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  • 创富道场【vip1188.cn】项目课程资源网:Python教程《Python数据挖掘》4天快速入门视频 培训课程视频内容介绍:

    Jupyter Notebook现在已迅速成为数据分析,机器学习的必备工具。因为它可以让数据分析师集中精力向用户解释整个分析过程。而在课程中以 Jupyter Notebook的亮相而开头,帮助同学们不断深入的进行数据分析教学,同学们能够快速的掌握数据分析而进行企业级的项目开发。

    该阶段主要是介绍一些数据科学领域用Python语言实现的基础库,如简洁、轻便的数据可视化展示工具Matplotlib,高效的运算工具Numpy,方便的数据处理工具Pandas,为人工智能阶段打基础。

    1. 用最快地办法入门数据科学

    2. 用最简单方式轻松掌握数据科学基础库

    Python教程《Python数据挖掘》4天快速入门视频 课程内容目录:

    第一天

    01-环境搭建

    02-JupyterNotebook介绍

    03-快速上手JupyterNotebook

    04-Matplotlib介绍

    05-快速上手Matplotib

    06-Matplotlib三层结构

    07-完善折线图(画布层)

    08-修改x、y轴刻度

    09-中文问题解决

    10-其他辅助显示层完善折线图

    11-完善折线图(图像层)

    12-创建多个绘图区

    13-折线图应用场景

    14-常见图表及散点图

    15-柱状图

    16-直方图

    17-饼图

    18-总结

    第二天

    01-上节回顾

    02-今日目标

    03-Numpy优势

    04-ndarray属性

    05-生成数组的方法

    06-均匀分布与正态分布

    07-切片索引与形状修改

    08-类型修改与数组去重

    09-逻辑运算

    10-统计运算

    11-数组间运算

    12-矩阵运算

    13-合并与分割

    14-10操作与数据处理

    15-总结

    答疑

    第三天

    01-上节回顾

    02-Pandas介绍

    03-DataFrame属性和方法

    04-DataFrame索引设置

    05-Multilndex与Panel

    06-Series

    07-索引操作

    08-赋值与排序

    09-算术运算与逻辑运算

    10-统计运算与自定义运算

    11-Pandas画图

    12-CSV文件的读取与存储

    13-hdf5文件的读取与存储

    14-json文件的读取与存储

    15-总结

    第四天

    01-上节内容回顾

    02-今日安排

    03-处理np.nan类型的缺失值

    04-处理其他标记的缺失值

    05-数据离散化

    06-按方向合并pd.concat()

    07-按索引合并pd.merge0

    08-交叉表与适视表

    09-分组与聚合

    10-综合案例

    11-总结

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