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发表于 2021-2-16 16:11:26 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 admin 于 2021-2-17 10:15 编辑

这是一个数据驱动的时代,本课程通过Numpy、Pandas进行数据科学计算,通过Seaborn、 Matplotlib进行数据图形化展示;从实战角度出发,让你在数据科学领域迈出重要的一步,开启Data Science职业之旅!
Python最适合做Web开发?No! 数据科学才是。机器学习、自然语言处理、数据视觉化、数据探索、数据分析和数据挖掘,这些火热的前沿技术都是数据科学体系的范畴,是高薪的代名词。而Python是用于数据科学绝佳选择!

Python数据分析入门与实践视频教程.jpg

Python数据分析入门与实践视频教程目录:

第1章 实验环境的搭建
  1-1 导学视频.mp4
  1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍.mp4
  1-3 Anaconda在Mac上的安装演示.mp4
  1-4 Anaconda在windows上安装演示.mp4
  1-5 Anaconda在Linux上的安装演示.mp4
  1-6 Jupyter-notebook的使用演示.mp4
第2章 Numpy入门
  2-1 数据科学领域5个常用Python库.mp4
  2-2 数学基础回顾之矩阵运算.mp4
  2-3 Array的创建及访问.mp4
  2-4 数组与矩阵运算.mp4
  2-5 Array的input和output.mp4
第3章 Pandas入门
  3-1 Pandas Series.mp4
  3-2 Pandas DataFrame.mp4
  3-3 深入理解Series和Dataframe.mp4
  3-4 Pandas-Dataframe-IO操作.mp4
  3-5 DataFrame的Selecting和indexing.mp4
  3-6 Series和Dataframe的Reindexing.mp4
  3-7 谈一谈NaN.mp4
  3-8 多级Index.mp4
  3-9 Mapping和Replace.mp4
第4章 Pandas玩转数据
  4-1 DataFrame的简单数学计算.mp4
  4-10 数据分箱技术Binning.mp4
  4-11 数据分组技术GroupBy.mp4
  4-12 数据聚合技术Aggregation.mp4
  4-13 透视表.mp4
  4-14 分组和透视功能实战.mp4
  4-2 Series和DataFrame的排序.mp4
  4-3 重命名Dataframe的index.mp4
  4-4 DataFrame的merge操作.mp4
  4-5 Concatenate和Combine.mp4
  4-6 通过apply进行数据预处理.mp4
  4-7 通过去重进行数据清洗.mp4
  4-8 时间序列操作基础.mp4
  4-9 时间序列数据的采样和画图.mp4
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
  5-1 Matplotlib介绍.mp4
  5-2 matplotlib简单绘图之plot.mp4
  5-3 matplotlib简单绘图之subplot.mp4
  5-4 Pandas绘图之Series.mp4
  5-5 Pandas绘图之DataFrame.mp4
  5-6 直方图和密度图.mp4
第6章 绘图和可视化之Seaborn
  6-1 seaborn介绍.mp4
  6-2 seaborn实现直方图和密度图.mp4
  6-3 seaborn实现柱状图和热力图.mp4
  6-4 seaborn图形显示效果的设置.mp4
  6-5 seaborn强大的调色功能.mp4
第7章 数据分析项目实战
  7-1 实战准备.mp4
  7-2 股票市场分析实战之数据获取.mp4
  7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析.mp4
  7-4 股票市场分析实战之风险分析.mp4
第8章 课程总结
  8-1 总结.mp4


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