视频教程-快速入门学习Python_数据分析视频教程课程(十三)-Python

快速入门学习Python_数据分析视频教程课程(十三)
十余年计算机技术领域从业经验,在中国电信、盛大游戏等多家五百强企业任职技术开发指导顾问,国内IT技术发展奠基人之一。
杨千锋
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视频教程-快速入门学习Python_数据分析视频教程课程(十三)-Python

学习有效期:永久观看

学习时长:689分钟

学习计划:12天

难度:

 

口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」

讲师姓名:杨千锋

CTO/CIO/技术副总裁/总工程师

讲师介绍:十余年计算机技术领域从业经验,在中国电信、盛大游戏等多家五百强企业任职技术开发指导顾问,国内IT技术发展奠基人之一。

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「你将学到什么?」

1、从numpy库进行数据存储和基本操作包含切片,级联,索引,聚合等操作熟练使用,解析numpy的广告播机制;


2、使用pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑;利用matpIotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果;


3、利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作;处理各种各样的时间序列数据。

 

「课程学习目录」

第1章:jupyter常用命令快捷键魔法指令的使用
1.jupyter开发工具安装和常用功能介绍
2.jupyter目录插件安装和快捷键使用
3.魔法指令介绍
第2章:numpy常用函数具体操作排序的使用
1.numpy定义&多维数组和list区别&常见函数
2.numpy常见函数&基本属性&利用随机函数生成图片
3.numpy基本操作索引&切片
第3章:numpy常用函数具体操作排序的高级使用
1.切片反转&变形&级联
2.副本&聚合&广播
第4章:Series两种创建方式&切片&索引两种方式
1.Series范围查找&常见运算&add函数操作
2.Series两种创建方式&切片&索引两种方式
3.dataframe两种创建方式&行&列&具体元素值的索引
4.dataframe运算&切片
第5章:pandas层次化索引和拼接操作
1.pandas多层索引创建方式&切片&堆
2.pandas合并&级联操作
3.pandas数据缺失操作&fillna和dropna常规使用
第6章:pandas综合应用的案例
1.dropna&条件查询综合应用-1
2.fillna&条件查询进行人口密度查询和排序-2
3.dropna&条件查询综合应用-3
4.聚合函数使用&stack&unstack综合应用分析美国政治吸金数据详解
5.pandas数据重复处理&映射
6.数据过滤&描述
7.pandas排序和聚合应用
8.pandas绘图&散点&直方&柱状图
第7章:scipy数据简介和快速傅里叶变换的降噪过程
1.scipy简介和快速傅里叶变换处理降噪图片
2.scipy进行图片降噪处理和积分取pi值过程
3.scipy的输入输出&misc使用旋转、缩放使用
4.scipy三种滤波方式使用&缩放&旋转
第8章:matplotlib应用和案例
1.matplotlib基础知识&单曲线&双曲线&网格&背景颜色
2.matplotlib图例&图片保存&线的样式lstyle&marker用法
3.matplotlib的plot绘图的风格和样式
4.matplotlib样式&拉丁语法&四图绘制
5.matplotlib四图绘制
6.matplotlib注释&箭头&3D图的画法

 

7项超值权益,保障学习质量」

  • 大咖讲解

技术专家系统讲解传授编程思路与实战。

  • 答疑服务

专属社群随时沟通与讲师答疑,扫清学习障碍,自学编程不再难。

  • 课程资料+课件

超实用资料,覆盖核心知识,关键编程技能,方便练习巩固。(部分讲师考虑到版权问题,暂未上传附件,敬请谅解)

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企业常见开发实战案例,带你掌握Python在工作中的不同运用场景。

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  • APP+PC随时随地学习

满足不同场景,开发编程语言系统学习需求,不受空间、地域限制。

 

「什么样的技术人适合学习?」

  • 想进入互联网技术行业,但是面对多门编程语言不知如何选择,0基础的你
  • 掌握开发、编程技术单一、冷门,迫切希望能够转型的你
  • 想进入大厂,但是编程经验不够丰富,没有竞争力,程序员找工作难。

 

「悉心打造精品好课,12天学到大牛3年项目经验」

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浓缩大牛多年经验,全方位构建出系统化的技术知识脉络,同时注重实战操作。

【仿佛在大厂实习般的课程设计】

课程内容全面提升技术能力,系统学习大厂技术方法论,可复用在日后工作中。

 

「你可以收获什么?」

从numpy库进行数据存储和基本操作包含切片,级联,索引,聚合等操作熟练使用,解析numpy的广告播机制;

使用pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑;利用matpIotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果;

利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作;处理各种各样的时间序列数据。

 

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