目前，许多国家都把人工智能、大数据等产业上升到国家战略层面，争先恐后的出台各种扶持政策。可见大数据是如此的重要。

而数据分析就是利用各种方法和工具来从大数据中提取出对我们有价值的东西。且对于各行各业来说，数据分析都有一定的使用价值。因此学会一些基本的数据分析技巧尤为重要。
对于许多初学者来说，数据 Kaggle 绝对是一个很好的学习平台。但由于 Kaggle 只是提供一个数据竞赛平台，虽然会有一些用户分享他们的处理方法，但几乎是英文的形式，且缺乏对关键步骤进行描述。因此对许多初学者来说并不友好。

本课程则会精心挑选 kaggle 上几个比较有代表性的数据分析项目进行详细的讲解。让你逐步入门数据分析行业。

先学课程

• 需要了解实验楼的基本操作，推荐学习 新手入门指南。
• Python 基础语法知识。
• 高等数学与线性代数基础知识。
• 需要了解 Pandas 相关的基础，推荐学习 Pandas 数据处理基础。
• 需要了解 Seaborn 相关的基础，推荐学习 Seaborn 数据可视化基础
• 需要了解 Matplotlib 相关的基础，推荐学习 Matplotlib 数据绘图基础。
• 需要了解 NumPy 相关的基础，推荐学习 NumPy 数值计算基础。

课程难度

• 中等

适合人群

• 本课程主要是对 Kaggle 上一些经典的数据分析项目进行介绍，面向有一点 Python 基础知识，想要深入学习数据分析并想动手实现的用户。

课程信息

• 学习周期：课程有效期 2 个月，2 个月后无法进行在线实验，但可查看文档内容。高级会员有效期内可一直学习，到期后课程失效，且无法查看文档。部分云主机实验环境因成本较高，存在开启次数限制。关于课程退款等相关注意事项说明，请阅读 用户付费协议。
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