Python数据分析师课程实战课程 企业级数据分析课程下载

课程目录

00 从专业的角度说说数据可视化（课前准备）

│  │  0.0从专-业-的-角-度说说数-据-可-视-化

│  │  0.2软件安装及资料准备（重要！必看！）

│  └─随堂资料

│          seaborn 下载遇到问题.pdf

│          免费课程合集-da鹏教你玩数据.docx

│          数据分析师Python_课程资料不含anaconda.zip

01 数据思维导论：如何从数据中挖掘价值

│      课程1.1 优秀数据分析师的三个特点

│      课程1.2 避免对数据可视化的误解（上）

│      课程1.2 避免对数据可视化的误解（下）

│      课程1.3 机器学习是什么

│      课程1.4 用数据改变未来

02 基础语言入门：从零开始学习python

│  01第一章 关于Python你需要知道的事儿

│  │  课程1.1 重新认识你的电脑

│  │  课程1.2 为什么选择Python？

│  │  课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑

│  │  课程1.4 JupyterNotebook与Spyder

│  02第二章 变量及数值类型

│  │  课程2.1 数值类型概述

│  │  课程2.2 认识变量

│  │  课程2.3 运算符

│  │  └─课程2.4 注释

│  03第三章 序列及通用操作

│  │  课程3.1 什么是序列？

│  │  课程3.2 序列通用操作

│  │  课程3.3 列表list常用操作

│  │  课程3.4 文本序列str常用操作

│  04第四章 字典映射

│  │  课程4.1 字典dict基本概念

│  │  课程4.2 字典常用操作

│  │  课程4.3 字典的元素访问及遍历

│  05第五章 条件判断及循环语句

│  │  课程5.1 什么是语句？

│  │  课程5.2 条件判断：if语句

│  │  课程5.3 循环语句：for循环

│  │  课程5.4 循环语句：while循环

│  │  课程5.5 循环控制语句

│  06第六章 函数

│  │  课程6.1 函数的基本概念

│  │  课程6.2 自定义函数

│  │  课程6.3 局部变量及全局变量

│  │  课程6.4 匿名函数lambda

│  07第七章 模块与包

│  │  课程7.1 什么是模块？

│  │  课程7.2 模块创建及import指令运用

│  │  课程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip

│  │  └─课程7.4 windows环境下的代码运行

│  08第八章 数据读写

│  │  课程8.1 文件对象声明及基本操作

│  │  课程8.2 系统模块下的路径操作

│  │  课程8.3 文件的读取与写入（上）

│  │  课程8.4 文件的读取与写入（下）

│  │  └─课程8.5 pickle模块的运用

│  09考核项目介绍

│  │  9.0项目介绍

│  └─10.0项目解答

│      答案解读_项目01_商铺数据加载及存储

│      答案解读_项目02_基于Python的算法函数创建

03 重点工具掌握：数据解析核心技巧

│  第1章 科学计算工具：Numpy

│  │  课程1.1 什么是Numpy？

│  │  课程1.2 Numpy基础数据结构

│  │  课程1.3 Numpy通用函数

│  │  课程1.4 Numpy索引及切片

│  │  课程1.5 Numpy随机数

│  │  课程1.6 Numpy数据的输入输出

│  第2章 数据分析工具：Pandas

│  │  课程2.1 什么是Pandas

│  │  课程2.10 时间戳索引

│  │  课程2.11 时期

│  │  课程2.12 时间序列 – 索引及切片

│  │  课程2.13 时间序列 – 重采样

│  │  课程2.14 数值计算和统计基础

│  │  课程2.15 文本数据

│  │  课程2.16 合并

│  │  课程2.17 连接与修补

│  │  课程2.18 去重及替换 

│  │  课程2.19 数据分组

│  │  课程2.2 数据结构Series：基本概念及创建

│  │  课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”  

│  │  课程2.21 透视表及交叉表

│  │  课程2.22 文件读取

│  │  课程2.3 数据结构Series：索引

│  │  课程2.4 数据结构Series：基本技巧

│  │  课程2.5 数据结构Dataframe：基本概念及创建

│  │  课程2.6 数据结构Dataframe：索引

│  │  课程2.7 数据结构Dataframe：基本技巧

│  │  课程2.8 时间模块 

│  │  └─课程2.9 时刻数据   

│  第3章 图表绘制工具：Matplotlib

│  │  课程3.1 Matplotlib简介及图表窗口

│  │  课程3.10 散点图、矩阵散点图

│  │  课程3.11 极坐标图

│  │  课程3.12 箱型图  

│  │  课程3.13 表格样式创建

│  │  课程3.14 表格显示控制

│  │  课程3.15 表格样式调用

│  │  课程3.2 图表的基本元素

│  │  课程3.3 图表的样式参数 

│  │  课程3.4 刻度、注解、图表输出

│  │  课程3.5 子图

│  │  课程3.6 基本图表绘制 

│  │  课程3.7 柱状图、堆叠图

│  │  课程3.8 面积图、填图、饼图 

│  │  课程3.9 直方图

│  └─第4章 CH04空间分析工具：GIS

│      课程4.1 什么是空间数据？

│      课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载

│      课程4.3 坐标系

│      课程4.4 空间数据基本处理 

│      课程4.5 空间数据几何计算

│      课程4.6 空间可视化制图

│      课程4.7 空间划分

│      课程4.8 空间统计

04 进阶算法学习：统计分析能力强化

│  第1章 数据特征分析

│  │  课程1.1 数据特征分析

│  │  课程1.2 分布分析

│  │  课程1.3 对比分析（上）

│  │  课程1.4 统计分析

│  │  课程1.5 帕累托分析 

│  │  课程1.6 正态性检验（上）

│  │  课程1.6 正态性检验（下）

│  │  课程1.7 相关性分析

│  第2章 数据处理

│  │  课程2.1 缺失值处理 

│  │  课程2.2 异常值处理 

│  │  课程2.3 数据归一化 

│  │  课程2.4 数据连续属性离散化   

│  └─第3章 数学建模

│          课程3.1数学建模概述

│          课程3.2.1线性回归理论概述

│          课程3.2.2线性回归的python实现方法

│          课程3.2.3线性回归模型评估

│          课程3.3.1KNN最邻近分类理论概述

│          课程3.3.2KNN最邻近分类的python实现方法

│          课程3.4.1PCA主成分分析理论概述

│          课程3.4.2PCA主成分的python实现方法

│          课程3.4.3K-means聚类理论概述及python实现

│          课程3.5.1蒙塔卡罗模拟理论概述

│          课程3.5.2蒙塔卡罗模拟案例解读

05 数据表达逻辑：结果输出及内容美化

│  第1章 数据可视化整体概述

│  │      课程1.1什么是数据可视化？

│  │      课程1.2数据可视化技术体系及方向

│  │      课程1.3数据图表表达的逻辑原理

│  │      课程1.4设计美学

│  第2章 Python数据可视化：Seaborn

│  │      课程2.1

│  │      课程2.10

│  │      课程2.11

│  │      课程2.2

│  │      课程2.3

│  │      课程2.4

│  │      课程2.5

│  │      课程2.6

│  │      课程2.7

│  │      课程2.8

│  │      课程2.9

│  第3章 关系网络数据可视化

│  │      课程3.1 什么？

│  │      课程3.2 Gephi软件安装及配置

│  │      课程3.3 Gephi基本操作

│  │      课程3.4 Python数据预处理

│  │      课程3.5 案例研究一：

│  │      课程3.6 案例研究二：

│  第4章 空间数据可视化

│          课程4.1 空间数据可视化工具概述

│          课程4.2 3D图表

│          课程4.3 空间柱状图（1）

│          课程4.4 空间柱状图（2）

│          课程4.5 空间线性轨迹图（1）

│          课程4.6 空间线性轨迹图（2）

│          课程4.7 空间热力图

06 数据挖掘项目实战

│  │  准备工作 → 现在开始启动spyder

│  项目： 电商打折套路解析

│  │      电商打折套路解析

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│  项目：中国城市资本流动问题探索

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│  │      中国城市资本流动问题探索

│  项目：中国姓氏排行研究

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│  项目：国产烂片深度揭秘

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│  项目：城市餐饮店铺选址分析

│  │      城市餐饮店铺选址分析

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│  项目：婚恋配对实验

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│  │      婚恋配对实验

│  项目：房价影响因素挖掘

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│  │      房价影响因素挖掘

│  项目：泰坦尼克号获救问题

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│  │      泰坦尼克号获救问题

│  └─项目：社会财富分配问题模拟

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│          社会财富分配问题模拟

07 网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营

│      第7章 数据时代的网络游戏设计与运营

08 网易严选：用户增长实践经验分享

│      1用户增长实践经验分享

│      2户增长实践经验分享

│      3用户增长实践经验分享

│      4用户增长实践经验分享

09 网易教育：如何高效构建业务指标体系

│      01第一节 指标体系建设

│      02第二节 指标类型及常见的指标

│      03第三节 如何确定业务指标体系

│      04第四节 指标体系落地

10 网易有数：数据平台在汽车行业中的应用

│      第1节 某yi有数整体介绍_(new)

│      第2节 整车销售业务分析

│      第3节 整车售后配件业务分析

11 硅谷实战：消费者行为分析机器预测

│      01消费者行为分析

│      02消费者行为分析

│      03消费者行为分析

│      04消费者行为分析

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