课程简介
深入数据分析:我们将深入研究Python中的数据处理工具和技术,包括数据清洗、转换、统计分析和机器学习。您将学会如何从复杂的数据集中提取有价值的信息,并进行深入的数据探索。
高级可视化技巧:课程将教授您如何使用Python的可视化库创建引人入胜的图表和可视化。您将了解如何有效地传达数据见解,以便支持决策制定和故事叙述。
实际场景挑战:我们将以真实数据为基础,模拟各种实际场景的挑战。您将面临不同领域的数据问题,从金融到健康,从市场营销到社交媒体,以便全面掌握数据解决问题的技能。
适合对象:
本课程适合数据分析师、数据科学家、业务分析师以及任何对数据处理和可视化感兴趣的人员。无论您是初学者还是有经验的数据专业人员,本课程都将提供您所需的知识和技能。
课程目录
- PART1
- 第二课
- 数据和代码
- 2.1 文件读取之csv文件-.mp4
- 2.2 文件读取之json格式-.mp4
- 2.3 指标计算-.mp4
- 2.4 Numpy数据结构和常用方法-.mp4
- 2.5 Numpy常用数据处理函数-.mp4
- 2.6 pandas数据结构-.mp4
- 第二课 数据处理之常用工具-.pdf
- 第六课
- 6.1 数据基本运算-.mp4
- 6.2 数据分组计算-.mp4
- 6.3 聚合函数agg使用-.mp4
- 6.4 apply函数使用-.mp4
- 6.5 透视图和交叉表-.mp4
- 第六课 数据统计分析和计算-(1).pdf
- 第六课 数据统计分析和计算-.pdf
- 前三章作业答案-.zip
- 数据和代码-.zip
- 作业-.zip
- 第七课
- 数据和代码
- 作业
- 7.1 时间序列数据-.mp4
- 7.2 数据抽样-.mp4
- 7.3 移动窗口相关函数-.mp4
- 7.4 数据形状重塑列转行-.mp4
- 7.5 数据形状重塑行转列-.mp4
- 第七课 数据其他相关操作-.pdf
- 第三课
- 视频
- 数据和代码
- 第三课 数据处理之文件交互-.pdf
- 作业-.docx
- 第四课
- 4.1 数据筛选-.mp4
- 4.2 数据增加和删除-.mp4
- 4.3 数据修改和查找-.mp4
- 4.4 数据整理-.mp4
- 4.5 层次化索引-.mp4
- 第四课 数据表操作-.pdf
- 第四章作业-.docx
- 数据和代码-.zip
- 作业数据-.zip
- 第五课
- 数据和代码
- 5.1 日期型数据处理-.mp4
- 5.2 字符串数据处理-.mp4
- 5.3 高阶函数运用上-.mp4
- 5.4 高阶函数运用下-.mp4
- 5.5 简单函数数据变换-.mp4
- 5.6 数据标准化-.mp4
- 第五课 数据转换-.pdf
- 第五章作业-.docx
- 第一课
- 1.1 数据类型-.mp4
- 1.2 列表-.mp4
- 1.3 字典-.mp4
- 1.4 集合和条件语句-.mp4
- 1.5 循环语句上-.mp4
- 1.6 循环语句下-.mp4
- 1.7 函数编写上-.mp4
- 1.8 函数编写下-.mp4
- Python数据处理实战之第1课-.html
- Python数据处理实战之第1课-.ipynb
- 第一章作业-.docx
- 数据处理实战第一课 Python基础-.pdf
- 课程导读
- 炼数成金数据处理
- 数据处理第八章
- 第八章
- 第八章-.rar
- PART2
- 第九课
- 9.1 重复值处理-.mp4
- 9.2 缺失值处理-.mp4
- 9.3 异常值判断-.mp4
- 9.4 异常值处理-.mp4
- 9.5 数据分箱处理-.mp4
- 9.6 数据分箱操作-.mp4
- 第九课 数据清洗-.pdf
- 数据和代码-.zip
- 作业-.zip
- 第十章
- 10.1 字段扩充上-.mp4
- 10.1 字段扩充下-.mp4
- 10.2 属性规约-.mp4
- 10.3 数据量纲级处理-.mp4
- 10.4 数据缺失填补上-.mp4
- 10.4 数据缺失填补下-.mp4
- 10.5 哑变量处理-.mp4
- 第七章到第八章答案.zip
- 第十课 特征工程之scikit-learn-.pdf
- 第十课-.rar
- 数据和代码.zip
- 作业和数据.zip
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