视频教程-Python数据科学常用工具包视频教程-机器学习

Python数据科学常用工具包视频教程

计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

唐宇迪

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视频教程-Python数据科学常用工具包视频教程-机器学习

学习有效期：永久观看

学习时长：807分钟

学习计划：14天

难度：高

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：唐宇迪

高校教师 / 培训机构讲师

讲师介绍：计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

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「你将学到什么？」

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Python数据科学必备工具包视频培训课程：该教程共包含Python数据教程领域四大核心库，科学技术库Numpy，数据分析处理库Pandas，可视化库Matplotlib，可视化库Seaborn。通过学习本教程，可以掌握Numpy矩阵、数组、函数等；Pandas、Matplotlib、Seaborn的用法。

 

「课程学习目录」

第1章：科学计算库-Numpy

1.1-Numpy概述

2.2-Array数组

3.3-数组结构

4.4-数组类型

5.5-数值运算

6.6-排序操作

7.7-数组形状操作

8.8-数组生成函数

9.9-常用生成函数

10.10-四则运算

11.11-随机模块

12.12-文件读写

13.13-数组保存

14.14-练习题-1

15.15-练习题-2

16.16-练习题-3

第2章：数据分析处理库-Pandas

1.Pandas概述

2.Pandas基本操作

3.Pandas索引

4.groupby操作

5.4-groupby操作

6.5-数值运算

7.6-对象操作

8.7-对象操作2

9.8-merge操作

10.9-显示设置

11.10-数据透视表

12.11-时间操作

13.12-时间序列操作

14.13-Pandas常用操作

15.14-Pandas常用操作2

16.15-Groupby操作延伸

17.16-字符串操作

18.17-索引进阶

19.18-Pandas绘图操作

20.19-大数据处理技巧

第3章：可视化库-Matplotlib

1.1-Matplotlib概述

2.2-子图与标注

3.3-风格设置

4.4-条形图

5.5-条形图细节

6.6-条形图外观

7.7-盒图绘制

8.8-盒图细节

9.9-绘图细节设置

10.10-绘图细节设置2

11.11-直方图与散点图

12.12-3D图绘制

13.13-pie图

14.14-子图布局

15.15-结合pandas与sklearn

第4章：可视化库-Seaborn

1.1-整体布局风格设置

2.2-风格细节设置

3.3-调色板

4.4-调色板颜色设置

5.5-单变量分析绘图

6.6-回归分析绘图

7.7-多变量分析绘图

8.8-分类属性绘图

9.9-Facetgrid使用方法

10.10-Facetgrid绘制多变量

11.11-热度图绘制

 

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「你可以收获什么？」

掌握Python数据科学必备库的使用方法

掌握科学计算库Numpy、数据分析处理库Pandas

掌握可视化库Matplotlib、可视化库Seaborn

 

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