CDA Club 第2期数据分析组队打卡学习活动
本次打卡活动由CDA俱乐部旗下学术部主办。目的是通过数据分析科普内容,为数据分析爱好者提供学习和交流的机会。方便大家利用碎片化时间在线学习,以组队打卡的形式提升学习效果,精进自己在数据分析专业领域的技能。
《Python数据分析极简入门》https://edu.cda.cn/goods/show/3429
《Python统计学极简入门》https://edu.cda.cn/goods/show/3386
《SQL数据分析极简入门》https://edu.cda.cn/goods/show/3412
《Python特征工程极简入门》https://edu.cda.cn/goods/show/3502
重要的事情说三遍,本期所有打卡交流群,不承诺答疑!不承诺答疑!不承诺答疑! 只有群友互帮互助,互帮互助,信息共享!全靠大家用爱发电,如果你的问题没有得到解答,请多渠道上下而求索~
近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度学习等从业者的首选语言。
“工欲善其事,必先利其器。” 要做好数据分析,离不开一个好的编程工具,不论是从Python的语法之简洁、开发之高效,招聘岗位之热门来说,Python都是数据科学从业者需要掌握的一门语言。
但一直以来,人们却误以为“学会Python”是件很难的事情。
实则不然,这恰恰是我们选择学Python的理由之一。
《Python数据分析极简入门》定位于做数据分析所需Python知识的极简入门,所以只留核心中的核心,即Python基础、Pandas数据分析,确保数据分析的基础知识一网打尽的同时,减轻大家学习的压力!
本期计划报名200人,主要面向:
¥1.7 (PS:1.7 寓意 一起打卡、一起交流、一起进步 )收费不是目的,完成所有打卡后费用可全部返还!
重要的事情说三遍,本期所有打卡交流群,不承诺答疑!不承诺答疑!不承诺答疑! 只有群友互帮互助,互帮互助,信息共享!全靠大家用爱发电,如果你的问题没有得到解答,请多渠道上下而求索~
听说你已经被统计学劝退,被Python唬住……先别着急划走,看完这篇再说!
先说结论,大多数情况下的学不会都不是知识本身难,而是被知识的传播者劝退的。
比如大佬们授课,虽逻辑严谨、思维缜密,但你只能望其项背,因为大佬们往往无法体会菜鸟的痛苦。再比如一些照本宣科的老师,他们没有深入研究这些知识,无法用通俗的语言帮你解释,只能貌似努力地帮你认真地读完所有PPT……
究其本质而言,这种情况多半是按 “是什么、有什么用,怎么用” 的方式在学,而对在大多数人而言,第一步就学懂“是什么”,或许难度有点大,因为得从定义出发,了解性质,推导出原理,一套流程下来直接劝退了,反而最关心的有什么用、怎么用的问题没有解决。
所以接下来的内容我将用“MVP(最小可行化产品)” 的思路来筛选重点内容,帮你厘清哪些内容是不可或缺及必须要学的。然后以 “有什么用,怎么用,是什么” 的顺序展开,快速提升当你急需Get某个技能时候的学习效率。
另外教程的标题既然含有“极简入门”,那么至少有2个原则:
尽量不废话
尽量说人话
说“尽量”是因为有些时候,不得不说些废话才能引起你的注意,比如以上内容…
好,我们正式开始!
《Python统计学极简入门》从描述性统计到假设检验,你将学会如何描述数据、做参数估计、进行假设检验以及变量之间的关联分析。这些内容将提供扎实的统计分析能力以及Python实操,助力你在未来的研究和决策中运用统计学方法。
本期计划报名200人,主要面向:
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报名入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3386
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做数据分析的,为什么要写SQL?
没有数据的情况下,我们分析数据就像是巧妇难为无米之炊。因此,为了进行数据分析,我们必须获取数据。而大多数情况下,数据都存放在数据库中,这时候我们就必须要学会SQL取数了。
除了一部分公司专人专岗,有人帮你查好数据发你做分析,大部分情况还是需要你自己取数的。
《SQL数据分析极简入门》定位于做数据分析所需SQL知识的极简入门。首先需要了解SQL的基础知识,包括数据定义语言、数据操作语言和数据查询语言,以及常见的数据类型和查询执行顺序。此外,窗口分析函数是SQL中用于数据分析的重要工具,可以帮助我们进行各种复杂的数据分析操作。在实际应用中,我们也会遇到一些面试题,比如计算连续登录N天的用户数量以及近N日留存的用户数和留存率等问题。通过学习这些内容,我们可以更好地掌握SQL的应用和数据处理能力。
本期计划报名100人,主要面向:
¥1.7 (PS:1.7 寓意 一起打卡、一起交流、一起进步 )收费不是目的,完成所有打卡后费用可全部返还!
报名入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3412
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众所周知,关于数据与特征,业界广为流传着两句话:“数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限”、“garbage in,garbage out”。前者从机器学习的角度,较为严谨地指出,数据与特征的重要性要大于模型和算法;后者以近似戏谑般地表达了数据的重要性。
但是市面上关于特征工程的书,却只有寥寥几本 《特征工程入门与实践》、《精通特征工程》、《数据准备及特征工程》不仅数量少,而且里面的方法大部分也都是大家耳熟能详的内容:缺失值填补、归一化、one-hot,只看这些内容对于日常做特征的小伙伴们肯定是意犹未尽,总想着有没有更全面一些的内容,这个系列就尝试着给大家梳理一下这部分内容。
本期计划报名100人,主要面向:
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无论您是刚入门数据分析领域的新手,还是已经有一定经验的专业人士,我们都欢迎您加入我们的活动,与志同道合的伙伴一起学习打卡、交流、进步。通过CDA Club 组队打卡学习活动,我们希望打造一个共同成长、共同学习的社群,让数据分析的知识更加普及和深入人心!