Python数据分析入门与实践,开启Data Science职业之旅

Python数据分析入门与实践,开启Data Science职业之旅课程介绍(A000082):

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数据分析入门与实践,开启Data Science职业之旅

课程目录:

  • 第1章 实验环境的搭建6 节 | 52分钟
  • 本章将主要介绍Anaconda和Jupyter Notebook。包括如何在windows,Mac,linux等平台上安装Anaconda,以及Jupyter Notebook的基本启动使用方法。
    • 视频:1-1 导学视频 (08:36)
    • 视频:1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍 (12:11)
    • 视频:1-3 Anaconda在Mac上的安装演示 (06:57)
    • 视频:1-4 Anaconda在windows上安装演示 (05:09)
    • 视频:1-5 Anaconda在Linux上的安装演示 (09:52)
    • 视频:1-6 Jupyter-notebook的使用演示 (08:43)
  • 第2章 Numpy入门试看5 节 | 40分钟
  • 本章将介绍Po @ oython数据科学领域里最基D r D $ K + O _ {础的一个库——Numpy[ J o \ { a 6 b,回顾矩4 n & h p U {阵运算基础R \ $ Y p p [ 3,介绍最重要的数据结构Array以及如何通过Numpy进行| z +数组和矩阵运算。
    • 视频:2-1 数据科学领域5个常用PythoV M y I An库 (06:08)试看
    • 视频:2-2 数学基础回顾之矩阵运算 (06:07)试看
    • 视频:2-3 Array的创建及访问 (10:44)试看
    • 视频:2-4 数组与矩阵运算 (10:49)
    • 视频:2-5 Array的input和output (05:39)
  • 第3章 Pandas入门9 节 | 96分钟
  • 本章将介绍PI H X s { ~ython数据科] F ) C X学领域用于数据分析最重要的一个库——Pandas。将从pandas里最重要的两种数据结j [ 2 M i x j构Series和DataFrame开始w 2 @ ] %,介绍其创建和基本操作,通过实际操作M & W理解Series和DataFrame的关系。N G h L / Y *
    • 视频:3-1 Pandas Series (08:32)
    • 视频:3-2 Pandas DataFrame (09:34)
    • 视频:3u 4 ( h ; V ~ 8 Q-3 深入理解Series和Dataframe (11:30)
    • 视频:3-4 Pandas-Dataframe-IO操作 (08:53)
    • 视频:3-5 DataFrame的Selecting和indexing (13:\ | I S ) 3 * U43)
    • 视频:3-6 Series和Dataframe的Rej : J H 3 H pindexing (11:03)
    • 视频:3-7 谈一谈NaN (11:15)
    • 视频:3-8( P / R ` x u N ~ 多级Index (11:29)
    • 视频:3-9 Mapping和Replace (09:12)
  • 第4章 Pandas玩转数据15 节 | 176分钟
  • 本章是Pandas的进阶。我们会使用Pandas进行高级的数据分析操作,包括如何去做数据清洗、预处理和排序等数学计算,数据的分箱技术,分组技术,聚? 3 { – o l G # W合技术,以及透视表等。
    • 视频:4-1 DataFrame的简单数学计算 (08:44)
    • 视频:4-2 Series和DataFrame的排序 (09:17)
    • 视频:4-3 重命名Dataframe的index (15:22)
    • 视频:4-4 DataFrame的merge操作 (10:09)
    • 视频:4-5 Concatenate和Combine (11:58)
    • 视频:4-6 通过apply进行数据预处理 (10:33)
    • 视频:4-7 通过去重进行数据清洗 (07:18)
    • 视频:4-8 时间序列操作基础 (P b P13:01)
    • 视频:4-9 时间序列数据的采样和画图 (14:33)
    • 视频:4-10 数据分箱技术Binning (09:22)
    • 视频:4-1| e @ _1 数据分组技术GroupBp 1 v \ E # | 4 Xy (12:35)
    • 视频:4-12 数据聚合技术Aggregation (07:2^ b u 6 b7)
    • 视频:I O 14-13 透视表 (13:52)0 4 Z l
    • 视频v j k (4-14 分组和透视功能实战 (22:01)
    • 视频:4i } O-15 St7 [ X y W x dreac ( } S 0 1 , n 4ming DataFrame (09:20)
  • 第5章 绘图和可视化之Matplotlib6 节 | 69分Q % ,
  • 数据的可视化是W S [ t Z % c u 5数据分析领域里非常重要的内容。本章会学习Matpc R ; 3 i H olotlib的基本使用,包括如何对Pandas里的Series和DataFrame绘图, 以及图形样式和显示模式的设置等内容。
    • 视频:5-1 Matplotlib介绍 (09:46)
    • 视频:5-2 matplotlib简单绘图之plot (15:27)
    • 视频:5-3 matplow J 5 C 5 Y f Ztlib简单绘图之subplot (12:59)
    • 视频:5-4v ~ F { I T D K e Pandas绘图之Series (09:32)
    • 视频:5-5 Pandas绘图之DataFrame (10:15)
    • 视频:5-6 直方图和密度图 (10:36)
  • 第6章 绘图和可视化之Seaborn5 节 | 62分钟
  • Seaborn是对MatplotlibK m = q / d的进一步封装,其强大的调色功能U G + C N J和内置的多种多样的绘图模5 # 1 T式,使之成为当下最流行的数据科学绘图工具。本章将介绍Seaborn的基本使用,以及和matplotlib的功能对比。
    • 视频:6-1 seaborn介绍 (08:22)
    • g – X P _ + Q频:6-2 seaborn实现直方图和密度图 (08:28)
    • 视频:6-3 seaborn实现柱状图和热力图 (12:52q _ / E : x :)
    • 视频:6-4 seaborn图形显示效果的设置 (15:22)
    • 视频:6-5 seam x T 1 ,born强大o % ] j的调色功能 (16:27)
  • 第7章 数据分析项目实战4 节 | 43分钟
  • 通过前六章的学习,我们基本上掌握了数据分析领域里主要工具的使用,本章将通过一个股票市场的分析实战项目,和{ v p H大家一起用学过的知识去分析数据,进而得到有用的信W E &息。
    • 视频:7-1 实战准备 (05:30)
    • 视频:7-2 股票市场分析实战之数据获取 (07:01)
    • 视频:7-3 股票市( = @ t D | U Q o场分析实战之历史趋势分析 (14:01)
    • 视频:7-4 股票市场分析实战之风险分析 (15:36)
  • z 2 & j m8章 课程总结1 节 | 5分钟
  • 本章的总结不是对前面8章内容的汇总,而是给大家指明了一条继续学习和锻炼的道路。希望大家坚持练9 \ e w B \习,早日修成正果。
    • 视频:8-1 总结 (04:24)

文件目录:

├─Python数据分析入门与实践K k W ]
│ │ proje[ T _ [ a p ] n oct.zip
│ │& { $ N N Y
│ ├─第1章 实验环境的搭建
│ │ 1-1 导学视频 .mp4
│ │ 1-2 Anaconda和Jupyter not} \ 9 q b T 1 Uebook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.mp\ Y _ B _ A E4
│ │ 1-6 JupB b K l / o _yter-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F ; B P Z i D $回顾之矩9 g D 4 p阵运算O a M.mp4
│ │ 2-3 Array的创建及访问.mp4
│ │ 2-4 数组与矩阵运v x d P Z * )算.mp4
│ │ 2-5 Array的input和output .mp4
│ │
│ ├─第3章 Pandas入门
│ │ 3-1m P w y Pandas Series.mp4
│ │ 3-2 Pandas D~ / [ C 3ataFrame.mp4
│ │ 3-3 深入理解Series和Dataframe.mp4
│ │ 3-4 Panda5 # n vs-Dataframe-IO操作.mp4
│ │ 3-5 DataFrame的SelectingC B w D o和indexing.mp4
│ │ 3-6 Series和Dataframe的Reindexing.mp{ { 5 a . A \ v4
│ │ 3-7 谈一谈NaN.mp4
│ │ 3-8 多级Index.mp4
│ │ 3-9 Mapping和Replo R = ) Jace .mp4
│ │
│ ├─第4章 Pandas玩转数据
│ │ 4-1 DataFrame的P $ \ E g W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GroupB` @ g n y m oy.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 Dat9 ` naFrame的merge操作.mp4
│ │ 4-5 Ci ? ?oncatenate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m F k ` X C.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 matplotli+ C eb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{ | e 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l U 4 Q实战@ Z Z x q z
│ │ 7-1 实战准备.mp4
│ │ 7-2 股票市场分析实战之数据获取.mp4
│ │ 7) e O X-3 股票市~ ) A E f G v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.mpL E . C C I Y K z4
│ │
│ └─第8z T d章 课程总结
│ 8-1 总结.mp4
  • wechat

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