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進擊的IT人
2020/02/11
9618
學python資料分析容易遇到的瓶頸,這三招化解你的撞牆期
文章段落
python資料分析自學好還是上課好?
python資料處理易遇到的瓶頸
python資料分析遇撞牆期的練習心法
python資料處理課程快速解決難題,更具效率且打穩基礎
python資料分析自學好還是上課好?
相信很多人都會有相同的疑問「想把python資料分析學好的話,到底是要跟著課程進度走、亦或是自學呢?」在回答這個問題前,你可以先思考的是:自己有無相關經驗?有無一定的學習路徑?可取得的資源是否豐富?在沒有經驗的前提之下,需要自行摸索出完整、有架構的學習路徑其實並不容易,正因為無經驗,所以難以判斷出各個元素的學習順序,常常會因為如此而耗費極大的心力以及時間。
python資料處理易遇到的瓶頸
python資料分析容易上手,但正是因為使用起來非常便利,語言越是高級,他背後的那套機制就更複雜,且網路上自學資源太多,沒有系統性的整合,常常會導致學習效果降低,且若是在學習上遇到了問題也只能請教 Google 大神或是一些技術論壇,但每個人的執行環境、步驟上的差異也可能導致不ㄧ樣的問題,常常無法有效的找到需要的資訊。
python資料分析遇撞牆期的練習心法
在解決問題時,可能碰到第一次不成功,更可能第二次第三次也失敗。其實這時候一定很多人開始懷疑自己不夠聰明,甚至覺得自己不是這塊料,但事實上,這是每一個程式設計師都碰過的問題,這跟你聰不聰明無關,而是該如何回應這個問題、如何讓這個程式跑得動,才是要點!或許在這之中你會感到無比挫折,但帶著你的耐心、熱情去探索,終將會找到成功得途徑,你的功力也得大幅提升!
python資料處理課程快速解決難題,更具效率且打穩基礎
在自學路上可能跌跌撞撞,更可能在這之中消磨掉對python資料處理的學習熱情。或許你能試試上課學習,由專業老師帶領你系統化的學習,也許這是比自學更適合你的方式!在
python資料分析課程
中你可以學到的是:
Python 基礎知識
探索Python語言的基礎知識,包括基本的語法,變量和程式類型。
Python 列表
習透過各種方式建立子集和python資料處理列表操作基礎。
函數與開發套件
如何利用Python函數結合目前已知的模組套件,將Python效能發揮最大化。
數據分析 Numpy
學習構建Numpy數組,以利執行大量的數據運算。
資料視覺化 Matplotlib
學習運用實際數據創建任務和自定義各類圖表,並將大量資料透過系統進行視覺化處理。
資料科學控制流和Pandas
提供條件進行程式編寫執行任務,並了解python資料處理中Data Science關鍵的數據結構,使其在流程控制階段能運作更流暢。
只要跟著課程有系統且循序漸進的學習,就能漸漸掌握學習的脈絡,不怕自學遇到困難卻無從解決。一同加入目前最火紅的python資料分析跟上大數據的熱潮!
延伸閱讀:
Python 教學跟上物聯網時代,五個必學Python課程的理由
免費學習資源不漏接
Python
資料分析
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