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Python数据分析入门与实践

掌握数据处理、分析、展示的能力,开启Data Science职业之旅

Python数据分析入门与实践

难度 初级 时长 9小时 学习人数 769 好评度 95.4%

Python数据分析入门与实践

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Python数据分析入门与实践
这是一个数据驱动的时代,想要从事机器学习、人工智能、数据挖掘等前沿技术,都离不开数据跟踪,本课程通过Numpy、Pandas进行数据科学计算,通过Seaborn、 Matplotlib进行数据图形化展示;从实战角度出发,让你在数据科学领域迈出重要的一步,开启Data Science职业之旅!
麦兜搞IT

Python高级工程师

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Python最适合做Web开发?No! 数据科学才是

机器学习、自然语言处理、数据视觉化、数据探索、数据分析和数据挖掘
这些火热的前沿技术都是数据科学体系的范畴,是高薪的代名词。而Python是用于数据科学绝佳选择!

数据科学体系

数据视觉化 数据挖掘 数据分析 自然语言处理... 数据探索 深度学习 机器学习
数据科学
50K
机器学习
30K
数据挖掘
20K
Python工程师
15K

* 数据来源于拉勾网 *

只要会Python,就能轻松入门

配套股票市场数据分析案例,依次详解数据科学计算、数据图形化展示,最终会形成一个完整的实战项目

1

数据处理平台搭建

基于Anaconda的
Jupyter notebook

2

分析数据处理

Numpy、Pandas

3

数据可视化技术

Matplotlib、Seaborn

项目实战

股票市场数据分析

全球都在使用的主流数据分析库:从逐一讲解到综合运用

课程覆盖面广,实践性更强,是TensorFlow等热门Python机器学习库的必备基础

高效的数组和矩阵运算作为底层支撑

用于数据分析最好的库支持处理从不同的数据源收集而来的索引数据

二维绘图库,交互性强生成的图表可放大、推移支持多平台的交互环境

提供了高级的接口让用户专注于图形的绘制和效果的定制

数据科学的完整学习路径

Python3基础

推荐:《Python3 入门与进阶》

Python数据分析库

(本课程包含)

数据可视化实现

(本课程包含)

Scikit-learn库和机器学习

推荐:《机器学习入门Scikit-learn实现经典小案例》

学员专享增值服务

问答专区

讲师集中答疑

关于课程的问题都可在问答区随时提问
讲师会进行集中答疑

源码开放

整套代码下载

课程案例代码完全开放给你,你可以根据
所学知识自行修改、优化

适合人群及技术储备要求

只要具备基本的Python语法,对数据科学感兴趣的人都可以学习本课程,
这是一门真正入门课程,但并不止步于入门将带你从入门向进阶过渡,
带你迈进Python data science领域!

学前必备技术

Python语法基础丨高中数学知识

环境参数

  • Python 3.6
  • IDE Jupyter Notebook
  • 开发系统 Windows/Linux/MAC

万事俱备 只等你来

  • zxytxwdy

    好评

    我是将所有课程都看完之后来评价的,总的来说还是强烈推荐的。尤其对于入门小白来说,老师讲的逻辑清晰,答疑也很负责。给老师赞一个!期待更多实战课程。 如果是没有接触过python的同学,建议先在慕课网搜一下《python入门》的一个免费课程。

  • 慕粉3876631

    好评

    坦白讲,这门课非常好,通俗易懂,我稍微有点基础,也有别的同学说的太基础的感觉,不过呢,我的python基础不太牢,所以感觉这门课真的还是比较好的,很基础,可以打好基础学习更难的课程,课程确实讲了很多api,没办法,科学计算库还是要会,把这些掌握好才能更好的学习其他的知识,老师稍微讲的浅了一点,不过瑕不掩瑜。期待更高级的课程

  • 何永灿

    好评

    很不错,整体课程安排的思路很清晰,还给出了每章讲课所写的代码。在第六章的时候还在抱怨老师没有对每章给出总结,后来看到有4份pdf总结文件(虽然还没找到文件在哪)。。。老师费心了!! PS:还有一些授人以渔的学习方法和思路。

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