使用 NumPy 预处理数据(Preprocessing Data with NumPy)

问题

大多数数据分析师、数据科学和编码课程都错过了关键的实践步骤。他们不会教您如何处理原始数据，如何清理和预处理它。这会在您工作所需的技能与您在培训中获得的能力之间造成相当大的差距。说实话，现实世界的数据是杂乱无章的，所以你需要知道如何克服这个障碍才能成为独立的数据专家。

我们在网上看到的训练营，甚至现场课程都忽略了这方面，并向您展示了如何使用“干净”的数据。但这对你没有好处。实际上，无论是在申请工作还是在工作中，它都会让你退缩。

解决方案

我们的目标是使用 NumPy 包为您提供完整的准备。本课程将使您成为有能力的数据分析师，并对世界上最著名的计算软件包之一有深刻的理解。为了带您去那里，我们将广泛介绍以下主题。

· ndarray 类以及我们使用它的原因

· 数据数组的类型通常包含

· 切片和压缩数据集

· 数组的维度，以及如何减少它们

· 生成伪随机数据

· 从外部文本文件导入数据

· 保存/导出数据到外部文件

· 计算数据集的统计量（最大值、最小值、均值、方差等）

· 数据清洗

· 数据预处理

· 最终实例

这些主题中的每一个都建立在以前的主题之上。而这正是我们的课程如此有价值的原因。一切都以正确的顺序显示，我们保证您不会在途中迷路，因为我们在视频中提供了所有必要的步骤（没有一个被跳过）。换句话说，在您知道如何索引或切片之前，我们不会教您如何连接数据集。

因此，为了让您为通往数据科学职位的漫长旅程做好准备，我们创建了一门课程，向您展示该工作的所有工具：使用 NumPy 预处理数据课程 [MG1]。

我们相信该资源将显着提高您找到工作的机会，因为它会让您为面试中经常出现的实际任务和概念做好准备。

NumPy 是 Python 的科学计算基础包。当您需要计算数学和静态运算时，它已成为首选工具。

为什么要学它？

数据分析师的大部分工作都致力于预处理数据集。毫无疑问，这涉及 NumPy 闻名的大量数学和统计技术。更重要的是，该包引入了多维数组结构，并提供了大量的内置函数和方法以供使用。换句话说，NumPy 可以被描述为一种计算稳定的最先进的 Python 工具，它提供了极大的灵活性并可以将您的分析提升到一个新的水平。

我们将涵盖的一些主题：

1. NumPy 基础

2. 随机生成器

3. 处理文本文件

4. 使用 NumPy 进行统计

5. 数据预处理

6.最终实例

1. NumPy 基础

要充分掌握 NumPy 的能力，我们需要从基础开始。在课程的这一部分，我们将研究 ndarray 类，讨论为什么它如此受欢迎，并熟悉“索引”、“切片”、“维度”和“减少”等术语。

为什么要学它？

如上所述，NumPy 是科学计算的典型包，要了解它的真正价值，我们需要从它的核心——ndarray 类开始。我们对基础知识理解得越好，就越容易掌握更难的概念。这就是为什么为构建我们的 NumPy 技能打下良好基础至关重要的原因。

2. 随机生成器

在我们学习了基础知识之后，我们将继续学习伪随机数据和随机生成器。这些生成器将帮助从给定的概率分布或一组固定的可行选项中构建一组任意变量。

为什么要学它？

在数据驱动领域工作，我们有时需要构造部分任意测试以查看我们的代码是否按预期工作。这就是随机生成器的价值所在，因为它们允许我们构建伪随机数据的数据集。随机生成器的额外好处是，如果我们希望复制特定的随机化，我们可以设置种子，但我们将在课程本身中详细介绍所有细节。

3. 处理文本文件

用文本文件交换信息实际上是我们今天交换信息的方式。在这部分课程中，我们将使用前面介绍的 Python、pandas 和 NumPy 工具为您提供导入或保存数据时所需的基本知识。

为什么要学它？

在许多课程中，您只会获得一个数据集来练习您的分析和编程技能。然而，我们不想对现实视而不见，将原始数据集从外部文件转换为可用的 Python 格式可能是一个巨大的挑战。

4. 使用 NumPy 进行统计

一旦我们学会了如何从外部文本文件导入大量信息，我们就终于准备好探索 NumPy 的优势之一——统计。由于这个包在计算上非常耐用，我们经常依赖它的功能和方法来计算样本数据集的统计数据。其中包括平均值、标准差等。

为什么要学它？

要成为一名数据科学家，您不仅需要能够预处理数据集，还需要提取有价值的见解。了解有关数据集的更多信息的一种方法是检查其统计数据。因此，我们将使用该包来了解有关数据的更多信息，以及如何将这些知识转化为我们可用于预测的关键信息。

5. 数据预处理

即使您的数据集处于干净且易于理解的状态，它也还没有准备好进行处理以进行可视化和分析。中间有一个关键的步骤，那就是数据预处理。

为什么要学它？

数据预处理是数据分析师可以证明他们在工作中有多出色的地方。这一阶段的工作需要能够选择正确的统计工具来提高数据集的质量，并需要具备使用高级 pandas 和 NumPy 技术实施它的知识。只有当你完成这一步时，你才可以说你的数据集已经过预处理并准备好进行下一部分，即数据可视化。

6.实例

该课程包含大量练习和实际案例。更重要的是，最后，我们提供了一个全面的实际示例，它将向您展示您一路上所学的一切如何完美地结合在一起。在这里，您将能够了解您在追求数据职业的过程中掌握 NumPy 的旅程有多远。

你得到什么

· 积极的问答支持

· 成为数据分析师的所有 NumPy 知识

· 一个有抱负的数据分析师社区

·结业证书

· 访问频繁的未来更新

· 真实世界的训练

准备好从零开始成为一名 NumPy 数据分析师

为什么要等？每一天都是错失的机会。

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