进阶Python高手的正确姿势：巧用Python实现数据分析【隐藏攻略】

Python语言得天独厚的优势使之在业界的火热程度有增无减，尤其是在经历了互联网，物联网，云计算，大数据，人工智能等浪潮的推动下，其关注度、普适度一路走高。

究其原因，主要有以下 5个方面

1）简单易学：逻辑简单，语法更加贴近英语，初中水平也可入门

2）免费开源：共享代码，让Python变得简单

3）标准库：拥有强大易用的标准库，让编程更方便

4）]代码极短：相同功能 Java 与Python代码数量对比，显而易见

5）一码多用：可以用相同的代码处理不同规模的数据，以及并发的用户需求

眼看6月份毕业季又要来临了，职场又会涌入一批新生力量，你凭什么要求一家企业高薪聘用你？别告诉我，小学生都会Python了，你还仅仅只会些Python基础？！好了好了，我懂你！

作为编程爱好者，尤其是Python爱好者，每每和粉丝私下交流学习心得时，都能感受到大家遇到了很多问题，我大致分为了以下3类：

1、「基础不牢」类型：最近在自学数据分析，发现自己的 Python 基础太薄弱了，导致学的很吃力，原本一个别人只要花 10 掌握的知识点，自己要花 30 多分钟去查漏补缺……心累。

2、「学过就忘」导致「无法进阶实战」类型：学了些，但一直处于入门到做简单自动化的阶段，真到做项目了，明明有想法，实现落地却是很痛苦，各种查找都不是自己想要的效果，实现起来进度特别慢……完全没人指导。

3、「半路转型迷茫」类型：工作中一直用的 Java，最近看到谷歌在新的 Android 开发项目中放弃了 Java，深感 Java 前景堪忧。想学习下现在流行的 Python ，但会不会太晚了？该怎么学？太多问题可能成为你路上的坎，一不小心就掉入深渊，更别提什么深度学习、人工智能、大数据了。

试问：为什么在学习 Python的过程中会遇到这么多困惑？

我想回答一定有无数种，但大部分人的原因是这样的：没有找到一个好的学习方法，没有高手带路，没有人去督促你学习，或者没人在你出现疑惑的时候，及时给你解答……

为了更清晰认识Python，我帮大家梳理了Python的学习路线：

那测试员应该掌握 Python到什么程度？

首先你要搞清楚，对于python测试从业人员而言，学习python意味着什么？可以写自动化脚本，构建自动化测试框架，这无疑是测试界公认的“真理”；然而......Python的世界很精彩，如果你只了解他的冰山一角，那真是暴殄天物了！

经常有朋友会问起大数据，人工智能，那么这些东西的核心是什么？数据！通过对海量的数据进行分析，我们可以从中窥探出数据变化的趋势，从而尝试进行数据建模，进而用这套模型对某一事物的未来走向进行预测，这才是这些数据存在的意义，否则再多的数据也只是一盘散沙。

如何在海量数据中大浪淘沙，获取有价值的数据为我们所用呢，如果提炼这些数据进而分析各种关联呢，Python数据科学库给我们提供了便捷的路径及解决方案，就此我特地为大家邀请了 51Testing的资深技术大咖 为大家带来一场高能Python进阶直播课：

《揭秘数据挖掘与分析，Python数据科学初体验——入门最好的练手案例》：

√一则案例入手，科学计算库numpy初体验

√numpy的亮点

√“数学小常识”考考大家”小学”毕业了吗？ ^_^

√数据分析的通用流程

√在线数据分析及处理，结合案例，numpy再体验

√Python数据科学领域装备N要素

【适应人群】

1.有python基础（前提）

2.不局限于当前工作/学习中所涉及的python领域

3.对python科学计算库感兴趣

4.对python数据提取|分析|处理感兴趣

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