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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-10-16 17:05 编辑
2 g. }. Z$ v% Y, |) |
& x' W: ~: q2 l适用人群：
4 w) b6 f2 R0 j! P% Upython 学习者 python数据处理分析工作者
3 N$ t( B7 ~) t7 H
3 O8 @* r `$ B9 W1 v课程简介/收获：
" t) }& G6 h; a# ^ [* e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。
' m J R9 t* U! x* j3 M4 \8 }$ L5 u% d/ c+ T6 {7 m
课程目录：) L* z1 s+ q, t& X
章节1:Python的安装环境与基础功能介绍
7 F& `+ ~8 g0 X% d9 q$ K课时1Python安装环境03:00& C! d+ f' w4 l
课时2Python window系统下的安装补充06:03( Q4 W* f0 ]$ }3 C# O
课时3Python的功能和基础工具箱介绍17:188 F( V9 `" ?& U& u+ T. l
章节2:基本指令、数据结构和基本语法
1 {$ [7 _& X! b* D( N, g* L课时4基本指令18:17
9 T& A/ y% I: r( }课时5基本数据结构15:20
; s. q" D3 h8 z. w课时6基本语法15:51
- ?3 x9 Z- W+ O( d章节3:数据获取
# K; y, u% P# W2 H课时7本地文档的读写14:13: F( \1 x* g* M3 p# Q% h v! _
课时8数据库的读写09:16 v! |! U! J V" Y, a1 j
课时9Web数据抓取09:382 ^8 I5 ]6 y5 ~) ?
章节4:数据处理: j7 S" I5 e ]+ ]
课时10numpy工具包基础介绍15:33: p+ {$ ^" T, G3 H
课时11 多维数组处理方式09:34/ B* K' I7 r- ^
课时12进行array计算09:45" j) j4 r+ x1 J/ O
课时13Series介绍08:05
$ ?4 `+ r( n; L课时14Dataframe13:49! { `4 P7 m( u# p( M0 k
课时15使用pandas对大型数据处理17:25; I2 P- Z s) R. O4 p) U! U
课时16处理时间序列07:06
6 L& N; h1 k8 K' E- W章节5:数据可视化- matplotlib ; d0 F& r2 f2 ]/ g' e& Z
课时17数据可视化基础介绍05:01, M$ C, w& Y. _8 {
课时18matplotlib图类型08:42) d4 Y3 {4 p9 C5 @4 s( {
课时19用matplotlib作图.03:439 R: U1 T- B* [& C/ L8 z
课时20更高级的作图方法11:24! T5 _0 o- y: a; \& Q0 y- h
章节6:基础统计分析1 S4 E; R2 p. o$ N, U. [
课时21基础统计计算08:35; ? N3 h0 q! M' {3 e2 r3 h
课时22概率分布06:47$ v1 Z$ r) p4 T# [2 I8 n$ O
课时23假设检验11:258 T- y% F% y/ V$ B9 J0 s
章节7:数据建模入门8 A% B1 h a* g% k; V
课时24最优化问题18:51- L: d3 y8 O) _0 B5 F& L- F
课时25线性回归27:54
/ w) i, M, g; b# }* A- E! z: N课时26逻辑回归0 N' b& U1 k, F& O. p4 X
) q$ Y" w% n9 o8 c) S
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