课程简介:
1 Python数据分析概述
2 NumPy数值计算基础
3 Matplotlib数据可视化基础
4 Pandas统计分析基础
5 使用Pandas进行数据预处理
6使用scikit-learn构建模型
课程目录:
1.1 数据分析概述.mp4
1.2 熟悉 Python 数据分析的工具.mp4
1.3 安装 Python 的 Anaconda发行版.mp4
1.4 掌握 Jupyter NoteBook常用功能.mp4
2.1 掌握 Numpy 数组对象 ndarray.mp4
2.2 掌握 Numpy 矩阵与通用函数.mp4
2.3 利用 Numpy 进行统计分析.mp4
3.1 掌握绘图基础语法与常用参数.mp4
3.2 分析特征间关系.mp4
3.3 分析特征内部数据分布与分散情况.mp4
4.1 读写不同数据源的数据.mp4
4.2 掌握 DataFrame 的常用操作.mp4
4.3 转换与处理时间序列数据.mp4
4.4 使用分组聚合进行组内计算.mp4
4.5 创建透视表与交叉表.mp4
5.1 合并数据.mp4
5.2 清洗数据.mp4
5.3 标准化数据.mp4
5.4 转换数据.mp4
6.1 使用 sklearn转换器处理数据.mp4
6.2 构建并评估聚类模型.mp4
6.3 构建并评估分类模型.mp4
6.4 构建并评估回归模型.mp4
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