数据分析学习规划，从基础到高级
- 数据分析基础 课程：Data Science and Machine Learning Bootcamp with R – Jose Portilla 这门课程介绍了R编程语言，涵盖了数据分析、可视化、机器学习等基本概念。R是一种广泛用于数据分析的编程语言。
- Python编程和数据分析基础 课程：Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp – Jose Portilla 本课程教授Python编程基础，并涵盖了数据分析和机器学习的基本概念。Python是数据科学领域最流行的编程语言之一。
- 数据可视化 课程：Data Visualization with Python: The Complete Guide – Kirill Eremenko 学习如何使用Python中的各种库（如Matplotlib、Seaborn等）进行数据可视化。
- SQL基础 课程：The Complete SQL Bootcamp – Jose Portilla 学习SQL（结构化查询语言）的基础知识，用于从关系型数据库中提取、操作和分析数据。
- 数据清洗和预处理 课程：Data Wrangling in Pandas for Data Science – Minerva Singh 学习如何使用Python中的Pandas库进行数据清洗、预处理和分析。
- 机器学习和数据挖掘 课程：Machine Learning A-Z: Hands-On Python & R In Data Science – Kirill Eremenko和Hadelin de Ponteves 学习机器学习算法的基础知识，并了解如何使用Python和R进行数据挖掘。
- 深度学习和神经网络 课程：Deep Learning A-Z: Hands-On Artificial Neural Networks – Kirill Eremenko和Hadelin de Ponteves 学习深度学习和神经网络的基本概念，并使用Python进行实践。
- 大数据技术 课程：The Ultimate Hands-On Hadoop: Tame Your Big Data! – Frank Kane 学习如何使用Hadoop、Spark等大数据技术处理和分析海量数据。
- 时间序列分析 课程：Python for Time Series Data Analysis – Jose Portilla 学习使用Python进行时间序列数据分析的方法和技巧。
- 高级数据分析和统计方法 课程：Bayesian Machine Learning in Python: A/B Testing – Lazy Programmer 学习贝叶斯统计方法，以及如何在Python中进行A/B测试等高级数据分析技术。
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