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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-10-16 17:05 编辑 ( Y- |0 i K8 W: g# A I0 D4 v
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适用人群：2 q$ m! Q, L" q$ u
python 学习者 python数据处理分析工作者9 N7 Z! c1 n$ x. ^ ^
' i( R' f1 |& m/ H6 K. U课程简介/收获：
. G2 |1 ^. t o. G; N( ]本课程以案例驱动的方式讲解如何利用Python完成数据获取、处理、数据分析及可视化方面常用的数据分析方法与技巧。& L/ ~% Y6 }/ E9 L- [
6 G& Q4 x0 s E2 C) d8 H# X' _
课程目录：
- Y: D3 |7 a; @+ p- H' t( i章节1:Python的安装环境与基础功能介绍# P( ^# @- h7 I2 Z4 ?6 Z
课时1Python安装环境03:000 ~4 R; a( h+ ?. e" X0 M9 D4 _. ~5 A
课时2Python window系统下的安装补充06:03
, q/ \, T' w2 E( Q( f/ ^( o- X课时3Python的功能和基础工具箱介绍17:18
/ v ?4 R: u( e; F# z章节2:基本指令、数据结构和基本语法) \' I& v, m+ V) ?( d
课时4基本指令18:177 R& z6 ~: l! e0 k3 I, U' O' k# j
课时5基本数据结构15:20
% T7 {! K& W8 i9 y" c+ {) g8 h9 M课时6基本语法15:51" W' ^# c; R) G( q" b) F6 ?3 {
章节3:数据获取+ H6 D# d; Z& L% O* n& l5 m7 u! v
课时7本地文档的读写14:13) [) h3 J5 m" g4 g
课时8数据库的读写09:16/ D& [5 P) G0 ]1 _
课时9Web数据抓取09:383 S, V& W2 K0 k2 Q0 K+ ]& ~
章节4:数据处理+ l7 O) D" }. | W' i" F
课时10numpy工具包基础介绍15:33
. R$ l( H( M" o5 }7 x7 o课时11 多维数组处理方式09:34
( W- `/ s; m5 w) Q课时12进行array计算09:45
9 Q3 z# C* T2 @8 \/ Y课时13Series介绍08:059 b7 ]! l2 U' r( {8 N1 Q
课时14Dataframe13:49
" ?- {6 e' A: H$ t( \课时15使用pandas对大型数据处理17:256 H% C8 M" k. G; o2 N. v) V
课时16处理时间序列07:06
7 ~! `) d% W& ?! `8 l( I* Z. Y) B章节5:数据可视化- matplotlib
2 I% j" j: w3 Y+ \1 F5 L! h: Z课时17数据可视化基础介绍05:01 O. S: E8 B8 [* q$ z5 W: R6 e
课时18matplotlib图类型08:42
& _& L% E" L, ~课时19用matplotlib作图.03:434 p) M+ f+ w& e" n+ u
课时20更高级的作图方法11:24
( U7 L7 F2 `( M! g7 W章节6:基础统计分析8 \( {: j! m! A9 a7 N
课时21基础统计计算08:35" G& r+ W& u7 N" f1 f5 [
课时22概率分布06:47
$ h( d5 s# y3 M& B课时23假设检验11:250 z+ h1 x# d9 J# s5 T
章节7:数据建模入门
9 ~# e' T3 L+ ^$ p, N4 _; y课时24最优化问题18:51( N# s. [3 ~5 } c5 V q. w- s- K
课时25线性回归27:54
! Q. h% |! _ K. W8 h$ }0 y" C" c课时26逻辑回归
& R+ c" U. {- u t g9 d' }. D0 y' G3 ^' Q0 B. J- j8 h
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