Python数据处理实战:零基础入门与案例实战运用(数据处理和特征工程实战)

中阶

提高数据处理能力,能够独立完成数据分析中数据处理阶段的任务,提高工作效率

5分 课程销量榜    第1 严选课 更新: 近三个月

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李云讲师

讲师评分:5.0 4门 课程 4781 次学习

英国海归硕士,数学与金融复合背景,高级数据分析师,征信数据库、信用评分模型及创新类大数据和风控产品的设计、互联网金融信贷产品设计(受托支付、现金贷、烟商贷)有实战经验,熟悉银行业...

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  • 课程介绍
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  • 学习路径

学完本课程,您将掌握:

  • 熟悉数据处理的流程和方法
  • 熟练掌握pandas和numpy的运用
  • 举一反三,能够独立完成数据分析中数据处理阶段的任务
  • 提高数据处理能力,在项目中能够事半功倍

适合人群:

1. 零基础学员或者有一定基础学员、大中院校学生、 2. 在职从事数据分析相关工作以及打算转行Python数据分析人员 3. 对Python有兴趣人群

学习计划:

1. 上课跟着老师一起做实操和练习,通过实操才能真正掌握相关知识 2. 课后复习老师发的代码,通过代码,进一步加深对知识点的理解 3. 做每一章课后的练习题目, 然后和答案对比,达到真正掌握课程所学知识

课程目标:

提高数据处理能力,能够独立完成数据分析中数据处理阶段的任务,提高工作效率

课程简介:

    目前数据分析已经深入到各个行业中,尤其以Python为工具的数据分析和数据挖掘将越来越流行,但在数据分析和挖掘中,消耗时间的就是数据处理了,高效的数据处理技能已经成为工作中的技能之一了。熟练掌握和运用Python对数据进行高效的处理,可以大大提高数据分析和数据挖掘的效率。

     

    Python数据处理实战: 基于真实场景的数据, 又名python数据处理和特征工程, 本课程以真实的场景数据为案例进行教学,包括征信,电商,零售数据等, 本课程由浅入深详细讲解Python数据处理和特征工程在真实项目中的运用, 本课程专门针对想深入学习Python数据处理而量身定做的课程,是讲师在多年真实项目和实践工作的总结,涵盖实际项目中主要的知识点,内容详尽,代码可读性及实操性强。

掌握好数据处理和特征工程,有利于今后从事或者转行数据分析或者数据挖掘,以及解决工作和项目中遇到的各种数据处理问题。

    

课程特色

1.     相关代码老师课堂上全部打出,方便理解和记忆。

2.     提供源代码和数据方便同学们预习和复习

3.     使用真实的数据进行教学,紧贴实战,避免枯燥的理论

4.     在教学过程中,尽可能多的使用图表教学

5.  每个章节后面配有练习题和习题答案,方便同学们学完每一章进行自我测评

    

常见问题:

问:零基础可以学习吗

答:这门课会详细讲授Python基础知识点,所以零基础学员也可以学习

问:这门课程的特点

答:这门课程最大特点是采用真实的案例数据教学,并且所有代码老师课堂上会手动打出来,同学们可以边学习边实操,并且每一章节都有配套练习,方便同学们自我测试,看看自己掌握的怎么样

问:课程时长问题

答:我们每一章都有很多知识点,每个知识点都是分小节来录制,每个小节一般在10-15分钟,确保同学们听课体验效果较好

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课程大纲-Python数据处理实战:零基础入门与案例实战运用(数据处理和特征工程实战)

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  • 第1章 Python基础入门

    1小时54分钟9节

  • 1-1

    课程导读 介绍课程的大纲和主要内容

    [09:15] 开始学习
  • 1-2

    数据类型 Python的下载和安装, 以及入门Python的语法和主要数据类型介绍

    [17:21] 开始学习
  • 1-3

    列表 python常用数据结构列表的介绍和运用

    [13:37] 开始学习
  • 1-4

    字典 Python常用数据结构字典的介绍

    [13:22] 开始学习
  • 1-5

    集合和条件语句 集合创建和方法以及条件语句编写

    [14:57] 开始学习
  • 1-6

    循环语句上 使用Python编写循环语句

    [13:33] 开始学习
  • 1-7

    循环语句下 使用Python编写循环语句

    [08:05] 开始学习
  • 1-8

    函数编写上 使用Python自定义函数

    [13:30] 开始学习
  • 1-9

    函数编写下 使用Python自定义函数

    [10:29] 开始学习
  • 第2章 数据处理之常用工具

    1小时32分钟6节

  • 2-1

    文件读取之csv文件 Python与csv格式文件的交互

    [14:51] 开始学习
  • 2-2

    文件读取之json格式 Python与json格式文件的交互

    [08:52] 开始学习
  • 2-3

    指标计算 基于json格式数据, 用python计算相关指标的方法

    [16:41] 开始学习
  • 2-4

    Numpy数据结构和常用方法 numpy库中常用的数据结构和方法

    [16:55] 开始学习
  • 2-5

    Numpy常用数据处理函数 介绍numpy中常有的数据处理函数以及运用案例

    [16:57] 开始学习
  • 2-6

    pandas数据结构 pandas中常用的数据结构和常用方法

    [18:28] 开始学习
  • 第3章 数据处理之文件交互

    1小时9分钟5节

  • 3-1

    csv文件读写 pandas与csv文件的交互

    [15:46] 开始学习
  • 3-2

    Excel文件读写 pandas与excel文件的交互

    [17:25] 开始学习
  • 3-3

    数据库文件读取 pandas读取mysql数据库文件

    [14:01] 开始学习
  • 3-4

    数据库文件保存 pandas保存数据至mysql数据库

    [06:00] 开始学习
  • 3-5

    txt文件读写 pandas与txt文件交互

    [16:32] 开始学习
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学员评分

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