完胜数据分析之Python五套件—348人已学习
课程介绍
本课程提供Python科学计算库Numpy基础知识、Python数据处理库Pandas项目实战、Python数据可视化库matplotlib、Python机器学习库Scikit-learn四大Python数据分析框架知识点的讲解,帮助更多的人占领技术的制高点,狙击AI!
课程收益
所有讲解都是基于python3.6最新版本,希望借此课程帮助更多的人进入Python领域!利用Python技术实现你的大数据梦,AI人工智能梦!
讲师介绍
张敏 更多讲师课程
大数据工程师/算法工程师/大数据讲师,毕业于西华大学软件工程专业。在大数据领域有着丰富的实战经验。 擅长领域:Spark/Hadoop、算法设计及系统架构、数据挖掘、机器学习~。在Spark内核方面有深入的研究,参与Scala基础入门,Spark内核及性能优化相关书籍部分内容的编写工作。
课程大纲
第1章:Numpy科学计算
1. numpy简介及环境安装 16:27
2. numpy核心ndarray 22:38
3. numpy基本操作 22:25
4. numpy数组和矩阵的索引切片和迭代操作 26:28
5. numpy条件判断和布尔数组 7:31
6. numpy中ndarray形状变换 8:02
7. numpy数组矩阵的连接和切分 13:50
8. numpy中常用概念 14:01
9. numpy结构化数组 8:55
10. numpy数据文件的读写 11:26
第2章:Pandas数据处理
1. pandas简介及安装 5:43
2. pandas核心数据结构之Series 22:42
3. pandas核心数据结构之DataFrame 23:23
4. pandas中的Index对象 19:35
5. pandas数据结构之间的运算 4:34
6. pandas中numpy函数应用与apply自定义函数 13:49
7. pandas中Dataframe和Series的排序和排位 14:28
8. pandas计算相关性和协方差 14:35
9. pandas中NaN数据处理 14:06
10. pandas读写CSV和文本数据 21:58
11. pandas读写HTML文件 6:51
12. pandas读取xml文件 13:36
13. pandas读取Microsoft Excel文件 5:26
14. pandas读写Json数据 2:17
15. pandas读写HDF5数据格式 8:04
16. pandas实现pickle对象序列化 7:52
17. pandas读写SQLite数据库 7:36
18. pandas读写mysql数据库 7:50
19. pandas读写postgresql数据库 7:01
20. pandas操作Nosql数据库mongodb 9:52
第3章:Matplotlib数据可视化
1. matplotlib简介、安装及架构 12:46
2. matplotlib用户接口pyplot 13:40
3. matplotlib 方法的关键字参数和subplot 4:35
4. matplotlib为图表添加更多元素 16:45
5. matplotlib处理日期数据 7:12
6. matplotlib绘制线性图 22:50
7. matplotlib绘制直方图 6:24
8. matplotlib绘制条状图 22:38
9. matplotlib绘制饼图 12:02
10. matplotlib绘制等高线图 12:45
11. matplotlib绘制3D曲面 7:33
12. matplotlib绘制3D散点图 5:21
13. matplotlib绘制多面版图形 10:38
第4章:scikit-learn机器学习
1. LogisticRegression良恶性乳腺癌肿瘤预测 30:58
2. SVC分类手写数字 13:05
3. Naive_Bayes算法分类新闻文本 11:30
4. KNN算法分类鸢尾花类别 6:16
5. DecisionTree预测泰坦尼克号沉船事故船员生存 17:45
6. GBDT及随机森林集成模型预测泰坦尼克号沉船事件 10:23
7. 线性回归和梯度下降回归预测波士顿房价 13:08
8. SVR预测波士顿房价(回归分析) 7:28
9. KNN算法预测波士顿房价(回归分析) 5:48
10. 回归树预测波士顿房价 6:26
11. 集成回归模型预测波士顿房价 5:58
12. K-means聚类算法对手写字体的分类 24:43
13. PCA特征降维手写字体数据集并用SVC分类 8:32
14. 特征抽取(文本分类) 24:11
15. 特征筛选(决策树性能) 20:23
16. 模型正则化(欠拟合与过拟合) 26:00
17. 模型检验方式 4:16
18. GridSearch超参数搜索 19:44
19. XGBoost集成算法 8:34
20. GridSearch搜索XGBoost最佳参数 5:01
第5章:Seaborn数据可视化的艺术
1. Seaborn简介 3:04
2. Seaborn的安装 3:20
3. Seaborn图表六种风格 12:43
4. Seaborn图表元素的缩放 5:16
5. Seaborn调色板 17:03
6. Seaborn自定义颜色面板 6:10
7. Seaborn一元数据快速可视化 10:56
8. Seaborn二元数据分布可视化 17:27
9. Seaborn之stripplot和swarmplot 9:00
10. Seaborn之盒图和小提琴图 12:33
11. Seaborn之条形图、点线图 10:58
12. Seaborn线性关系图 12:59
13. Seaborn之多变量线性关系图表的绘制 5:47
14. Seaborn网格图表的绘制 22:28
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