​​Python大数据分析专项课程​​

设计一个python从入门到精通的90天课程，目标是通过python处理大数据，对大数据进行相关性、差异性等分析

以下是为期90天的 ​​Python大数据分析专项课程​​，从Python基础到大数据处理（Pandas/NumPy）、统计分析（SciPy/StatsModels）、机器学习（Scikit-learn）和分布式计算（PySpark），最终能独立完成完整的大数据分析项目。

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​​课程目标​​

1. ​​掌握Python核心语法​​（面向大数据场景优化）
2. ​​熟练使用大数据分析工具链​​（Pandas/NumPy/Dask）
3. ​​掌握统计分析与机器学习方法​​（相关性/回归/聚类）
4. ​​具备分布式计算能力​​（PySpark/SQL）
5. ​​完成企业级数据分析项目​​

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​​📅 第一阶段：Python基础与数据处理（Day 1-30）​​

​​目标​​：掌握Python语法核心，重点学习数据处理相关库。

​​Week 1-2: Python基础（大数据优化版）​​

• ​​Day 1-3​​: 环境搭建（Python+Jupyter+VS Code）、变量与数据类型
  • 重点：大数据场景下的内存管理（sys.getsizeof()）
• ​​Day 4-7​​: 循环与函数
  • 实战：用生成器（yield）处理大型文件逐行读取
• ​​Day 8-10​​: 面向对象编程
  • 案例：自定义数据清洗类的设计

​​Week 3-4: 数据分析基础库​​

• ​​Day 11-14​​: NumPy核心
  • 多维数组操作、广播机制、向量化计算
  • 优化技巧：np.where()替代for循环
• ​​Day 15-21​​: Pandas进阶
  • 数据清洗（dropna/ffill）、分组聚合（groupby）、时间序列处理
  • 实战：处理10GB CSV文件（分块读取chunksize）

​​Week 5: 数据存储与可视化​​

• ​​Day 22-25​​: 数据库交互（SQLite/MySQL+SQLAlchemy）
• ​​Day 26-30​​: Matplotlib/Seaborn可视化
  • 案例：绘制百万级数据的密度图（hexbin）

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​​📊 第二阶段：统计分析进阶（Day 31-60）​​

​​目标​​：掌握统计假设检验、相关性分析、特征工程。

​​Week 6-7: 统计分析库​​

• ​​Day 31-35​​: SciPy与StatsModels
  • 相关性分析（Pearson/Spearman）、P值计算
  • 案例：广告点击率与用户年龄的相关性
• ​​Day 36-42​​: 假设检验
  • T检验、ANOVA、卡方检验
  • 实战：A/B测试结果显著性验证

​​Week 8-9: 特征工程与降维​​

• ​​Day 43-49​​: 特征工程（Sklearn）
  • 缺失值填充（KNNImputer）、分箱（pd.cut）、PCA降维
• ​​Day 50-55​​: 时间序列分析
  • ARIMA模型、季节性分解（statsmodels.tsa）

​​Week 10: 分布式计算入门​​

• ​​Day 56-60​​: Dask与PySpark基础
  • 分布式DataFrame操作（dask.dataframe）
  • 案例：用PySpark计算TB级日志的UV/PV

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​​🚀 第三阶段：大数据项目实战（Day 61-90）​​

​​目标​​：完整大数据分析流水线（从数据采集到模型部署）。

​​Week 11-12: 机器学习与自动化​​

• ​​Day 61-65​​: 监督学习（Sklearn）
  • 线性回归/Random Forest预测用户购买行为
• ​​Day 66-70​​: 无监督学习
  • K-Means聚类用户分群、关联规则（Apriori）

​​Week 13-14: 大数据架构​​

• ​​Day 71-77​​: PySpark进阶
  • Spark SQL优化、MLlib建模
• ​​Day 78-84​​: 数据流水线（Airflow/Luigi）
  • 实战：自动化每日销售数据ETL

​​Week 15: 毕业项目​​

• ​​Day 85-90​​: 电商用户行为分析系统

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  1. 数据源：10GB用户点击日志（HDFS存储） 2. 分析目标： - 用户购买路径相关性分析 - 高价值用户聚类（RFM模型） - 实时推荐系统（协同过滤） 3. 技术栈：PySpark + Pandas + Sklearn

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​​📚 学习资源推荐​​

1. ​​书籍​​：
   • 《Python数据科学手册》
   • 《Spark权威指南》
2. ​​数据集​​：
   • Kaggle（https://www.kaggle.com/datasets）
   • UCI Machine Learning Repository
3. ​​工具​​：
   • 大数据调试：pyspark.sql.functions.explain()
   • 性能监控：memory_profiler

​​💡 关键建议​​

1. ​​性能优先​​：大数据场景下避免for循环，多用向量化操作。
2. ​​模块化开发​​：将数据清洗、分析、可视化拆分为独立函数/类。
3. ​​参与竞赛​​：通过Kaggle比赛验证能力（如Titanic、House Prices）。

通过此课程，90天后你将能够：
✅ 处理GB级数据的清洗与分析
✅ 独立设计统计实验（如A/B测试）
✅ 搭建分布式数据分析流水线