要清洗数据
• 数据清洗基础知识

第8章 数据清洗：标准化和脚本化

• 数据归一化和标准化
• 数据存储
• 找到适合项目的数据清洗方法
• 数据清洗脚本化
• 用新数据测试

第9章 数据探索和分析

• 探索数据
• 分析数据

第10章 展示数据

• 避免讲故事陷阱
• 可视化数据
• 展示工具
• 发布数据

第11章 网络抓取：获取并存储网络数据

• 抓取什么和如何抓取
• 分析网页
• 得到页面：如何通过互联网发出请求
• 使用 Beautiful Soup 读取网页
• 使用 lxml 读取网页

第12章 高级网页抓取：屏幕抓取器与爬虫

• 基于浏览器的解析
• 爬取网页
• 网络：互联网的工作原理，以及为什么它会让脚本崩溃
• 变化的互联网（或脚本为什么崩溃）

第13章 应用编程接口

• API特性
• 一次简单的Twitter REST API数据拉取
• 使用 Twitter REST API 进行高级数据收集
• 使用 Twitter 流式 API 进行高级数据收集

第14章 自动化和规模化

• 为什么要自动化
• 自动化步骤
• 什么会出错
• 在哪里自动化
• 自动化的特殊工具
• 简单的自动化
• 大规模自动化
• 监控自动化程序
• 没有万无一失的系统

第15章 结论

• 数据处理者的职责
• 数据处理之上
• 下一步做什么