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数据分析师入门/课时/综合练习
RawBlame
课时目录12 节

数据分析师入门

  1. 01数据分析概览
  2. 02Excel 分析
  3. 03Python/R 与 Pandas
  4. 04数据采集
  5. 05数据清洗
  6. 06统计分析
  7. 07数据可视化
  8. 08探索性分析
  9. 09机器学习入门
  10. 10深度学习概览
  11. 11大数据技术
  12. 12综合练习

综合练习

端到端 Notebook 报告。

40 分钟

综合练习

端到端:采集 → 清洗 → EDA → 可视化 → 简短报告。 与 bi-analyst-essentials 互补:本课对齐 data-analyst 路线图全栈分析流程。

学习目标

  • 选 CodeRoadMap 公开指标
  • Jupyter Notebook 交付
  • 3 张图 + 3 条洞察
  • 可复现 data/README

核心概念

本课对齐 /roadmaps/data-analyst 对应节点。

示例

# 毕业结构
# data/raw/
# notebooks/analysis.ipynb
# reports/summary.md

练习

  • 在路线图页面定位本课覆盖的节点
  • 完成一个最小可演示示例
  • 写 2 条与 CodeRoadMap 站内栈的对照笔记

小结

综合练习(da-practice)完成后进入下一课。

加载本节练习…
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