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datacamp软件为你提供了相当多的功能，而且其中还有非常多的编程课内容，从Python、sql、R语言入手，让可以学习到这三种语言的最新最全面的内容。众多的内容以及更多的课程等你来学习，欢迎下载！

datacamp官网简介：

DataCamp for Mobile是最简单的方法，可按您自己的进度建立数据科学技能，并由专家讲师讲授的最高质量的学习内容-每天仅需五分钟！

软件亮点：

1、便利

在移动设备上建立数据科学和分析技能的最简单方法。

2、质量

我们提供最优质的内容，以在移动设备上学习数据科学和分析。

3、乐趣

我们知道如何使学习变得有趣！

4、灵活性

我们的内容针对所有技能水平而设计，因此您可以随时随地以自己的进度学习。

5、额外的练习

通过简短的练习来增强您的技能。

学习内容：

1、学习使用SQL编码

SQL简介：掌握关系数据库（如mysql，sql server和PostgreSQL）中查询表的基础知识。

在SQL中联接数据：将两个或三个表联接在一起，使用集合论组合表，并在PostgreSQL中处理子查询。

中级SQL：掌握必要的复杂SQL查询，以回答各种数据科学问题，并准备健壮的数据集以在PostgreSQL中进行分析。

PostgreSQL摘要统计信息和窗口函数：学习如何使用窗口函数（SQL秘密武器）为分析和数据工程创建查询！

在PostgreSQL中处理数据的功能：学习最重要的PostgreSQL函数，以处理，处理和转换数据。

主题包括选择列，过滤行，聚合函数，排序，分组和联接。

2、学习使用R编程语言进行编码

R是专门为处理数据而构建的编程语言。

R在研究人员和统计学家中很流行，并且有大量的社区贡献软件包。

R简介：通过处理矢量，矩阵和数据帧等通用数据结构，掌握数据分析的基础知识。

中级R：通过学习条件语句，循环和向量函数，继续成为R忍者的旅程。

Tidyverse简介：使用tidyverse（R中功能强大且流行的数据科学工具集合），开始探索和可视化自己的数据的路径。

3、学习使用Python进行编码

Python简介：使用Python编程语言和用于科学计算的NumPy软件包掌握数据科学的基础知识。

中级Python：通过使用Matplotlib创建可视化效果并使用熊猫操作DataFrame，可以提高您的数据科学技能。

Python数据科学工具箱（第1部分）：学习用Python编写自己的函数的技巧以及范围和错误处理等关键概念。

Python数据科学工具箱（第2部分）：通过学习迭代器和列表理解来继续建立现代数据科学技能。

在Python中导入数据的简介：了解如何从各种来源（例如excel，SQL，SAS和直接从Web上）将数据导入Python。

使用熊猫进行数据处理：使用世界上最受欢迎的Python数据科学软件包来处理数据并计算汇总统计信息。