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Python3学习之数据科学入门与实战视频

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Python3学习之Python3数据科学入门与实战视频python教程


Python3数据科学入门与实战


这是一个数据驱动的时代,想要从事机器学习、人工智能、数据挖掘等前沿技术,都离不开数据跟踪,本课程通过Numpy、Pandas进行数据科学计算,通过Seaborn、 Matplotlib进行数据图形化展示;从实战角度出发,让你在数据科学领域迈出重要的一步,开启Data Science职业之旅!


第1章 实验环境的搭建


本章将主要介绍Anaconda和Jupyter Notebook。包括如何在windows,Mac,linux等平台上安装Anaconda,以及Jupyter Notebook的基本启动使用方法。


1-1 导学视频


1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍


1-3 Anaconda在Mac上的安装演示


1-4 Anaconda在windows上安装演示


1-5 Anaconda在Linux上的安装演示


1-6 Jupyter-notebook的使用演示


第2章 Numpy入门


本章将介绍Python数据科学领域里最基础的一个库——Numpy,回顾矩阵运算基础,介绍最重要的数据结构Array以及如何通过Numpy进行数组和矩阵运算。


2-1 数据科学领域5个常用Python库


2-2 数学基础回顾之矩阵运算


2-3 Array的创建及访问


2-4 数组与矩阵运算


2-5 Array的input和output


第3章 Pandas入门


本章将介绍Python数据科学领域用于数据分析最重要的一个库——Pandas。将从pandas里最重要的两种数据结构Series和DataFrame开始,介绍其创建和基本操作,通过实际操作理解Series和DataFrame的关系。


3-1 Pandas Series


3-2 Pandas DataFrame


3-3 深入理解Series和Dataframe


3-4 Pandas-Dataframe-IO操作


3-5 DataFrame的Selecting和indexing


3-6 Series和Dataframe的Reindexing


3-7 谈一谈NaN


3-8 多级Index


3-9 Mapping和Replace


第4章 Pandas玩转数据


本章是Pandas的进阶。我们会使用Pandas进行高级的数据分析操作,包括如何去做数据清洗、预处理和排序等数学计算,数据的分箱技术,分组技术,聚合技术,以及透视表等。


4-1 DataFrame的简单数学计算


4-2 Series和DataFrame的排序


4-3 重命名Dataframe的index


4-4 DataFrame的merge操作


4-5 Concatenate和Combine


4-6 通过apply进行数据预处理


4-7 通过去重进行数据清洗


4-8 时间序列操作基础


4-9 时间序列数据的采样和画图


4-10 数据分箱技术Binning


4-11 数据分组技术GroupBy


4-12 数据聚合技术Aggregation


4-13 透视表


4-14 分组和透视功能实战


4-15 Streaming DataFrame


第5章 绘图和可视化之Matplotlib


数据的可视化是数据分析领域里非常重要的内容。本章会学习Matplotlib的基本使用,包括如何对Pandas里的Series和DataFrame绘图, 以及图形样式和显示模式的设置等内容。


5-1 Matplotlib介绍


5-2 matplotlib简单绘图之plot


5-3 matplotlib简单绘图之subplot


5-4 Pandas绘图之Series


5-5 Pandas绘图之DataFrame


5-6 直方图和密度图


第6章 绘图和可视化之Seaborn


Seaborn是对Matplotlib的进一步封装,其强大的调色功能和内置的多种多样的绘图模式,使之成为当下最流行的数据科学绘图工具。本章将介绍Seaborn的基本使用,以及和matplotlib的功能对比。


6-1 seaborn介绍


6-2 seaborn实现直方图和密度图


6-3 seaborn实现柱状图和热力图


6-4 seaborn图形显示效果的设置


6-5 seaborn强大的调色功能


第7章 数据分析项目实战


通过前六章的学习,我们基本上掌握了数据分析领域里主要工具的使用,本章将通过一个股票市场的分析实战项目,和大家一起用学过的知识去分析数据,进而得到有用的信息。


7-1 实战准备


7-2 股票市场分析实战之数据获取


7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析


7-4 股票市场分析实战之风险分析


第8章 课程总结


本章的总结不是对前面8章内容的汇总,而是给大家指明了一条继续学习和锻炼的道路。希望大家坚持练习,早日修成正果。


8-1 总结


  • 商品评价
暂无商品评价
  • 购买记录
暂无购买记录
  • 交易规则



1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会自动收到来自卖家的商品获取(下载)链接;

2、手动:未标有自动发货的的商品,拍下后,卖家会收到邮件、短信提醒,也可通过QQ或订单中的电话联系对方。


1、描述:源码描述(含标题)与实际源码不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、版本不符等);

2、演示:有演示站时,与实际源码小于95%一致的(但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外);

3、发货:手动发货源码,在卖家未发货前,已申请退款的;

4、服务:卖家不提供安装服务或需额外收费的(但描述中有显著声明的除外);

5、其他:如质量方面的硬性常规问题等。

注:经核实符合上述任一,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品,卖家无法对描述进行修改!


1、在未拍下前,双方在QQ上所商定的内容,亦可成为纠纷评判依据(商定与描述冲突时,商定为准);

2、在商品同时有网站演示与图片演示,且站演与图演不一致时,默认按图演作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);

3、在没有"无任何正当退款依据"的前提下,写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;

4、虽然交易产生纠纷的几率很小,但请尽量保留如聊天记录这样的重要信息,以防产生纠纷时便于网站工作人员介入快速处理。


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