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零基础入门Python数据分析师到项目实战教程

零基础入门Python数据分析师到项目实战教程

类别:Python 下载:1次 评论:2次
大小:------ 浏览:160次 时间:2019-01-05

【价值3800元】无论你想从事的是金融、管理、战投、还是政府工作,想要融入一个“数据”为上的时代,你的头衔都需要添加一个“数据分析师”,Python不仅具有强大的数据分析功能,又是最接近人工智能的语言。本微专业由城市数据团联合网易共同出品。城市数据团公众号、知乎等平台粉丝超30万,长期为政府、城市公共机构、地产商等提供城市级大数据产品及一体化解决方案。 网易教学团队则结合游戏、电商、教育、数据平台等一线产品真实案例,帮助学员进阶数据分析。课程还额外邀请了来自硅谷的数据科学家为大家揭秘世界级互联网公司的数据分析应用之道。零基础入门Python数据分析师到项目实战课程视频教程下载。

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视频课程介绍

视频教程文件信息:

视频课程介绍:

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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华夏nan
2019年01月16日

看目录感觉很详细,对新手也比较友好。感谢分享

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Gnc
2019年02月12日

看目录感觉很详细,

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