数据分析与深度学习总结

上一篇博客已经是10月11日写的了，过了大半个月，没有坚持将学习内容总结记录，需要调整！

回顾十月剩下二十多天的时间，完成了三个计划：

1.将Udacity数据分析入门剩余课程结束。

2.在kaggle学习和实战，翻译文章《titantic data analysis》

3.学习吴恩达在网易云公开课上的前两部分课程。

1.Udacity数据分析入门第二部分（numpy和pandas使用）

在Python中进行数据分析，必不可少的两个工具就是numpy和pandas，其中numpy是将数据转化成array，可以方便进行大量的运算操作、索引和排序等。

pandas则是将数据转化为Series，使用方式和numpy类似，但pandas还支持dataframe数据框结构，可方便在数据分析时对数据进行分组、切片和删减等。

具体笔记内容详见下图：

下篇博客更新数据分析titanic实战翻译内容！