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课程简介：/ O- e/ c! \8 x% G1 b" l$ ~
4 }3 s. h+ h/ e% ]数据分析师的岗位需求非常大，90%的岗位技能需要掌握Python作为数据分析工具，Python语言的易学性、快速开发，拥有丰富强大的扩展库和成熟的框架等特性很好地满足了数据分析师的职业技能要求.
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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。% k6 a# X0 J5 N: J
) N9 L' F; E" ~1 `适用人群:- i2 J; c* Y6 X
8 G# Q0 c* _! u$ Cpython 学习者 python数据处理分析工作者/ a! G n& A0 `; o" S$ L8 [; ~9 E
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课程目录：* ?3 k, [8 V7 N& h7 }: b
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章节1:正确学习课程的姿势6 m2 p. U& R! ~+ d
课时1学习课程-图文版
+ A! q/ i& C) g" Q% s课时2学习课程-视频版09:17
; m% I2 k3 W6 Y3 z. \* w! |章节2: Python的安装环境与基础功能介绍
^. l( V% M0 t' b, ]5 b课时3Python安装环境03:00
! @& h6 t: h9 H/ v" K课时4Python window系统下的安装补充06:03
* U- O$ k& m7 `( U# u; m) w课时5Python的功能和基础工具箱介绍17:18$ |7 `( Q( A2 N4 d1 w- x4 D' S, l% T
章节3:基本指令、数据结构和基本语法& X/ i7 q" n8 \; r" _
课时6基本指令18:17) _( f, L5 ?! N) [, D& I" T8 W+ p
课时7基本数据结构15:20! @* E; @7 D B- X. d$ ~* r$ J
课时8基本语法15:51
6 h# U" S/ h- Z) E& l- M% E章节4:数据获取6 ?4 G$ r; K4 N2 R( p
课时9本地文档的读写14:13
. e7 \5 o( W/ O5 n0 M: Z课时10数据库的读写09:16; W+ y" ^% o) y& [& B; K5 {
课时11Web数据抓取09:38: P/ R4 ~) K8 ?% ~ i7 J
章节5:数据处理
1 o4 C0 a1 f! J& r/ h4 D课时12numpy工具包基础介绍15:33
/ l, j7 \* {) N课时13 多维数组处理方式09:34) S! Z9 }; q. j) R1 t! n
课时14进行array计算09:45" B3 f/ D4 Q9 T$ r" R6 T% g; v
课时15Series介绍08:05! e8 b! A" x( B- y' q4 \: f
课时16Dataframe13:49
% ~+ [5 p9 r2 Z* A6 }课时17使用pandas对大型数据处理17:25: \8 o; h; B8 X$ _7 w" }
课时18处理时间序列07:06
d9 R5 ]" y8 K章节6:数据可视化- matplotlib 3 B( l% j, a, R
课时19数据可视化基础介绍05:01( Q$ U9 ~) o9 m* o3 i# _
课时20matplotlib图类型08:42
3 W% j! e+ K, x% N! Z8 l! n( p0 V" [课时21用matplotlib作图.03:43
- U! `/ k) @" |6 r% I1 O: \课时22更高级的作图方法11:24
* }% Q+ ?3 c7 Y% I. M7 Y0 |& A; j+ Q; x章节7:基础统计分析8 T1 ~, A+ k( b& u& S
课时23基础统计计算08:35
' V! a2 I. d+ }4 I% ?. s课时24概率分布06:47, s2 {1 W+ X& n- c( b# V, m
课时25假设检验11:25
0 X0 i- q7 |, ?/ r' }( Z章节8:数据建模入门
" @0 b u& Z% }! o! B+ J课时26最优化问题18:51
! [( b5 z# c7 O* }0 b7 M3 |课时27线性回归27:54
/ A! }4 w& U$ v& o/ f课时28逻辑回归. P# \5 n( W) `5 `2 R1 M/ n0 _8 p' A
8 O; _% F' y _1 @ p& X" v' N1 q5 N0 k, [
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" m# e% F& ^6 a H, F9 c资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见! k/ H) f$ e% b" j, i
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发表于 2022-6-22 07:51:01
