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疫情分析还能这么玩?Python简直不要太NB!

数据化管理 • 3 年前 • 1083 次点击  

随着全球疫情的发展目前全球已经有1个国家上20万,5个国家上10万,8个确诊人数上5万,18个上1万的国家(截止到4月9日)。



全球感染者了159.7万人,死亡9.5万人。全球累计211个国家或地区被感染,占90.6%,目前仅剩22个地区未有感染数据通报了。


疫情以来的这段时间,每日各地疫情变化数据,通过数据动态可视化呈现出来,时刻提醒着我们疫情的严重程度。身为数据爱好者,我们也深知数据动态更新和脚本化交互的重要性。


 COVID-19 DashBoard项目 python+echarts来自清华大学李国良团队 https://ncov.deepeye.tech/          


无论什么行业,我们都会遇到使用动态数据和可交互可视化图表向他人表达工作内容的场景,经常需要大量出图。相比起静态的图和表,动态数据和可交互式化图表则需要更深的数据分析技巧。


案例:使用pyecharts工具库进行疫情新增确诊及增长率可视化(数据从2020/1/24至2020/3/6)


大家都知道Python很重要,但如何开始学习Python成了众多萌新需要面临的第一个难题。这次突发的疫情事件,却为我们提供了一个非常好的通过项目案例入门Python数据分析的机会。


文末有疫情数据资料分享

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本次训练营内容非常充实,你将通过疫情数据的清洗、分析、交互可视化,学习Python最常用的数据分析工具流。包括以下内容:


通过学习,你能掌握基于Python的工具库如何完成数据分析工作,轻松做出可交互的动态数据分析内容,用数据分析各地疫情情况。

课程案例展示:全国确证新增确诊人数和新增疑似人数变化

课程案例展示:全国/湖北/非湖北地区每日新增确诊人数变化

课程案例展示:各地累计确诊人数差/累计疑似人数差/累计确诊数量关系

本文所有未特别注明的图表,均为本次训练营课程案例。

没有编程基础可以学吗?


零基础完全没问题。

我们入门Python数据分析,并非为了一上来就熟练掌握语言底层逻辑,如此枯燥的学习路径必然导致放弃。只有从应用入手,了解Python如何帮助我们的日常工作,才能真正坚持下去。

所以本次训练营采用【数据项目】+【图文教程】+【在线环境】+【题库练习】的教学模式,内容详细,非常适合零基础学习。

《Python新冠病毒疫情分析》训练营学习界面

初学者最容易放弃的时刻,就是装环境面对无数的bug,但是百度来的教程都看不懂的时刻。本次训练营对电脑配置无要求,使用数据团提供的在线环境,有效避免“从入门到放弃”。

本课程在线环境展示

学习过程中,训练营会安排大量题库辅助你记忆知识点,考核你是否真正掌握了所学知识。

题库展示

在课程的最后一个任务,我们会教授大家如何在本地PC使用Python,更好地助力你开始自己的自学之路。相信你再掌握了Python基本用法再来安装Python,会对之前看不懂的“百度教程”有新的理解。

不玩花里胡哨的,只为你能学会

课程有学习计划和答疑吗?


课程包括完善的【老师教学】+【助教答疑】+【班主任定制计划】服务确保每一位小伙伴都能有愉快的Python入门体验。

每日班班或班助会在群内给大家做学习总结以及Python干货知识拓展,让学习内容更加丰富,也能更好的让大家了解Python的运用。

本课程社群干货分享

小伙伴们学习python,难免遇到各种问题。本次训练营课程将采取“实时答疑”的方式,在学习计划内,保证每位学员的学习效果。
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