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Projects that are alternatives of or similar to Hands On Data Analysis

Juliabox
Juliabox continues to run, but this codebase is no longer current.
Stars: ✭ 180 (-0.55%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Deeptoxic
top 1% solution to toxic comment classification challenge on Kaggle.
Stars: ✭ 180 (-0.55%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Academiccontent
Free tech resources for faculty, students, researchers, life-long learners, and academic community builders for use in tech based courses, workshops, and hackathons.
Stars: ✭ 2,196 (+1113.26%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Face and emotion detection
Stars: ✭ 181 (+0%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Pytorch Vae
A CNN Variational Autoencoder (CNN-VAE) implemented in PyTorch
Stars: ✭ 181 (+0%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Deeplearning.ai Note
网易云课堂终于官方发布了吴恩达经过授权的汉化课程-“”深度学习专项课程“”,这是自己做的一些笔记以及代码。下为网易云学习链接
Stars: ✭ 181 (+0%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Quant Notes
Quantitative Interview Preparation Guide, updated version here ==>
Stars: ✭ 180 (-0.55%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Deeprl Agents
A set of Deep Reinforcement Learning Agents implemented in Tensorflow.
Stars: ✭ 2,149 (+1087.29%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Eeg Notebooks v0.1
Previous version of eeg-notebooks
Stars: ✭ 181 (+0%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Subpixel
subpixel: A subpixel convnet for super resolution with Tensorflow
Stars: ✭ 2,114 (+1067.96%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Lets Plot Kotlin
Kotlin API for Lets-Plot - an open-source plotting library for statistical data.
Stars: ✭ 181 (+0%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Libfm in keras
This notebook shows how to implement LibFM in Keras and how it was used in the Talking Data competition on Kaggle.
Stars: ✭ 181 (+0%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Scatteract
Project which implements extraction of data from scatter plots
Stars: ✭ 181 (+0%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Nlp profiler
A simple NLP library allows profiling datasets with one or more text columns. When given a dataset and a column name containing text data, NLP Profiler will return either high-level insights or low-level/granular statistical information about the text in that column.
Stars: ✭ 181 (+0%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Infersent
InferSent sentence embeddings
Stars: ✭ 2,179 (+1103.87%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
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SegNet model implemented using keras framework
Stars: ✭ 180 (-0.55%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Machinelearning ng
吴恩达机器学习coursera课程,学习代码(2017年秋) The Stanford Coursera course on MachineLearning with Andrew Ng
Stars: ✭ 181 (+0%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Pyro2
A framework for hydrodynamics explorations and prototyping
Stars: ✭ 181 (+0%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Berkeley Stat 157
Homepage for STAT 157 at UC Berkeley
Stars: ✭ 2,523 (+1293.92%)
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Girls In Ai
免费学代码系列:小白python入门、数据分析data analyst、机器学习machine learning、深度学习deep learning、kaggle实战
Stars: ✭ 2,309 (+1175.69%)
Mutual labels:  jupyter-notebook

Hands-on data analysis

动手学数据分析

项目初衷

这件事始于datawhale以前的数据分析课程,那时我作为一名学员的以《python for data analysis》这本书为教材教材,通过刷这本教材的代码来学习数据分析,书里对于pandas和numpy操作讲的很细,但是对于数据分析的逻辑的内容,就少了很多。所以很多学习者和我学完之后发现,敲了一堆代码并不知道它们有什么用。然后我也上过datawhale的另一门课程—数据挖掘实战。这门课程又比较偏模型和实战,直接给你一个任务,让你去完成,上手难度比较大,但是它的实战性可以让你对于什么是数据挖掘,以及数据挖掘的逻辑有很好的把握。所以有没有这样一门课,以项目为主线,将知识点孕育其中,通过边学,边做以及边被引导的方式来使学习效果达到更好,学完之后既能掌握pandas等的知识点又能掌握数据分析的大致思路和流程。通过调查发现,市面上这样的项目好像没有可以完全符合这样的标准(失望.jpg)。所以datawhale的小伙伴一起来做一门这样的开源课程,完成上面所说的那些小目标,让所有使用了我们课程的小伙伴可以更好的开启他的数据分析之路。

这门课程现在是1.0版本,从基础的数据分析操作和数据分析流程讲起。之后会不断加入新的内容(比如数据挖掘的算法之类的)。这是开源课程,会不断迭代,大家共同参与,一起努力。

既然这是一门诞生于datawhale的课程,学习它的时候搭配datawhale所配备其他资源会更好。我们提供的代码是jupyter形式的,里面有你所要完成的任务,也有我们给你的提示和引导,所以这样的形式再结合datawhale的组队学习,可以和大家一起讨论,一起补充资料,那么学习效果一定会加倍。还有,datawhale之前开源了一门pandas的教程—Joyful-Pandas。里面梳理了Pandas的逻辑以及代码展示,所以在我们数据分析的课程中,关于Pandas的操作,你可以参考Joyful-Pandas,可以让你的数据分析学习事半功倍。

关于我们项目的名字——动手学数据分析(Hands-on data analysis)。数据分析是一个要从一堆数字中看到真相的过程。学会操作数据只是数据分析的一半功力,剩下的另一半要用我们的大脑,多多思考,多多总结,更要多动手,实打实的的敲代码。所以也希望在学习这门课时,多去推理,多去问问为什么;多多练习,确保理论实践结合起来,在课程结束的时候一定会有大收获。

课程编排与服用方法

课程现分为三个单元,大致可以分为:数据基础操作,数据清洗与重构,建模和评估。

  1. 第一部分:我们获得一个要分析的数据,我要学会如何加载数据,查看数据,然后学习Pandas的一些基础操作,最后开始尝试探索性的数据分析。
  2. 第二部分:当我们可以比较熟练的操作数据并认识这个数据之后,我们需要开始数据清洗以及重构,将原始数据变为一个可用好用的数据,为之后放入模型做准备
  3. 第三单元:我们根据任务需求不同,要考虑建立什么模型,我们使用流行的sklearn库,建立模型。对于一个模型的好坏,我们是需要评估的,之后我们会评估我们的模型,对模型做优化。

服用方法

我们的代码都是jupyter形式,每个部分的课程都分为课程和答案两个部分。学习期间,在课程代码中,完成所有的学习,自己查找资料,自己完成里面的代码操作,思考部分以及心得。之后可以和小伙伴讨论,分享资料和心得。关于答案部分,大家可以参考,但是由于数据分析本身是开放的,所以答案也是开放式的,更多希望大家可以有自己理解和答案。

内容导航

章节 小结 内容
第一章 1. 数据载入及初步观察 课程
参考答案
2.pandas基础 课程
参考答案
3.探索性数据分析 课程
参考答案
第二章 1.数据清洗及特征处理 课程
参考答案
2.数据重构1 课程
参考答案
3.数据重构2 课程
参考答案
4.数据可视化 课程
参考答案
第三章 1.数据建模 课程
参考答案
2.模型评估 课程
参考答案

反馈

成员介绍

姓名 属性 地址
陈安东 中央民族大学 知乎:https://www.zhihu.com/people/wang-ya-fei-48
金娟娟 浙江大学硕士 知乎:https://www.zhihu.com/people/wu-shi-lan-xiao-wang-zi
杨佳达 数据挖掘师 GitHub:https://github.com/yangjiada
老表 公众号简说Python作者 个人公众号:简说Python
李玲 算法工程师 知乎:https://www.zhihu.com/people/liu-yu-18-38
张文涛 中山大学博士研究生 GitHub: https://github.com/Fatflower
高立业 太原理工大学研究生 GitHub:https://github.com/0-yy-0

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