先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）

正文

3. 有一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业逻辑。因为只有理解了商业问题，才能转换成数据分析的问题，从而满足部门的要求。

4. 数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表达”，成效也会大打折扣。

现在大多工作都需要你拥有逻辑分析能力，尤其是对数据的分析理解。在数据化运营理念深入的今天，BAT这样的大型互联网公司强调全员参与数据化运营，把数据分析当作一种能力在培训，也必定是未来趋势。

怎么学呢？

今天就分享给大家这份字节大佬开源分享的《Python数据分析实例》，从入门到精通成体系的一套教程，非常适合初学者以及想要进阶的同学。

第1章 准备工作

第2章 引言

第3章 ipython：一种交互式计算和开发环境

• ipython基础

• 内省

• 使用命令历史

• 与操作系统交互

• 软件开发工具

• ipython html notebook

• 利用ipython提高代码开发效率的几点提示

• 高级ipython功能

第4章 numpy基础：数组和矢量计算

• numpy的ndarray：一种多维数组对象

• 通用函数：快速的元素级数组函数

• 利用数组进行数据处理

• 用于数组的文件输入输出

• 线性代数

• 随机数生成

• 范例：随机漫步

第5章 pandas入门

• pandas的数据结构介绍

• 基本功能

• 汇总和计算描述统计

• 处理缺失数据

• 层次化索引

• 其他有关pandas的话题

第6章 数据加载、存储与文件格式

• 读写文本格式的数据

• 二进制数据格式

• 使用html和web api

• 使用数据库

第7章 数据规整化：清理、转换、合并、重塑

• 合并数据集

• 重塑和轴向旋转

• 数据转换

• 字符串操作

• 示例：usda食品数据库

第8章 绘图和可视化

• matplotlib api入门

• pandas中的绘图函数

• 绘制地图：图形化显示海地地震危机数据

• python图形化工具生态系统

第9章 数据聚合与分组运算

• groupby技术

• 数据聚合

• 分组级运算和转换

• 透视表和交叉表

• 示例：2012联邦选举委员会数据库

第10章 时间序列

• 日期和时间数据类型及工具

• 时间序列基础

• 日期的范围、频率以及移动

• 时区处理

• …

第11章 金融和经济数据应用

• 数据规整化方面的话题

最后

不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~

给大家准备的学习资料包括但不限于：

Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件

python 零基础视频教程

Python 界面开发实战教程

Python 爬虫实战教程

Python 数据分析实战教程

python 游戏开发实战教程

Python 电子书100本

Python 学习路线规划

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。**

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[外链图片转存中…(img-kB70xi7l-1713454704161)]

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