说一下这几天吃到的一个大瓜：上周14号，SOHO中国董事长潘石屹在他的微博上，竟-然-说-要-学-Python语言！
（地产大亨都要来抢我们程序员的饭碗了， 想想一阵心焦…… ）
重点是，第二天潘石屹紧接着发了一篇长微博，洋洋洒洒、非常细致的阐述了他为什么要学习 Python，以及在信息时代 Python 有多重要！ 看得出来，Python真的深深地俘获了大佬的心。
不过，Python 现在这么备受青睐确实不难理解。
这几年来Python的热度一直都居高不下。GitH ub 最新 发 布 的 2 019 年度报 告表示 ， P ytho n 首次 超过Java， 成为 GitH ub 上使用人数第二多的编程语言。
Python作为人工智能的入门语言，它的使用人数增速之快与人工智能发展有着紧密关系。随着人工智能作为新一轮的技术革命的爆发，Python的发展前景和应用广度毋庸置疑。可以说， Python 是面向未来最受欢迎的语言。
但当下及未来近几年 ，由于 云计算、 大数据 等新技术 迅速 发展 ，企业每天会产生海量数据 ， BAT日均数据更是达到了PB级别。 而“数据”产业落地商用带来的巨额红利，让各大互联网企业红了眼。
因此，企业急需大量的“数据人才”来分析挖掘数据价值。而 P ython 就是这些数据分析人才必会的一项 技术 。
从各大招聘网站大家也可以看到，专业的数据分析师正在不断扩招，而数据分析能力也几乎成为每个岗位的必备技能，有些企业甚至开出45k月薪的天价来抢夺“数据人才”。
这种情况下，数据分析将会是每个程序员个人能力最重要的补充，也是BAT这类大公司急招人才的必备技能。
但一提数据分析，很多人就觉得知识点特别多，无从下手总抓不住重点，学起来相当吃力，常常毫无头绪，搞不清关键数据。
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一、基础篇-数据分析必备技能本部分由浅入深系统化讲解，内容详尽，囊括了平时学习工作中经常用到的分析技能，特别适合对数据分析感兴趣想要入门提高的人学习。
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主要包含5个知识点：
1.基础-Python数据可视化
JIEBA分词绘制词云图；Pandas中的绘图函数；统计与机器学习-散点图矩阵；统计与机器学习-逻辑回归；3步轻松绘制决策树
2.基础-Excel数据可视化
Excel经典10种数据表；Excel函数offset的3种动态图表；Matplotlib 5个必会基础用法；Matplotlib 5种常用图表绘制；Matplotlib 2种三维图形绘制。
3. 进阶-使用SQL实现数据操作
SQL基础语法；SQL表连接；SQL普通函数；SQL窗口函数；SQL优化
4. 进阶-K-means聚类分析
利用K-Means聚类分析做客户分群；利用客户关系模型对客户进行细分；3种工具快速实现客户价值分析；案例：互联网金融行业客户价值分析
5. 高级-数据挖掘逻辑回归
数据挖掘应用前景；逻辑回归预测算法；信用评分卡 ；建立评分模型流程和统计量；生成信用评分模型
二、进阶篇-常用数据分析方法论本节内容介绍了验证分析与建模预测，理论与实战结合，特别适合缺少系统分析理论支撑或想深耕数据分析领域的人学习，对你进入大厂或者从事数据工作会有不少帮助。
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1. 全面掌握主流的数据分析模型和方法。
2. 指导大家如何在工作中高效地输出一份有价值的数据分析报告。
主要包含6个知识点：
1. 数据集中趋势
数理统计基础之均值、中位数、众数、三者之间的关联与对比
2. 假设检验
推论统计之假设检验概念；小概率事件；P-Value与显著性水平；假设检验步骤
3. 多元线性回归程序与可视化
Python实现多元线性回归；3D可视化拟合效果
4. 逻辑回归模型
模型简介；分类思想；sigmoid函数
5. 分类模型评估指标
分析模型评估之正确率、精准率、召回率、F1调和平均值
6. 数据分析基本流程之AQI分析与预测
数据分析基本流程；流程对比理解
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