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视频教程-Python数据分析实战-Pandas-大数据
学习有效期:永久观看
学习时长:266分钟
学习计划:5天
难度:中
「口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」
讲师姓名:阿勒拉哈
技术总监/研发总监
讲师介绍:美国Texas A&M 在读博士,空间智能计算研究, 曾先后在全球大安全公司从事爬虫工程师、数 据分析、文本挖掘、机器学习等工作。对数据科学 和人工智能领域有深入研究。
「你将学到什么?」
深度学习、机器学习和数据分析必须用pandas。pandas是在python直接流行的数据处理框架。可以说,如果不会使用pandas,就谈不上会用python做数据分析。本课程会使用奥林匹克一个真实的数据作为实验数据,从初级到各种pandas的常用操作,到常用的数据可视化,让你在短的时间内掌握好pandas,轻松愉快的玩转数据分析。
「课程学习目录」
| 第1章:课程介绍及初识Pandas | | 1.课程介绍 | | 2.观看课程注意事项 | | 3.初识pandas | | 4.课程所需数据 | | 第2章:Series和DataFrames | | 1.数据读取及Dataframe初识 | | 2.Series及其与Dataframe的关系 | | 3.本章实战场 | | 4.pandas老司机带你过第一关 | | 第3章:数据输入与验证 | | 1.pandas数据输入 | | 2.shape属性 | | 3.head和tail方法 | | 4.info方法 | | 第4章:基本数据分析 | | 1.数据频率统计-value_counts方法 | | 2.数据排序-sort_values方法 | | 3.布尔值索引快速筛选数据 | | 4.字符串处理--模糊查询 | | 5.基本数据分析实战现场 | | 6.pandas老司机带你过第二关 | | 第5章:数据可视化基础篇 | | 1.初识Matplotlib与Seaborn | | 2.常见图形-线形图 柱状图及饼状图 | | 3.图形颜色设置 | | 4.图形尺寸设置 | | 5.多颜色自动匹配-colormaps | | 6.seanborn初探 | | 7.第五章实战现场 | | 8.pandas老司机带你过第三关 | | 第6章:数据索引 | | 1.数据索引初识 | | 2.数据索引的设置方式 | | 3.索引复位 | | 4.按索引排序数据 | | 5.loc数据行索引 | | 6.iloc索引 | | 7.第六章实战现场 | | 8.pandas老司机带你过第四关 | | 第7章:数据分组 | | 1.数据分组对象 | | 2.遍历分组对象 | | 3.分组数据常用操作 | | 4.第七章实战现场 | | 5.pandas老司机带你过第五关 | | 第8章:数据重塑 | | 1.重塑数据准备 | | 2.stack和unstack用法 | | 3.第八章实战现场 | | 4.pandas老司机带你过第六关 | | 第9章:数据可视化续篇 | | 1.heatmap数据总结图 | | 2.定制colormap | | 3.第九章实战现场及老司机带你飞 | | 第10章:多表操作 | | 1.批量处理数据-apply函数 | | 2.数据多表合并之concat方法 | | 3.数据框架多表左右内外连接 | | 第11章:房价数据分析与预测 | | 1.初看多维度房价相关数据 | | 2.数据合并及初级线性回归 | | 3.多变量线性回归 | | 第12章:金融贷款风险预测 | | 1.贷款数据预览与导入 | | 2.特征选择与数据清洗 | | 3.数据探索 | | 4.风险预测建模-高斯朴素贝叶斯模型 | | 5.数据预测及模型评估 | | 第13章:总结和未来学习建议 | | 1.课程总结和未来学习建议 |
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「你可以收获什么?」
这门课程目标是,高效快速的让大家在最短的时间内掌握好pandas这个在python数据分析中不可缺少的数据分析框架。
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