使用 Python 进行数据分析

Eric Chuar 成功获得了 使用 Python 进行数据分析 IBM 个人与专业生产力课程证书。

学校：
国际商业机器

毕业了：
2019

持续时间：
6个月

开发用于清理和准备分析数据的 Python 代码，包括处理缺失值、格式化、规范化和分选数据

使用数据框架操作数据、汇总数据、了解数据分布、执行相关操作并创建数据管道

使用 Pandas、Numpy 和 Scipy 等库对实词数据集进行探索性数据分析并应用分析技术

使用机器学习 scikit-learn 库构建和评估回归模型，并将其用于预测和决策

起初，数据清理和准备的整个概念让人感觉有点不知所措。但随着深入研究，我发现掌握这些技能对于准确分析至关重要。

数据处理是另一个需要大量工作的领域。学习使用数据框架、汇总数据和理解数据分布为我的技能组合又增加了一层。收集数据是一回事，但以有意义的方式理解数据又是另一回事。

该课程还带领我进入了探索性数据分析的世界，在这里我可以使用 Pandas、Numpy 和 Scipy 等库将分析技术应用到真实世界的数据集中。这种实践方法让我受益匪浅，让我有机会将理论和概念付诸实践。

然后是机器学习部分，这有点令人生畏。但一旦我开始学习，使用 scikit-learn 库构建和评估回归模型就成了这门课程最令人欣慰的部分之一。能够根据这些模型预测结果并做出明智的决策，就好像看到所有的碎片都汇聚到了一起。

这门课程对我从事数字营销、编程和教练工作非常宝贵。现在，我可以自信地处理数据、理解数据，并利用数据为战略和决策提供依据。这不是一个轻松的旅程，但我获得的技能和见解非常值得。