python数据分析与可视化

高级通过本课程学习,学习常用的数据可视化模块,根据需求对数据进行分析,并使用图表进行展示;能投通过机器学习对数据进行深入分析,找到数据之间存在关系。学完该课程,能够解决常见的数据分析问题,能够胜任数据分析相关工作。

更新: 2020/03/25

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1356 学习人数 22小时49分钟 73课时
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适合人群:

想要从事数据分析相关工作人群

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课程目标:

通过本课程学习,学习常用的数据可视化模块,根据需求对数据进行分析,并使用图表进行展示;能投通过机器学习对数据进行深入分析,找到数据之间存在关系。学完该课程,能够解决常见的数据分析问题,能够胜任数据分析相关工作。

课程简介:

本课程主要内容:

1:数据分析常用模块:numpy, pandas, matplotlib, seaborn等

2:机器学习相关 算法与实际应用

3:推荐算法及相关应用

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课程大纲-python数据分析与可视化

资料下载
  • 第1章 numpy详解与实战

    2小时56分钟10节

  • 1-1

    认识Numpy

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    [15:27] 开始学习
  • 1-2

    order与array属性

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    [13:16] 开始学习
  • 1-3

    array访问方式

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    [12:23] 开始学习
  • 1-4

    numpy生成array方法详解

    「仅限付费用户」点击下载“4_zeros.zip”

    [18:48] 开始学习
  • 1-5

    numpy数据类型

    「仅限付费用户」点击下载“5_numpy数据类型.zip”

    [09:43] 开始学习
  • 1-6

    自定义数据类型_1

    「仅限付费用户」点击下载“6_自定义数据类型_1.zip”

    [11:41] 开始学习
  • 1-7

    自定义数据类型_2

    「仅限付费用户」点击下载“7_自定义数据类型_2.zip”

    [25:18] 开始学习
  • 1-8

    numpy基本运算

    「仅限付费用户」点击下载“8_基本运算.zip”

    [16:38] 开始学习
  • 1-9

    numpy比较运算与Boolean索引

    「仅限付费用户」点击下载“9_np比较运算符.zip”

    [26:03] 开始学习
  • 1-10

    numpy统计相关方法与axis详解

    「仅限付费用户」点击下载“10_统计相关.zip”

    [26:43] 开始学习
  • 第2章 数据可视化分析_matplotlib

    2小时31分钟9节

  • 2-1

    matplotlib简介与plot方法

    「仅限付费用户」点击下载“6_1_plot方法.zip”

    [10:19] 开始学习
  • 2-2

    pyplot常用方法

    「仅限付费用户」点击下载“6_2_图例添加.zip”

    [13:43] 开始学习
  • 2-3

    matplotlib添加子图和多图

    「仅限付费用户」点击下载“6_3_子图多图.zip”

    [17:03] 开始学习
  • 2-4

    综合练习:北京空气质量分析与数据获取

    「仅限付费用户」点击下载“6_4_练习1.zip”

    [23:23] 开始学习
  • 2-5

    综合练习:修改X轴显示值

    「仅限付费用户」点击下载“2_4_matplotlib练习.zip”

    [14:59] 开始学习
  • 2-6

    综合练习:按月和季度分析数

    「仅限付费用户」点击下载“2_4_matplotlib练习.zip”

    [21:19] 开始学习
  • 2-7

    bar状图详解

    「仅限付费用户」点击下载“2_3_bar状图.pdf”

    [21:27] 开始学习
  • 2-8

    综合练习:统计分析每个月天气质量情况

    「仅限付费用户」点击下载“2-8_matplotlib练习.zip”

    [16:00] 开始学习
  • 2-9

    饼状图详解与应用

    「仅限付费用户」点击下载“6_9_pie图.zip”

    [13:17] 开始学习
  • 第3章 pandas/seaborn模块详解与应用

    8小时57分钟25节

  • 3-1

    pandas简介与Series数据结构

    「仅限付费用户」点击下载“7_1_pandas简介.zip”

    [16:53] 开始学习
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