我们不妨称之为数据信用，它比抵押更靠谱，它比担保更保险，它比监管更高明，它是一种面向未来的财产权，它是数字货币背后核心的抵押资产，它决定了数字货币时代信用创造的方向、速度和规模。一句话，谁掌握了数据信用，谁就控制了数字货币的发行权！
数据信用判断依靠的就是金融风控模型。更准确的说谁能掌握机器学习和数据分析能力，谁就掌握了数字货币的发行权！
来自南京大学、厦门大学和南京工业大学的科研人员日前在新一期美国《科学进展》杂志上发表论文说，他们开发出一种“基因剪刀”工具的新型载体，可实现基因编辑可控，在癌症等重大疾病治疗方面具有广阔的应用前景。 被誉为“基因剪刀”的CRISPR基因编辑技术能精确定位并切断DNA(脱氧核糖核酸)上的基因位点，可以关闭某个基因或引入新的基因片段,从而达到治病目的。但脱靶效应一直是阻碍其应用的关键障碍之一。
机器学习和数据分析同样适用于生物医药行业，可以治疗疾病和延迟人类寿命。
欢迎各位同学学习
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作者介绍
Toby，持牌照消费金融模型专家，发明国家算法专利,国内最大医药数据中心数据挖掘部门负责人！和重庆儿科医院，中科院教授，赛柏蓝保持慢病数据挖掘项目合作！清华大学，百度，腾讯，网易，爱奇艺等平台签约讲师，管理过欧美日中印巴西等国外药典数据库，马丁代尔数据库，FDA溶解度数据库，临床试验数据库，WHO药物预警等数据库。，国内最大医药数据中心担任过数据库负责人。等平台保持长期项目合作。
课程概述
教会学员快速学会python数据分析，覆盖python基础，pandas，seaborn，matplotlib，SQL，sqlite，lambda等知识。课程是数据科学家居家必备的军火库。课程定期更新，大部分视频分辨率支持2K超清，学员可以看清每一行代码。适合人群
python数据科学从业人员，数据分析师，统计
学习计划和方法
1.每天保证1-2个小时学习时间，预计7-15天左右可以学习完整门课程（不同基础学生时间差异较大）。
2.每节课的代码实操要保证，建议不要直接复制粘贴代码，自己实操一遍代码对大脑记忆很重要，有利于巩固知识。3.第二次学习时要总结上一节课内容，必要时做好笔记，加深大脑理解。4.不懂问题要罗列出来，先自己上网查询，查不到的可以咨询老师。课程目录
章节1前言课时1呆瓜半小时入门python数据分析课程介绍课时2我的所有系列课程介绍课时3如何联系作者和访问我的主页课时4欢迎项目合作章节2python编程环境搭建课时5python基础免费学习地址课时6Anaconda下载安装课时7canopy下载安装课时8python第三方包安装（pip和conda install）课时9python非官方包下载地址课时10为什么使用jupyter notebook及如何安装课时11jupyter基本文本编辑操作课时12jupyter notebook打开指定文件夹内容章节3python编程基础课时13python官网课时14Python文件基本操作课时15变量_表达式_运算符_值课时16字符串string课时17列表list课时18程序的基本构架（条件，循环）课时19数据类型_函数_面向对象编程课时20python2和3区别课时21编程技巧和学习方法章节4pandas基础概述课时22pandas对Excel数据操作概述课时23pandas astype数据类型强制转换课时24pandas.DataFrame.astype数据类型转换课时25pandas rename更改字段名课时26pd.ExcelWriter保存结果到已存在的excel文件中课时27pd.ExcelWriter(to_excel)保存结果到已存在的excel文件中章节5pandas 筛选数据课时28pandas loc筛选连续变量课时29pandas filter筛选指定变量课时30pandas sample随机抽样数据课时31pandas条件筛选数据（单条件或多条件）章节6pandas链接多个表格数据课时32concat()函数连接多个dataframe课时33concat()函数连接多个dataframe课时34merge函数链接两个表格数据(类似vloopup)章节7pandas绘图课时35plot.hist绘制直方图_变量频率分析章节8pandas空缺值处理课时36df.fillna填充缺失数据课时37df.fillna填充缺失数据课时38dropna删除空缺值课时39dropna删除空缺值章节9lendingclub金融现金贷用户数据分析画像实战课时40描述性统计-知己知彼百战百胜课时41好坏客户占比严重失衡课时42不要用相关性分析杀人课时43变量相关性分析-你不知道的秘密课时44贷款金额和趋势分析-2018年Q4信贷略有缩紧课时45产品周期分析-看来lendingclub是短周期借贷平台课时46用户工龄分析-10年工龄用户最多课时47年收入分析-很多美国人年薪5万美金左右课时48住房情况与贷款等级-原来美国大部分都是房奴课时49贷款人收入水平_贷款等级_收入核实多因子分析课时50贷款用途-美国金融危机浮出水面章节10str字符串处理课时51str.replace替换变量名的字符串课时52str.replace替换变量名的字符串章节11lambda匿名函数课时53lambda1_构建一元一次函数和一元二次函数课时54lambda2_构建几何平均数和调和平均数函数课时55lambda3_邮件名文本输入规范课时56lambda4_sort排序应用课时57lambda5_filter函数筛选奇数或偶数课时58lambda6_和map函数实现批处理课时59lambda7_与if语句连用实现条件判断课时60lambda8_datetime数据结构连用获取年月日课时61本章节lambda脚本课时62map函数_实现批量计算课时63filter筛选大于平均值的数据课时64reduce函数实现递归计算章节12python正则表达式课时65python正则表达式简介章节13python json课时66python解析json数据章节14sqlite3呆瓜半小时快速入门数据分析课时67sqlite3和sqlitebrowser-新手半小时快速入门之路课时68sqlite browser下载课时69sqlite3创建删除表格和插入数课时70sqlite3插入多条数据课时71sqlite3可视化绘图数据课时72sqlite3更新和删除数课时73数据分析提升fellow me章节15SQL语法基础课时74SQL学习网站介绍_练习脚本下载课时75SQL语法概述课时76select取数和随机抽样课时77select distinct语法_筛选不重复数据课时78where and or筛选条件课时79order by排序0课时80left join on连接两个表格数据课时81SQL复合语句课时82select as让代码更简洁课时83create_drop table创建或删除表格课时84lateral view json_tuple函数解析json数据课时85lateral view json_tuple函数解析嵌套json数据课时86get_json_object获取json的信息课时87get_json_object穿透嵌套json的信息0课时88lateralView json_tuple get_json_object三个函数穿透嵌套json课时89substr截取想要信息课时90regexp_replace正则解析式函数课时91sql数据分析经验总结课时92like pattern缩小取数范围章节16SQL统计函数课时93count计数函数课时94avg()求平均值函数课时95SQL sum求和函数课时96group by实现分类统计课时97SQL max和min求最大值和最小值函数章节17excel数据分析课时98vlookup课时99透视表课时100excel多条件筛选数据章节18XML存储数据的常用语言课时101XML概述课时102XML树结构课时103XML元素课时104XML属性章节19附录课时105Pandas数据分析半小时英文快速介绍课时106pandas创始人亲自英语授课_3小时20分钟随着数据经济到来，数据分析师成为一门性感职业。在互联网时代，我们每个人的信息，行为，通信，衣食住行都被数据化，存储在数据中心里。通过数据分析，我们可以从数据库里得到有价值信息。因此大数据正成为Google，Facebook，Twitter，百度，腾讯，阿里等跨国公司的核心财富。
（下图为facebook位于欧洲的数据中心）
数据驱动经济，各行各业对数据分析师需求越来越大，其中互联网行业，金融行业，电子商务行业，计算机行业，移动互联网行业对数据分析需求量特别大，是典型行业。
（下图为2000条数据抽样统计结论）
（下图为2000条数据抽样统计结论）
书店的大量数据分析书籍与实际工作内容相差甚大。书里把数据分析和，机器学习算法，数据挖掘，人工智能深度学习知识混杂在一起，这会造成初学者困惑，到底什么是数据分析?该如何下手学习？如何快速掌握数据分析内容，以后去公司上班时会更加接地气？
我是一家大型金融公司模型专家，平时和数据分析师工作联系比较紧密，我比较熟悉数据分析师工作，我建立模型时也会做大量数据分析工作。我在这里教授新手如何半小时入门数据分析，为初学者入门节约时间，结构化，系统化了解数据分析工作。
接下来从企业实战角度谈谈什么是数据分析。
不同人对数据分析岗位会有不同看法，我用最通俗易懂角度为初学者阐述数据分析定义。
数据分析师在理解业务的基础上，对现有数据进行深入加工，得出有价值结论，为领导层决策提提供依据。
（1）在理解业务的基础上
我们在大学时接触过大量计算机，统计学，机器学习书籍，书籍里有很多变量阈值benchmark描述，但企业实战远比书籍描述要复杂。我们需要针对不同场景灵活运用书里知识。
例如书籍阐述iv=0.2表示变量有价值，但金融领域里，变量很少能达到0.2，一般iv>0.02就表示变量有意义。
（2）对数据进行深度加工
小公司数据一般存在excel里，数据分析难度不大，就是灵活掌握excel就可以了。中型，大型公司数据存在数据仓库里，数仓里有许多表单，从几十张到上万张不等。业务分析数据要从数仓的若干表里筛选，拼接
，形成一张宽表，这就需要非常熟悉SQL知识。
培训班中接触到项目训练，数据是非常齐全和完美的。但实际工作中数据是残缺不全的，例如金融领域央行征信很多变量缺失率高于90%，高于99%的都有一大把。这需要对数据深度加工处理，包缺失值处理，数据类型转换。python的pandas包就是干数据清洗，加工的，效率非常高。
（3）得出有价值结论，为领导层决策提供依据
数据分析师核心工作就是从数仓里提炼有价值信息，为领导决策提供参考。大领导一般管人脉，为公司拉投资，要不停参加饭局和会议，很少有时间写代码。中型领导例如总监，也要管理几个团队，平时开不完的会议，也很少有时间写代码。因此不要指望领导对数据有多敏感，领导只是从宏观方向把握重要指标。数据分析师职责就是取数，加工数据，分析数据，得到有价值数据，最后汇报领导。
了解清楚什么是数据分析，和行业需求后。对于初学者，我推荐用anaconda+sqlite3+sqlitebrowser搭建本地电脑数据分析实战练习环境。
anaconda是一款python的编辑环境，内部包含jupyter，pycharm，Spyder等优秀脚本编辑器，安装第三方包非常方便，乃居家必备良器。
anaconda官网，大家可以下载免费版本。
https://www.anaconda.com/
sqlitebrowser是一款比较好用的数据库浏览器工具，直接安装在本地电脑上，可以方便打开python脚本创建数据库，可视化流量数据。
这是sqlitebrowser官网，大家可以去下载，此软件是免费的，低端配置电脑运气无压力，数据库可以承载上百万数据，用于初学者模拟演练数据分析项目完全绰绰有余。
http://www.sqlitebrowser.org/
我通过一年时间，把<呆瓜半小时入门python数据分析>录制成了一门视频教程，课程80+，并实时更新，是初学者一生中宝贵财富。
下图是课程目录，初学者在第三章入门后，可以接着学习SQL，pandas，excel，lambda等知识。我打造好了这些军火库用于初学者数据分析水平提升。课程内容是实时更新的，当你访问课程是如果发现有些改动是正常的。
新冠肺炎病毒COVID-19已造成全球长期经济衰退，逆水行舟，不进则退！
有志者事竟成。祝各位初学者不怕艰险，不断学习，早日学业有成，找到自己理想工作。
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