现代数据科学工作需要熟练掌握分析工作流程和使用强大工具的熟练专业人员 Python几乎可以在处理数据的每个方面发挥不可或缺的作用 - 从摄取，查询到提取和可视化 本课程重点介绍十二个技巧和诀窍，您可以将其付诸实践，以提高您的Python技能 这些技术很容易应用于常用的数据管理任务，包括以下内容：如何使用CSV，JSON和TXT文件提取数据; 如何使用Pandas等库来探索数据; 如何使用DataFrame组织和连接数据; 如何在Python中使用ggplot创建数据的图表和图形表示; 和更多
主题包括： 使用包括Parquet在内的平面文件 使用API或库读取数据 与熊猫一起检查和汇总数据 用Pandas导出数据 使用ggplot创建图表 使用ggplot为样式绘图 完成数据可视化 Python是当今使用最简单, 功能最强大的编程语言之一 在处理数据时, Python已经成为大小企业不可或缺的语言 很容易学习, 阅读和处理几乎任何你抛出的任务 嗨, 我是Ben Sullins, 在这个课程中, 我们将看看在数据科学工作流程中使用Python的提示 我们将首先考察如何使用Python将数据吸收到工作流程中, 包括使用不同的文件格式和从Web API读取数据 在第二章中, 我们将深入了解如何使用强大的pandas来处理数据, 这是数据科学在Python中的工作 最后, 我们将看到我们如何使用ggplot（一个强大的图形库）轻松地可视化我们的分析 我们将覆盖所有这些主题, 为您的用户提供高质量的分析 我们来吧 本课程视频下载地址:数据科学Python技巧
