2019年 从零进阶互联网数据分析师 Python数据分析实战视频教程

冰点也疯狂

适用人群：
% s: d: r) }7 V, fpython 学习者 python数据处理分析工作者

课程简介/收获：
1 |( x0 b3 ~% s! k/ L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。
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课程目录：
) b$ W+ Z) q$ {" A% _& J& }' j章节1:Python的安装环境与基础功能介绍
课时1Python安装环境03:00
& Y) I( D( f: E7 v/ M" \课时2Python window系统下的安装补充06:03
; U2 B. Z0 z; ^/ c5 [4 R& M课时3Python的功能和基础工具箱介绍17:18
# G9 |2 z5 O( ^) k) K" H章节2:基本指令、数据结构和基本语法
, }: z; R! k( \- S0 L$ u3 ~+ Z1 j课时4基本指令18:17
课时5基本数据结构15:20
8 ]5 l0 A  d+ }# S1 n6 R课时6基本语法15:51
章节3:数据获取
9 E( n4 v( y- [课时7本地文档的读写14:13
课时8数据库的读写09:16
8 ]3 b( K2 T4 @7 A0 ^- g4 |5 A课时9Web数据抓取09:38
章节4:数据处理
& ~6 F0 b4 k5 n; U7 z$ m- v, m课时10numpy工具包基础介绍15:33
课时11 多维数组处理方式09:34
5 q5 q8 n, e1 ]/ s; ^( ~; ]课时12进行array计算09:45
课时13Series介绍08:05
0 P9 e) F, W) [2 H3 [+ F& D( b课时14Dataframe13:49
课时15使用pandas对大型数据处理17:25
课时16处理时间序列07:06
章节5:数据可视化- matplotlib
课时17数据可视化基础介绍05:01
& W0 d4 o4 `# N, C; E% T  u课时18matplotlib图类型08:42
: S, l! [: C; Y课时19用matplotlib作图.03:43
课时20更高级的作图方法11:24
章节6:基础统计分析
7 @0 F: O. m) m; X$ [1 U1 p课时21基础统计计算08:35
; A, S1 w9 _1 ^/ `课时22概率分布06:47
课时23假设检验11:25
- T5 E1 d- C: {! J! a3 x! [1 k- v% G章节7:数据建模入门
课时24最优化问题18:51
5 a+ I! A: b/ ~, s; d2 \. |$ J课时25线性回归27:54
# A5 s  L& w8 Z) H- l课时26逻辑回归
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续杯啤酒

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