最好的在线Python数据分析课程

数据科学是现代企业运营的重要组成部分。对于各种规模的企业来说，数据驱动的决策制定对于获得竞争优势和实现战略目标变得越来越重要。数据科学家收集、检查和解释大型数据集，然后利用他们的发现得出与业务决策相关的结论。

在未来几年，随着越来越多的企业认识到基于数据做决策的价值，对数据科学家的需求可能会增加。因此，对于那些拥有出色沟通、分析和解决问题能力的人来说，数据科学领域的工作前景非常光明。

如果你有兴趣从事数据科学领域的工作，有很多工具可以帮助你入门。

市面上有大量的训练营和在线课程可以帮助你掌握在这个领域取得成功所需的技能。

Coursera

Coursera 是一个在线教育平台，提供跨多个学科的各种课程、专业和学位。它由斯坦福大学的 Andrew Ng 和 Daphne Koller 教授于 2012 年创立。Coursera 与全球的机构和组织合作，为世界各地的学生提供一流的教学材料。Coursera 是学习课程的最佳平台。在这里，我们推荐一些使用 Python 进行数据分析的课程。

1. 使用 Python 进行数据分析

本课程将教你如何使用 Pandas、Numpy 和 Scipy 等 Python 库来清理、格式化和规范化数据以进行分析。你还将学习如何进行探索性数据分析、构建回归模型和管道，以及使用机器学习技术进行预测。实践实验、项目和视频讲座将帮助你练习技能。本课程适合初学者，大约需要 15 小时，并且可以随时访问。总的来说，如果你想掌握基础知识以便轻松处理更高级的材料，这是最好的课程。

完成本课程后，您将获得职业证书。

2. IBM 数据分析专业证书

本课程将帮助你学习数据分析师日常使用的最新实用技术和工具。你将了解如何在 Excel 电子表格和 IBM 等 BI 工具中使用不同的图表来可视化数据并得出结论。还将详细介绍 Cognos、Tableau 和 Analytics。你还将对 Python 有基本的了解，可以使用 Python 和 Pandas、Numpy 等库来分析数据，调用 API 和 Web 服务。本课程包括实践实验和项目，以帮助你发展技术技能，你可以将你的工作汇编成作品集。

我们推荐初学者学习此课程。课程时间灵活，大约需要 4 个月，每周至少需要 10 小时的练习。

Udemy

Udemy 是一个在线教育资源，提供各种主题的课程。

1. 学习 Python 进行数据分析和可视化 Ver 1

本课程将为你提供学习 Python 所需的所有必要工具，并有效地使用它来分析和可视化数据。这是一个让你开启数据科学职业生涯的绝佳机会！

在课程中，你将学习如何使用科学计算模块和工具以及 Python 编程来深入分析数据。

注册本课程后，你将获得对 100 多个示例 Python 代码笔记本、定期更新的视频以及可添加到你的作品集并展示给潜在雇主的新数据分析项目终身访问权限。

完成课程后，你将具备 Python 编程的实际操作知识，熟悉 numpy 和 Pandas，并能够使用 matplotlib 和 seaborn 库创建令人惊叹的数据可视化。你还将拥有一个展示 Python 数据分析技能的优秀作品集，并熟悉 Scikit Learn 和机器学习。

拥有 100 多个讲座、20 多个小时的材料以及 100 多个充满 Python 代码的示例笔记本，你将为数据科学职业做好充分准备！

2. 使用 Pandas 和 Python 进行数据分析

Python 强大的 pandas 库使数据分析快速简便。最适合你的 Python 数据分析课程将取决于你的个人需求和学习风格。即使你没有任何 Python 编码经验，本课程也适合你，因为它涵盖了 Python 的基础知识。它提供了数百种处理 Python 对象的方法，可以更轻松地分析数据。

本综合课程涵盖了广泛的主题，包括读取数据集、过滤数据、提取数据和处理文本数据。在整个课程中，你将学习从安装 pandas 到使用该库进行数据可视化的所有内容。

该课程教你该优秀库中包含的数百种不同的方法、属性、功能和特性。它还为你提供了大量数据集供你练习，以便你可以有效地使用 pandas 库的所有包并有效地学习。

本课程包含 45 小时的点播视频、练习和文章，以确保你对主题有透彻的理解。

Freecodecamp

FreeCodeCamp 是一个非营利组织，拥有一个交互式学习网络平台、一个在线社区论坛、聊天室、在线出版物和当地组织，旨在让任何人都能获得学习软件开发的途径。

链接： https://www.freecodecamp.org/learn/data-analysis-with-python/

1. 使用 Python 进行数据分析

使用 Python 进行数据分析认证课程将教你使用 Python 进行数据分析的基础知识。课程结束时，你将能够从 CSV 和 SQL 等来源读取数据，并使用 Numpy、Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库来处理和可视化数据。

有很多方法可以使用 Python 进行数据分析，通过完成此认证中的项目，你将展示出扎实的 Python 数据分析基础知识。

本课程介绍了 NumPy 的工作原理，并将其与 Python 内置列表进行比较。你将学习使用 NumPy 编写代码、执行索引和重塑，以及应用统计学等主题。

每个主题都包含 YouTube 视频观看、问题回答和练习，然后才能进入下一个主题。

Udacity

Udacity 是一个在线教育资源平台，提供各种专注于技术和职业相关技能的课程和纳米学位课程。该平台成立于 2012 年，因其与行业相关的学习内容和基于项目的学习方法而广受欢迎。

1. 数据分析师纳米学位计划

“数据分析师纳米学位计划”课程涵盖了使用 Pandas 和 NumPy 这两个流行的 Python 库进行数据分析的基础知识。课程从探索性数据分析和使用 Jupyter notebooks 进行基本数据可视化入门，然后概述数据分析过程。然后深入研究 NumPy，涵盖数据操作和高级数据处理技术，例如数据清理、数据存储和数据整洁度评估。

该课程还涵盖了使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化、探索潜在变量、数据可视化设计、数据流畅性和定量数据可视化。此外，该课程还讨论了数据叙事和专业演示的重要性，以及如何评估数据质量、局限性和偏差。

总的来说，对于任何有兴趣学习使用 Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Seaborn 进行数据分析的人来说，这门课程都是一个极好的起点。它涵盖了数据分析所需的基础概念和技术，并提供了可应用于实际数据集的实践知识。

该纳米学位计划专为中级学习者设计，为期 3 个月。它包括真实世界的项目。最终会给你一个结业证书。

2. Pandas 和 NumPy 数据分析入门

学习提问、整理、探索、分析和交流数据的整个数据分析过程。你将使用 NumPy 和 pandas 等库在 Python 中处理数据。

完成本课程后，你将掌握使用 Pandas 和 NumPy 分析数据的所有技能。你可以探索和操作数据，创建基本的可视化，使用 Jupyter notebooks，并讲述引人入胜的数据故事。你还将从头到尾学习数据分析过程，并掌握使用 NumPy 进行数据处理的艺术。

本课程适合希望了解数据分析基础知识以及用于数据分析的 Python 库的初学者。完成课程将帮助你获得丰富的知识和结业证书。

Codecademy

Codecademy 提供免费的 Python 数据分析在线课程。该课程涵盖使用 Python 进行数据分析的基础知识，包括数据收集、清理和可视化。

1. 数据科学家：分析专家

本课程专为刚接触数据分析并希望获得全面知识的个人量身定制。它涵盖了数据分析的所有必要方法和信息，从数据科学 Python 基础知识开始，探索 Pandas 库，进行探索性数据分析，使用 Python 进行数据可视化，数据整理、清理和整洁，Tableau 用于数据可视化，最后是用于数据科学的高级 SQL。

本课程总时长为 70 小时，完成学业后可获得结业证书。

2. 学习 Pandas 进行数据分析

本课程专为希望学习 Pandas 进行数据分析的人士而设。这是一门小型课程，仅需 6 小时。

本课程介绍 pandas，涵盖函数和合并数据框。Codecademy 提供包含文章和教程的课程，为了帮助你记住和巩固各章节内容，它设有各种测验和项目，以助你更好地学习和获得实践经验。

3. Python 探索性数据分析

在本课程中，你将学习 Python 中的探索性数据分析技术。在构建机器学习模型之前，课程将涵盖 EDA 用于数据准备、摘要统计、数据可视化技术和 EDA。要学习本课程，你应该具备基本的 Python 知识以及使用 pandas DataFrames 的经验。探索性数据分析对于任何数据科学家或分析师的工作流程都至关重要。

本课程推荐给初学者。

Great Learning 的 Python 数据分析

在本在线课程中，你将学习使用 Python 进行数据分析的基础知识。在整个课程中，你将在主题专家的指导下，使用 Python Jupyter Notebook 和相关库来分析各种数据集。你将获得使用不同数据集（包括 IPL、足球和漫威超级英雄）的实践经验，并学习如何生成引人入胜的可视化来呈现分析过的数据。此外，你还将学习如何使用 Python 在 Notebook 中加载各种数据集格式。完成课程后，你将收到一份结业证书。

本指南适合初学者，也可帮助中级学习者提高技能。许多网站都为我们提供了数据分析教程。以下是一些提到的网站。

1. JavaTpoint

Javatpoint 是一个知名的教育网站，提供各种编程语言和技术的全面教程。它为初学者和经验丰富的开发人员提供了各种资源，例如教程、练习题、面试题和多项选择题 (MCQ) 考试。它提供了大量关于各种数据分析主题的信息，例如：

• 数据挖掘：利用算法从大数据集中发现模式、趋势和关系，从而从数据中提取知识。
• 数据分析：利用数据改进决策制定的更广泛过程。除了数据挖掘之外，它还涉及数据清理、转换和可视化等其他步骤。
• 大数据：一个术语，用于描述难以使用传统方法处理的大型复杂数据集。
• 数据可视化：这是一个以视觉形式呈现数据以促进理解的过程。
• 数据分析涉及多个阶段：从从各种来源收集数据，识别和纠正错误或不一致之处，将数据转换为适合分析的格式，汇总和可视化数据以了解其特征，根据样本数据得出关于总体的人口统计学结论，使用统计技术根据历史数据预测未来结果，并根据数据分析推荐优化结果的措施。

JavaTpoint 涵盖了数据分析的所有方面。JavaTpoint 是任何想要了解数据分析的人的宝贵资源。它提供了该领域的全面概述和特定主题的深入信息。

2. GeeksforGeeks

GeeksforGeeks 是一个流行的在线平台，提供计算机科学、编程及相关主题的教程和资源。GeeksforGeeks 以其丰富的文章、编程练习题和面试准备材料而闻名。虽然它不专门专注于数据分析，但它涵盖了许多编程语言和主题，包括 Python。

数据分析教程

• 本教程提供了使用各种工具和技术的全面数据分析指南。
• 它涵盖了使用 Pandas 库进行数据读取以及使用各种图表和库进行数据可视化。它还包括探索性数据分析、多元数据 EDA、单变量数据 EDA 和时间序列数据分析。
• 本教程还涵盖了数据预处理，包括数据格式化、清理、离群值检测、数据采样、数据转换和分箱。涵盖所有这些主题后，本教程将为学习者提供有效分析数据所需的技能。
• 本教程适合初学者和中级学习者，因为它包含从基础到高级的主题。

3. TutorialsPoint

TutorialsPoint 是一个提供各种编程语言、Web 开发、数据库管理和其他技术相关主题教程和文档的网站。TutorialsPoint 以其全面且易于理解的教程而闻名。

Python 数据科学教程

• 本教程旨在指导初学者开始学习数据科学。它涵盖了数据分析所需的所有基本库，例如 pandas、numpy、scipy 和 matplotlib。此外，本教程将指导你完成各种数据预处理方法，如数据清洗、CSV 数据处理、JSON 数据处理、XLS 数据处理、数据整理和数据聚合。最后，本教程以全面的数据可视化和统计数据分析概述结束。
• 这些教程对希望复习或准备面试的经验丰富或中级学习者非常有帮助。

结论

这些课程通常涵盖使用 Python 进行数据分析的各个方面，包括 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库。然而，此后情况可能有所发展。在注册特定课程之前，建议阅读评论、探索课程预览，并在可能的情况下利用免费试用期。

在线课程允许学习者以自己的速度学习，使他们能够将课程融入繁忙的日程中。许多在线课程都提供交互式学习资源，例如测验、作业和论坛，通过提供参与和反馈的机会来增强学习体验。