零基础入门Python数据分析师到项目实战 多个网易真实案例实战 进阶算法学习视频教程下载 - 数智资源

零基础入门Python数据分析师到项目实战 多个网易真实案例实战 进阶算法学习视频教程下载

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课程名称

零基础入门Python数据分析师到项目实战 多个网易真实案例实战 进阶算法学习视频教程下载

课程目录

第1章 数据能做什么

│      第一章 数据能做什么

│      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1.4 用数据改变未来

│      

├─第2章 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

│  │      课程7.4 windows环境下的代码运行

│  │      

│  ├─08第八章 数据读写- o) S4 o6 v7 B

│  │      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

├─第3章 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2.2 数据结构Series:基本概念及创建

│  │      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

│  │      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2.20 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

│  ├─第3章 图表绘制工具:Matplotlib

│  │      课程3.1 Matplotlib简介及图表窗口

│  │      课程3.2 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

│  │      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

│  │      

│  └─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

├─第4章 进阶算法学习:统计分析能力强化

│  ├─第一章 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(下)

│  │     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

│  │     

│  │          

│  ├─第三章 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

│  └─第二章 数据处理

│      ├─课程2.1 缺失值处理

│      │      课程2.1 缺失值处理

│      ├─课程2.2 异常值处理

│      │      课程2.2 异常值处理

│      ├─课程2.3 数据归一化

│      │      课程2.3 数据归一化

│      │      

│      └─课程2.4 数据连续属性离散化

│              课程2.4 数据连续属性离散化

├─第5章 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(一):Seaborn

│  │      课程2.1为什么选择Seaborn做图表可视化

│  │      课程2.2整体风格设置

│  │      课程2.3调色盘

│  │      课程2.4分布数据可视化-直方图与亲密图

│  │      课程2.5分布数据可视化-散点图

│  │      课程2.6分类数据可视化-分类散点图

│  │      课程2.7分类数据可视化-分布图

│  │      课程2.8分类数据可视化-统计图

│  │      课程2.9线性关系数据可视化

│  │      课程2.10时间线图表、热图

│  │      课程2.11结构化图表可视化

│  │      

│  ├─第3章 关系网络数据可视化

│  │      课程3.1 什么是关系网络图

│  │      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:公司职员关系图表

│  │      课程3.6 案例研究二:导演演员关系网络可视化

│  └─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

│          

├─第6章 用户增长实践经验分享

│      1网易严选:用户增长实践经验分享

│      2网易严选:用户增长实践经验分享

│      3网易严选:用户增长实践经验分享

│      4网易严选:用户增长实践经验分享

│      

├─第7章 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

│      8 I9 h1 R4 L+ T

├─第8章 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

├─第9章 整车销售业务分析

│      第1节 网易有数整体介绍

│      第2节 整车销售业务分析

│      第3节 整车售后配件业务分析

│      

├─第10章 消费者行为分析

│      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

│      

└─课堂资料

    课前直播

    从专业的角度说说数据可视化(课前准备)

    课后答案

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