课程主页: https://www.udemy.com/course/data-visualizations-using-python-with-data-preparation/
在数字化时代，数据分析和数据科学的重要性日益凸显。根据SAS的研究，学习数据分析的理由有以下五点：首先，数据分析可以培养解决问题的能力，这在职业生涯和日常生活中都非常实用。其次，数据分析师和数据科学家的需求量很大，随着更多企业和行业开始重视数据，相关技能的短缺问题将愈发明显。第三，数据无处不在，几乎每个公司都需要从数据中获取洞察，利用数据改善流程。第四，数据分析的重要性只会增加，拥有洞察数据的能力将为公司决策提供巨大的价值。最后，数据分析涉及多个领域，包括计算机科学、商业和数学，学习数据分析后，您还可以进入物联网和智能城市等相关领域。
本课程《使用Python进行数据可视化与数据准备》旨在帮助您掌握Python编程基础，尤其是在数据可视化方面。课程内容涵盖数据挖掘过程中的数据理解阶段和数据准备阶段，您将学习如何使用Python进行应用统计分析。
课程内容包括：
– 数据挖掘过程
– 数据集的下载与读取
– 各种图表的绘制（如条形图、直方图、折线图等）
– 使用Seaborn库进行数据可视化
– 数据处理技巧（如选择变量、删除缺失值、去重等）
– 保存图像和制作交互式图表
无论您是数据科学的初学者，还是想提升自己数据可视化技能的专业人士，这门课程都非常适合您。通过本课程，您不仅可以学习到Python编程的基本知识，还能深入理解数据的处理与可视化，助力您的职业发展。推荐大家积极参与，迈出学习数据科学的第一步！
课程主页: https://www.udemy.com/course/data-visualizations-using-python-with-data-preparation/