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我们一起学习
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LIVE#1:10/24想学数据分析？一小时入门Python
Python是数据科学中最流行的的编程语言之一，具有健全的生态系统，通俗易学的特点。Python生态系统包括了很多开源工具和资源库，能够帮助任何水平层级的数据科学家，分析师展示其分析工作。然而对于想转行从事数据行业的人或数据工作者来说，如何快速上手Python?准备学习与数据相关专业的学者准备转行进入数据分析职位的求职者想要接触programming的初学者Python作为一门通用型语言在数据分析方面有何优势Python在数据分析领域的特性都有哪些如何快速上手编写自己的第一行代码
获得资格加入北美求职互助群获得数据应用学院奖学金积分50美金可以领取数据应用学院的数据科学家课程优惠券
周六
10月24日10AM-11AM
想学数据分析？一小时入门Python
LIVE#2:10/24数据科学读书会Book8-数据分析必会计算机数据结构与算法第四讲
在前沿的数据科学与数据分析领域中，计算机科学和统计学融合在一起。作为数据科学家，我们使用统计原理来编写代码，这样我们就可以有效地探索手头的问题。因此，至少需要对数据结构、算法等有一个基本的了解，这样我们就可以更有效地编程并理解我们所使用的工具。对于更大的数据集，这变得尤为重要。我们编写代码的方式会影响数据分析和得出相应结论的速度。比如拟合模型，任何人都可以拿起一个数据集，看一个Youtube视频，然后用R,Python等来拟合一个模型。然而，这并不意味着获得正确的或最好的结果。也许这个模型不适用于问题或数据。算法和数据结构也是如此。如果您可以编写几行代码，那么您可能就可以慢慢地得到结果。当然，我们不需要像计算机专业的学生那样了解很多关于算法设计的知识，但是如果你对数据结构和算法有一定基础认知，就可以更好的理解你所写的代码并且更加有效的分析数据。本系列讲座适合DataScientist，BusinessAnalyst，DataAnalyst等从业者或者求职者，希望更加有效编写代码分析数据。讲座以Goodrich的DataStructuresandAlgorithmsinPython一书以及Miller的ProblemSolvingwithAlgorithmsandDataStructuresusingPython为参考背景，同时结合其他学习信息，探讨相关数据结构与算法知识。本期读书会纲要：
树与优先队列:Chapter8：TreeChapter9：PriorityQueue例题
希望学习数据结构与算法基础数据科学，商业分析相关爱好者，求职者希望补充知识，加深编程能力商业分析，数据科学转行，希望拓宽知识面
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周六
10月24日4PM-5PM
数据分析必会计算机数据结构与算法第四讲
干货视频回顾“DataScientist应该掌握的算法知识究竟有哪些？”（扫码就可以去YouTube观看啦）
点击下方“阅读原文”免费报名
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