Python教程《Python数据挖掘》4天快速入门视频

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Python教程《Python数据挖掘》4天快速入门视频培训课程视频内容介绍:
Jupyter Notebook现在已迅速成为数据分析,机器学习的必备工具。因为它可以让数据分析师集中精力向用户解释整个分析过程。而在课程中以Jupyter Notebook的亮相而开头,帮助同学们不断深入的进行数据分析教学,同学们能够快速的掌握数据分析而进行企业级的项目开发。
该阶段主要是介绍一些数据科学领域用Python语言实现的基础库,如简洁、轻便的数据可视化展示工具Matplotlib,高效的运算工具Numpy,方便的数据处理工具Pandas,为人工智能阶段打基础。
1.用最快地办法入门数据科学
⒉.用最简单方式轻松掌握数据科学基础库
Python教程《Python数据挖掘》4天快速入门视频课程内容目录:
第一天
01-环境搭建
02-JupyterNotebook介绍

03-快速上手JupyterNotebook04-Matplotlib介绍
05-快速上手Matplotib06-Matplotlib三层结构

07-完善折线图(画布层)

08-修改x、y轴刻度

09-中文问题解决
10-其他辅助显示层完善折线图

11-完善折线图(图像层)
12-创建多个绘图

13-折线图应用场景

14-常见图表及散点图
15-柱状图
16-直方图

17-饼图

18-总结第二天

01-上节回顾

02-今日目标

03-Numpy优势

04-ndarray属性

05-生成数组的方法

06-均匀分布与正态分布

07-切片索引与形状修改

08-类型修改与数组去重

09-逻辑运算
10-统计运算

11-数组间运算

12-矩阵运算

13-合并与分割
14-10操作与数据处理
15-总结
答疑第三天
01-上节回顾
02-Pandas介绍
03-DataFrame属性和方法

04-DataFrame索引设置

05-Multilndex与Panel06-Series
07-索引操作

08-赋值与排序
09-算术运算与逻辑运算

10-统计运算与自定义运算

11-Pandas画图
12-CSV文件的读取与存储

13-hdf5文件的读取与存储

14-json文件的读取与存储

15-总结
第四天
01-上节内容回顾

02-今日安排
03-处理np.nan类型的缺失值

04-处理其他标记的缺失值

05-数据离散化
06-按方向合并pd.concat()

07-按索引合并pd.merge0

08-交叉表与适视表
09-分组与聚合

10-综合案例

11-总结

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