数据分析实战45讲 | 完结

即学即用的数据分析入门课
数据分析核心概念和工具；
数据采集、清洗、分析方法论；
10 大数据挖掘算法精讲；
Kaggle 实战项目练习。
数据一直都有，但我们从未像现在这样需要数据，渴望数据，因为大数据已经改变了我们思考和决策的方式，并正在创造未来。当下，几乎每个人和每个公司都需要具备数据分析的能力，只有这样，我们才能真正参与到这个海量数据崛起的时代。
但是，说到数据分析和数据挖掘，很多人都是心向往之，却总是望而却步：

• 要学的东西太多了，从统计学到 SQL，从 Python 到 R 语言，听着就累；
• 感觉太难了，数据挖掘算法根本学不明白，真叫人头大；
• 也学了不少东西，但觉得很理论，完全不知道该怎么用。

确实，数据挖掘和数据分析有一些门槛，但是和学习任何新东西一样，它也需要更加高效的方法。事实上，你只需要熟悉数据从采集、清洗到集成的准备过程，掌握最核心的十个数据挖掘算法，重视对工具的熟练使用，从一个个小项目做起，快速积累经验，你就能拥有数据分析这项新技能，有能力真正把数据转化成财富，创造价值。
专栏分为 5 大模块。
预习篇
介绍数据分析的全景图和最佳学习路径。此外还有 3 篇 Python 入门内容，分别是 Python 的基本语法和两大工具 NumPy、Pandas，帮助你快速上手。
基础篇
帮你梳理数据分析的流程，了解数据分析的方方面面。包括数据分析的基础概念、数据采集、数据处理以及数据可视化。
算法篇
算法是数据挖掘的精华所在，也是专栏的重点内容。专栏精选 10 大算法，包括分类、聚类和预测三大类型。每个算法都从原理和案例两个角度学习，帮助你快速理解和应用。
实战篇
理论是铠甲，落实在项目，进行实战才是我们的目标。专栏里精选了 5 个项目，让你在实操中深入理解数据分析，体验数据思维。
工作篇
面试通向数据分析工程师的最后一步，所以这一模块会告诉你面试时需要注意什么，职位的晋升路径又是怎样的？帮你打通最后一关。