从零开始学习 Python 和数据科学，并结合真实生活中的练习

Python 数据科学，包括 Python 编程、NumPy、Pandas、Matplotlib，并通过 Python 项目深入研究数据科学

讲师：Oak Academy

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您将学到什么

• 学习使用 Python 收集、整理、存储、管理和分析数据的技能
• 到 2026 年，数据科学需求的增长将创造 1150 万个就业岗位
• 了解热门数据科学职业
• 学习专业地使用 Python
• 学习使用 Python 3
• 学习使用面向对象编程
• 课程中使用的免费软件和工具
• 您将能够使用 Python 函数、命名空间和模块
• 将你从本课程中获得的 Python 知识应用于编码练习和实际场景
• 利用你的 Python 技能构建作品集
• Pandas 库基础知识
• Anaconda 的安装和使用方法
• 使用 Jupyter Notebook 进行 Python、Python 数据科学
• Numpy Python 的 Numpy 数组
• 结合数据框、数据整理以及如何处理缺失数据
• 如何使用 Matplotlib 库开始数据可视化之旅
• 无论您对机器学习、数据挖掘还是数据分析感兴趣，Udemy 都有适合您的课程。
• OAK 提供高评价的数据科学课程，帮助您学习如何可视化和响应新数据，以及如何开发创新的新技术
• OAK Academy 的 Python 讲师专注于从软件开发到数据分析的各个领域，并以其高效而闻名。
• Python 是一种多范式语言，这意味着它支持多种编程方法。除了过程式和函数式编程风格之外，
• 数据科学无处不在。更优的数据科学实践能够帮助企业削减不必要的成本，实现计算自动化，并分析市场。
• 数据科学是全球竞争环境中取得领先地位的关键。
• 数据科学使用算法来理解原始数据。数据科学与传统数据分析的主要区别在于它注重预测。
• 数据科学家使用机器学习来发现大量原始​​数据中的隐藏模式，以揭示真正的问题。
• 数据科学需要终身学习，所以你永远无法真正完成学习。
• Python 是一种流行的语言，广泛应用于许多行业和编程领域。DevOps 工程师使用 Python 编写网站脚本。
• Python 是一种通用编程语言，广泛应用于许多行业和平台。Python 的一个常见用途是编写脚本，即自动执行任务。
• Python 语法简单，非常适合初学者学习。要自学 Python，你首先必须熟悉
• Python 是一种广泛使用的通用编程语言，但它也有一些局限性。因为 Python 是一种解释型、动态类型语言
• 只要你保持专注和动力，自学数据科学是可能的。幸运的是，有很多在线课程和训练营可供选择。
• 有些人认为即使不懂编码也能成为数据科学家，但其他人不这么认为。
• 数据科学家需要具备多种技能。他们需要对统计分析和数学有深入的理解，而这正是数据科学的重要支柱。
• 对数据科学家的需求正在增长。我们不仅拥有数据科学家，还有数据工程师、数据管理员和分析经理。

探索相关主题

• 数据科学
• 编程语言
• 发展

要求

• 无需具备数据科学、python、pandas、numpy 知识
• Python 数据科学课程中使用的免费软件和工具
• 具备 Python、Python 数据科学、Python Pandas、NumPy Pandas 等计算机基础知识
• 渴望学习数据科学
• 学习动机 Python 编程语言的职位发布数量在所有其他编程语言中排名第二
• 对 Python 编程的好奇心
• 渴望学习 Python
• 渴望从事数据科学项目
• 想要从零开始学习 Python 数据科学
• 想要学习 python、pandas、numpy、numpy python
• 终身访问、课程更新、新内容，随时随地，在任何设备上
• 别无其他！只有你、你的电脑和你今天就开始的雄心壮志

描述

欢迎参加我的“从头开始学习 Python 和数据科学并进行真实练习”课程。

Python 数据科学，包括 Python 编程、NumPy、Pandas、Matplotlib，并通过 Python 项目深入研究数据科学

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OAK Academy 提供高评价的数据科学课程，帮助您学习如何可视化和响应新数据，以及开发创新技术。无论您对机器学习、数据挖掘还是数据分析感兴趣，Udemy 都能为您提供合适的课程。数据科学无处不在。更完善的数据科学实践使企业能够削减不必要的成本、实现计算自动化并分析市场。从本质上讲，数据科学是在竞争激烈的全球环境中取得成功的关键。OAK Academy 的 Python 讲师精通从软件开发到数据分析的各个领域，并以高效、友好的教学而闻名，适合各个级别的学生。无论您从事机器学习或金融行业，还是正在从事 Web 开发或数据科学工作，Python 都是您可以学习的最重要的技能之一。Python 的简单语法特别适用于桌面、Web 和商业应用程序。Python 的设计理念强调可读性和可用性。Python 的开发理念是，应该只有一种方法（最好是显而易见的方法）来做事，这一理念导致了严格的代码标准化。 Python 的核心编程语言非常精简，但标准库却非常庞大。事实上，庞大的库是其最大的优势之一，它为程序员提供了各种不同的工具，适用于各种不同的任务。

你知道吗？到2026年，数据科学需求将创造1150万个职位空缺。你知道吗？数据科学职业的平均年薪是10万美元 ！

数据科学职业正在塑造未来

从政府安全到约会应用，几乎每个领域都需要数据科学专家。数百万企业和政府部门依靠大数据来取得成功并更好地服务客户。因此，数据科学职业的需求量很大。

• 您是否想学习雇主最需要的技能之一？
• 如果您对数据科学感到好奇，并希望通过 Python 开始自学数据世界的旅程？
• 如果您是一位经验丰富的开发人员并希望在数据科学领域有所斩获！

无论如何，您都来对地方了！

我们为您设计了“从头开始学习 Python 和数据科学，并进行真实练习！ ”这是一门针对 Python 编程语言的简单课程。

在本课程中，你将获得扎实的讲解和实际操作项目。通过本课程，你将逐步学习 Python 编程。我通过练习、挑战和大量的实际案例，让 Python 3 编程变得简单易学。

我们将打开数据科学世界的大门，并逐步深入。你将逐步学习Python的基础知识及其优秀的库，例如Numpy、Pandas 和 Matplotlib 。

在整个课程中，我们将教您如何使用 Python 分析数据、创建漂亮的可视化效果以及使用强大的机器学习算法，我们还将进行各种练习来巩固我们在本Python 数据科学课程中学到的知识。

这门 Python 和数据科学课程适合所有人！

我的“从零开始学习 Python 和数据科学，并附上真实练习！”课程适合所有人！即使你之前 没有任何经验，也没问题！ 本课程经过精心设计，适合从零基础到专业人士（作为进修）的所有人。

为什么选择 Python？

Python 是一种通用、高级和多用途编程语言。Python 最大的优点是它支持当今的许多技术，包括用于 Twitter、数据挖掘、科学计算、设计、网站后端服务器、工程模拟、人工智能、增强现实等的庞大库！此外，它还支持各种应用程序开发。 什么是数据科学？我们拥有的数据比以往任何时候都多。但仅凭数据并不能告诉我们很多关于周围世界的信息。我们需要解释信息并发现隐藏的模式。这就是数据科学的用武之地。数据科学 Python使用算法来理解原始数据。数据科学与传统数据分析的主要区别在于它侧重于预测。Python数据科学试图在数据中寻找模式，并利用这些模式预测未来数据。它利用机器学习来处理大量数据、发现模式和预测趋势。使用 Python 的数据科学包括准备、分析和处理数据。它汲取了许多科学领域的知识，作为数据科学的 Python，它通过创建新算法来分析数据和验证当前​​方法来取得进步。

数据科学家做什么？数据科学家利用机器学习从大量原始数据中发现隐藏的模式，从而阐明真正的问题。这需要几个步骤。首先，他们必须确定一个合适的问题。接下来，他们确定解决此类问题所需的数据，并找出获取数据的方法。获取数据后，他们需要清理数据。数据可能格式不正确，可能包含不必要的数据，可能缺少条目，或者某些数据可能不正确。因此，数据科学家在分析数据之前必须确保数据是干净的。为了分析数据，他们使用机器学习技术来构建模型。创建模型后，他们会进行测试、改进，并最终将其投入生产。

数据科学中最流行的编程语言是什么？Python是数据科学中最流行的编程语言。它是一种通用语言，拥有大量可用的库。它也是一种很好的初学者语言。R 也很流行；但是，它更复杂，是为统计分析而设计的。如果您想专攻统计分析，它可能是一个不错的选择。您需要了解 Python 或 R 和 SQL。SQL 是一种为关系数据库设计的查询语言。数据科学家处理大量数据，并将大量数据存储在关系数据库中。这是三种最常用的编程语言。其他语言，如 Java、C++、JavaScript 和 Scala 也被使用，尽管使用较少。如果您已经有这些语言的背景，您可以探索这些语言中提供的工具。但是，如果您已经了解另一种编程语言，您很可能能够掌握。

成为数据科学家需要多长时间？答案当然因人而异。你投入学习新技能的时间越多，学得就越快。这也取决于你的起点。如果你已经拥有扎实的数学和统计学基础，那么你需要学习的内容就更少。如果你没有统计学或高等数学背景，你仍然可以成为数据科学家，只是需要的时间会更长一些。数据科学需要终身学习，所以你永远不会真正停止学习。一个更好的问题可能是：“我如何衡量自己是否具备足够的知识来成为一名数据科学家？” 挑战自己，使用开放数据完成数据科学项目。练习得越多，你学到的就越多，你也会变得越自信。一旦你拥有几个可以作为数据科学家技能范例的项目，你就可以进入这个领域了。

我如何自学数据科学？

只要你保持专注和动力，自学数据科学项目是完全可能的。幸运的是，现在有很多在线课程和训练营可供选择。首先，确定你对数据科学的兴趣所在。如果你对可视化感兴趣，那就开始学习吧。从让你兴奋的事情开始，会激励你迈出第一步。如果你不确定从哪里开始，可以尝试学习 Python。它是编程语言的绝佳入门教材，对数据科学家来说非常有用。首先，学习你所选主题的教程或 Udemy 课程。一旦你掌握了感兴趣的技能，与该领域的专业人士交流会很有帮助。了解雇主需要哪些技能，并持续学习这些技能。自学时，设定切合实际的学习目标可以保持你的动力。

数据科学需要编程吗？这个问题目前尚无定论。有些人认为，即使不懂编程也能成为数据科学家，但另一些人则持不同意见。该领域已经开发和优化了许多算法。你可能会认为，理解如何使用算法比自己编写代码更重要。随着该领域的发展，越来越多的平台可以自动化大部分流程。然而，就目前情况而言，雇主主要寻找的是会编程的人，而你需要具备基本的编程技能。数据科学家的角色正在不断发展，所以未来这种情况可能不会发生。最好的建议是找到适合你技能组合的道路。

数据科学家应该掌握哪些技能？数据科学家需要具备很多技能。他们需要对统计分析和数学有深入的理解，而统计分析和数学是数据科学的重要支柱。充分理解这些概念将有助于你理解数据科学的基本前提。熟悉机器学习也很重要。机器学习是在大型数据集中查找模式的有力工具。要管理大型数据集，数据科学家必须熟悉数据库。结构化查询语言 (SQL) 是数据科学家必备的技能。然而，非关系数据库 (NoSQL) 越来越受欢迎，因此更深入地了解数据库结构是有益的。数据科学领域的主要编程语言是 Python，尽管 R 也很流行。掌握至少一种此类语言的基础是一个很好的起点。最后，要能够交流研究发现。

数据科学是一个好的职业吗？数据科学家的需求正在增长。我们不仅有数据科学家，还有数据工程师、数据管理员和分析经理。这些职位的薪水通常也很高。这可能会让你怀疑这是否是一个对你来说很有前途的职业。更好地了解数据科学家的工作类型可以帮助你判断这是否适合你。首先，你必须具备分析性思维。从零开始的数据科学是通过数据更深入地理解信息。你是否核实信息并喜欢深入研究统计数据？尽管实际工作可能非常技术性，但研究结果仍然需要沟通。你能向没有技术背景的人解释复杂的研究结果吗？许多数据科学家在跨职能团队中工作，必须与背景各异的人分享他们的研究成果。

什么是 Python？机器学习 Python是一种通用的、面向对象的高级编程语言。无论你从事人工智能或金融行业，还是想从事 Web 开发或数据科学工作，Python 训练营都是你可以学习的最重要的技能之一。 Python 的简单语法特别适合桌面、Web 和商业应用程序。Python 的设计理念强调可读性和可用性。Python 开发时的前提是做事应该只有一种方法（最好是一种显而易见的方法），这种理念导致了严格的代码标准化。核心编程语言非常小，标准库也很大。事实上，Python 的大型库是其最大的优势之一，它为程序员提供了适合各种任务的不同工具。Python与 R：有什么区别？ Python 和 R 是当今最流行的两种编程工具。在数据科学中决定选择 Python 还是 R时，您需要考虑您的具体需求。一方面，Python 对于初学者来说相对容易学习，适用于许多学科，具有严格的语法可以帮助您成为更好的程序员，并且可以快速处理大型数据集。另一方面，R 拥有超过 10,000 个数据处理软件包，能够轻松制作出出版级的图形，拥有卓越的统计建模能力，并且在学术界、医疗保健和金融领域应用更为广泛。Python面向对象意味着什么？ Python 是一种多范式语言，这意味着它支持多种数据分析编程方法。除了过程式和函数式编程风格外，Python 还支持面向对象的编程风格。在面向对象编程中，开发人员通过在代码中创建 Python 对象来完成编程项目，这些对象代表现实世界中的对象。这些对象可以包含现实世界对象的数据和功能。要在 Python 中生成对象，您需要一个类。您可以将类视为模板。您只需创建一次模板，然后使用该模板创建所需数量的对象。Python 类具有表示数据的属性和添加功能的方法。表示汽车的类可能具有颜色、速度和座位等属性，以及驾驶、转向和停止等方法。Python有哪些局限性？ Python 是一种广泛使用的通用编程语言，但它也有一些局限性。由于 Python 在机器学习中是一种解释型、动态类型语言，因此与 C 语言等编译型、静态类型语言相比，它的速度较慢。因此，当速度不是那么重要时，Python 非常有用。Python 的动态类型系统也使其比其他一些编程语言占用更多的内存，因此它不适合内存密集型应用程序。运行 Python 代码的 Python 虚拟引擎是单线程运行的，这使得并发性成为该编程语言的另一个限制。尽管 Python 在某些类型的游戏开发中很受欢迎，但其较高的内存和 CPU 占用率限制了其在高质量 3D 游戏开发中的应用。话虽如此，计算机硬件越来越先进，Python 的速度和内存限制也越来越不重要。如何使用 Python？ Python 是一种通用编程语言，广泛应用于许多行业和平台。Python 的一个常见用途是编写脚本，即在后台自动执行任务。Linux 操作系统自带的许多脚本都是 Python 脚本。Python 也是机器学习、数据分析、数据可视化和数据科学领域的流行语言，因为它简单的语法使其能够轻松快速地构建真实的应用程序。您可以使用 Python 创建桌面应用程序。许多开发人员使用它来编写 Linux 桌面应用程序，它也是 Web 和游戏开发的绝佳选择。Flask 和 Django 等 Python Web 框架是开发 Web 应用程序的热门选择。最近，Python 也通过 Kivy 第三方库被用作移动开发的语言。哪些工作需要用到 Python？Python 是一种流行的编程语言，广泛应用于众多行业和编程领域。DevOps 工程师使用 Python 编写网站和服务器部署脚本。Web 开发人员使用 Python 构建 Web 应用程序，通常使用 Python 的热门 Web 框架，例如 Flask 或 Django。数据科学家和数据分析师使用 Python 构建机器学习模型、生成数据可视化效果并分析大数据。财务顾问和量化分析师使用 Python 预测市场并管理资金。数据记者使用 Python 整理信息并撰写报道。机器学习工程师使用 Python 开发神经网络和人工智能系统。如何自学 Python？ Python 语法简单，非常适合初学者学习。要自学 Python，首先必须熟悉其语法。只需了解一点 Python 语法，就可以开始编写实际代码；之后，您将逐步掌握其余知识。根据使用目的，您可以找到优秀的 Python 教程、书籍或课程，通过构建符合您目标的完整应用程序来学习这门编程语言。如果你想开发游戏，那就学习 Python 游戏开发。如果你想构建 Web 应用程序，也可以找到很多课程来学习。如果你想自学 Python，Udemy 的在线课程是一个不错的起点。

无需任何先验知识！

学习 Python 不需要任何先验知识，而且Python 代码对于初学者来说很容易理解。

您将学到什么？

在本课程中，我们将从零开始，通过实际操作示例逐步讲解编程。首先，我们将学习如何 搭建实验室，并 在你的机器上安装所需的软件。之后，你将学习 Python 开发的基础知识，例如：

• 变量、数据类型、数字、字符串
• 条件和循环
• 功能和模块
• 列表、字典和元组
• 文件操作
• 面向对象编程
• 如何使用 Anaconda 和 Jupyter 笔记本，
• Python 中的数据类型，
• 大量数据类型运算符、方法及其使用方法，
• 条件概念，if语句
• 循环和控制语句的逻辑
• 函数及其使用方法
• 如何使用模块以及创建自己的模块
• 数据科学和数据素养概念
• Numpy 数据操作基础知识，例如
• Numpy 数组及其特性
• 如何对数组进行索引和切片
• 很多关于 Pandas 数据处理的内容，例如
• Pandas 系列及其功能
• 数据框及其特征
• 层次索引概念和理论
• Groupby 操作
• 数据整理的逻辑
• 如何有效处理缺失数据
• 合并数据帧
• 如何使用数据集文件
• 你还将学习有关 Matplotlib 库的基本知识，例如
• Pyplot、Pylab 和 Matplotlb 概念
• 什么是图形、子图和坐标轴
• 如何进行图形和情节定制
• Python
• Python 数据科学
• Numpy
• Numpy Python
• 熊猫
• Python Pandas

通过我的最新课程，你将有机会与时俱进， 掌握 一系列 Python 编程技能。我很高兴地告诉你，我将随时为你提供学习支持并解答你的疑问。

别忘了！Python 的招聘数量在所有其他语言中排名第二。所以它能帮你赚很多钱，还能给你的简历带来巨大的改变。

你为什么想参加这门课程？

我们的答案很简单：教学质量。

当您注册时，您将感受到 OAK Academy 经验丰富的开发人员的专业知识。

视频和音频制作质量

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你会，

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您还将获得：

终身访问课程

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如果你已经准备好学习“从零开始，通过真实生活练习”这门课程，那就赶紧加入吧！课程上见！

本课程适合哪些人：

• 任何想要开始学习 Python 和数据科学的人
• 任何计划成为 Python 开发人员的人
• 任何需要完整指南来了解如何开始和继续使用 Python 职业生涯的人
• 想要学习 Python 数据科学的软件开发人员
• 任何渴望学习 Python 数据科学但没有任何编码背景的人
• 任何计划从事数据科学家、Python 数据科学、Numpy Python 职业的人
• 任何想学习 Pandas、numpy 的人
• 任何想学习 Numpy 的人
• 任何想学习 Matplotlib 的人
• 任何想要从事真实数据科学项目的人
• 任何想要学习数据可视化项目的人。
• 想要学习 numpy pandas matplotlib、python 数据科学编程的人