Python全栈企业级数据分析

中阶

可以提升学员对数据的敏感度、可以提升对数据分析的兴趣、可以提升将技术快速变现的能力

课程销量榜    第1 严选课 更新: 2021/02/04

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130 学习人数 9小时50分钟 34课时
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  • 课程介绍
  • 课程大纲
  • 其他课程 2
  • 学习路径

学完本课程,您将掌握:

  • 感受到企业级数据分析项目的完整流程,并将其掌握
  • 可实现对Excel便捷的自动化办公
  • 掌握Python数据分析实战操作,具象化理解企业级数据分析的实操流程

适合人群:

具有计算机科学基础北京、并希望专注于数据分析的同学。 在职人员且对数据分析便捷办公感兴趣的人群。 计算机相关人员,想转行或实现技术提升的人员。 想进入编程前沿、高阶阶段的人员

学习计划:

每个视频都是针对一个具体点的讲解是实现。 每日尽量观看学习两个视频,且将视频中的操作进行三次以上的练习。 每观看完一个视频后,都需要用自己的话术将视频中的知识点进行复述和总结。

课程目标:

可以提升学员对数据的敏感度、可以提升对数据分析的兴趣、可以提升将技术快速变现的能力

课程简介:

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该套课程首先先对数据分析的基础技能进行了讲解和介绍。后序是以案例为导向逐步将学习到的数据分析的操作进行巩固和深入。课程中不光包含常规的数据分析技能,还包含了相关的金融量化的介绍和实现。且在课程的最后,以两个企业级的真实的业务场景为背景进行了某领域的数据分析相关实现分析,带领大家感受到企业级的数据分析的完整流程和具体操作。

常见问题:

问:没有编程基础,能学会数据分析吗?

答:实话实说,如果有编程基础的学员,入门会更快。但是数据分析中主要学习的是分析的思路和不同场景下数据的敏感度,数据分析实现中不会用到多少编程的语法或者高阶操作,所以不需要过多考虑是否具有编程基础。

问:课上的数据分析案例,大部分是基于哪些业务场景呢?

答:当然主要是围绕着电商这个主流的领域啦

问:课程内容会很无聊吗?

答:只有前三个视频在讲解一点辅助技能,可能会有点乏味,但是后面的案例非常有趣

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课程大纲-Python全栈企业级数据分析

  • 第1章 Numpy计算科学库

    1小时44分钟6节

  • 1-1

    数据分析秘笈介绍 数据分析秘笈介绍

    [19:55] 开始学习
  • 1-2

    修炼前的准备-环境搭建 修炼前的准备-环境搭建

    [15:15] 开始学习
  • 1-3

    numpy数组三种神秘创建方式 numpy数组三种神秘创建方式

    [26:13] 开始学习
  • 1-4

    numpy爆破属性 numpy爆破属性

    [06:03] 开始学习
  • 1-5

    numpy炸天之索引和切片 numpy炸天之索引和切片

    [11:54] 开始学习
  • 1-6

    统计&聚合&矩阵操作 统计&聚合&矩阵操作

    [25:07] 开始学习
  • 第2章 Pandas基础

    56分钟3节

  • 2-1

    Series的使用 Series的使用

    [22:19] 开始学习
  • 2-2

    df的创建形式 df的创建形式

    [09:32] 开始学习
  • 2-3

    df大杀器之索引&切片 df大杀器之索引&切片

    [24:49] 开始学习
  • 第3章 金融量化-股票分析

    2小时11分钟7节

  • 3-1

    股票数据预处理 股票数据预处理

    [23:39] 开始学习
  • 3-2

    捕获股票上涨的日期 捕获股票上涨的日期

    [08:15] 开始学习
  • 3-3

    捕获股票跌幅的日期 捕获股票跌幅的日期

    [05:57] 开始学习
  • 3-4

    股票买卖收益分析 股票买卖收益分析

    [19:20] 开始学习
  • 3-5

    双均线策略-均线的计算分析 双均线策略-均线的计算分析

    [13:59] 开始学习
  • 3-6

    双均线策略-金叉&死叉 双均线策略-金叉&死叉

    [26:46] 开始学习
  • 3-7

    双均线策略的测试 双均线策略的测试

    [33:49] 开始学习
  • 第4章 数据清洗

    42分钟3节

  • 4-1

    缺失值的清洗 缺失值的清洗

    [25:26] 开始学习
  • 4-2

    清洗空值面试题 清洗空值面试题

    [09:15] 开始学习
  • 4-3

    重复值和异常值的清洗 重复值和异常值的清洗

    [07:37] 开始学习
  • 第5章 级联&合并操作

    20分钟2节

  • 5-1

    DataFrame的级联操作 DataFrame的级联操作

    [08:45] 开始学习
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