拉勾-玩转 Python 数据分析

2022-01-16 python
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详情介绍

玩转Python数据分析课程介绍:

虽然 Python 学习门槛不高,但知识点零散、枯燥,不仅记忆困难,更是难以学以致用。现实中,很多 Python 学习者,最终都未能有效使用 Python,将它变为职场利器。专栏依据 Python 语言基础、数据集获取、数据加载及处理、数据预测、数据的可视化呈现,这 5 个功能关卡,带你掌握 Python 做数据分析关键流程,在此基础上,融入了 9 大实战项目,以练带学,帮你做到真正会应用。

课程大纲:

① 第一模块,Python 语言基础。
这一模块重点讲述后续课程中需要用到的 Python 语言基础,比如理解程序是如何运行的,学习 Python 的常用指令……即使你 0 编程基础,也能迅速上手,为后面的应用知识打好基础。

② 第二模块,获取数据集。
这一模块我会着重介绍用 Python 获取、筛选、保存网页上数据的技巧和方法。学完之后,你就可以构建任意工作领域的数据集。

③ 第三模块,加载、查看与数据处理。
这一模块会将上一步我们构建的数据集加载到 Python 中,查看、修改,以及清洗掉一些冗余的脏数据。这样你在实际工作中,就能从多种类型的数据文件中加载数据、查看数据、清洗数据,使数据标准化。

④ 第四模块,深挖数字背后的逻辑。
这一模块我会介绍如何操作数值列,轻松完成统计分析常用的矩阵计算、回归分析等任务。这样你才能在数据中发现“金子”,助力业务,比如预测未来业务数据的趋势等。

⑤ 第五模块,可视化你的分析思路。
这一模块会将之前的数据通过各种形式的图表呈现出来(散点图、直方图、线图、饼图、图例、注解等),你还可以绘制可交互的图表,让你的方案汇报更加清晰、有亮点。

⑥ 第六模块,综合项目实战篇。
这一部分会通过多个实际、高级、综合的数据分析任务,比如全球新冠肺炎区域确诊病例趋势分析、电影票房预测模型、用户流失预测与分析等。让你融会贯通所学技巧,同时学会数据分析的基本套路与方法。

课程目录:

——/拉勾/068-820-玩转 Python 数据分析/
├──文档  
|   ├──[7134] 开篇词  数据赋能未来,Python 势不可挡.md  16.43kb
|   ├──[7135] 课前基础  计算机运行一个程序的过程.md  10.32kb
|   ├──[7136] 课前准备  搭建一个高效的 Python 开发环境.md  20.85kb
|   ├──[7137] 01  Python 常用的变量与数据类型.md  32.58kb
|   ├──[7138] 02  流程控制:如何控制代码执行的顺序?.md  37.82kb
|   ├──[7139] 03  函数:快速实现代码的复用.md  34.96kb
|   ├──[7140] 04  类与对象:更好地组织你的代码.md  38.48kb
|   ├──[7141] 05  案例实战:日程管理小工具.md  36.80kb
|   ├──[7142] 06  获取数据:公开数据集与 DIY 数据集.md  16.10kb
|   ├──[7143] 07  下载网页:如何使用模拟请求下载真实的网页?.md  25.29kb
|   ├──[7144] 08  提取数据:如何从网页中提取感兴趣的内容?.md  30.91kb
|   ├──[7145] 09  保存数据:如何将爬取的数据保存成 CSV 格式.md  45.50kb
|   ├──[7146] 10  实战:手把手教你构建国产电视剧评分数据集.md  53.71kb
|   ├──[7148] 11  文件处理:如何读取多种文件(cvexcel)的数据?.md  23.70kb
|   ├──[7149] 12  DataFrame:如何以表格的形式查看和操作数据?.md  36.05kb
|   ├──[7150] 13  高级索引:过滤与查看表格中的局部数据.md  29.43kb
|   ├──[7151] 14  数据清洗:表格数据缺失值与异常值的处理.md  30.13kb
|   ├──[7152] 15  时间序列:时间数据的解析与应用.md  34.83kb
|   ├──[7153] 16  案例实战:如何用 Python 分析电商用户行为?.md  38.42kb
|   ├──[7155] 17  如何快速实现数据的批量计算?.md  48.45kb
|   ├──[7156] 18  基础统计:如何统计数据的均值、方差等特征?.md  44.83kb
|   ├──[7157] 19  回归分析:如何预测未来数据趋势?.md  25.62kb
|   ├──[7158] 20  案例实战:电商用户对商品喜好的预测.md  35.64kb
|   ├──[7160] 21  绘图基础:如何将表中的数据特征画成图?.md  29.14kb
|   ├──[7161] 22  散点图与线图:如何展示不同特征之间的相关性?.md  32.44kb
|   ├──[7162] 23  直方图、条形图和饼图:如何分析数据分布与占比?.md  37.65kb
|   ├──[7163] 24  图像的脊柱、注解和图例:如何画出更专业的图表?.md  45.60kb
|   ├──[7164] 25  Seaborn:实现用户可交互的图标.md  28.78kb
|   ├──[7165] 26  案例实战:用图例可视化用户行为分析和喜好预测过程.md  30.13kb
|   ├──[7166] 27  初识 EDA:全球新冠肺炎确诊病例趋势分析.md  33.35kb
|   ├──[7168] 28  AI 落地实战:训练通用电影票房预测模型.md  41.42kb
|   ├──[7169] 29  综合实战:网络服务用户流失预测与分析.md  29.68kb
|   ├──[7170] 30  综合实战:国产电视剧评分预测与分析.md  29.36kb
|   ├──[7171] 结束语  构建数据分析的技能树.md  7.24kb
|   └──[7484] 加餐  VS Code 新版 Notebook 使用指南.md  2.49kb
├──01  Python 常用的变量与数据类型.mp4  120.32M
├──02  流程控制:如何控制代码执行的顺序?.mp4  110.66M
├──03  函数:快速实现代码的复用.mp4  153.45M
├──04  类与对象:更好地组织你的代码.mp4  130.12M
├──05  案例实战:日程管理小工具.mp4  151.59M
├──06  获取数据:公开数据集与 DIY 数据集.mp4  121.60M
├──07  下载网页:如何使用模拟请求下载真实的网页?.mp4  246.06M
├──08  提取数据:如何从网页中提取感兴趣的内容?.mp4  205.98M
├──09  保存数据:如何将爬取的数据保存成 CSV 格式.mp4  133.22M
├──10  实战:手把手教你构建国产电视剧评分数据集.mp4  322.61M
├──11  文件处理:如何读取多种文件(cvexcel)的数据?.mp4  162.85M
├──12  DataFrame:如何以表格的形式查看和操作数据?.mp4  191.41M
├──13  高级索引:过滤与查看表格中的局部数据.mp4  148.99M
├──14  数据清洗:表格数据缺失值与异常值的处理.mp4  192.47M
├──15  时间序列:时间数据的解析与应用.mp4  192.88M
├──16  案例实战:如何用 Python 分析电商用户行为?.mp4  233.18M
├──17  如何快速实现数据的批量计算?.mp4  181.36M
├──18  基础统计:如何统计数据的均值、方差等特征?.mp4  216.95M
├──19  回归分析:如何预测未来数据趋势?.mp4  134.82M
├──20  案例实战:电商用户对商品喜好的预测.mp4  203.48M
├──21  绘图基础:如何将表中的数据特征画成图?.mp4  158.61M
├──22  散点图与线图:如何展示不同特征之间的相关性?.mp4  133.28M
├──23  直方图、条形图和饼图:如何分析数据分布与占比?.mp4  149.11M
├──24  图像的脊柱、注解和图例:如何画出更专业的图表?.mp4  171.85M
├──25  Seaborn:实现用户可交互的图标.mp4  187.84M
├──26  案例实战:用图例可视化用户行为分析和喜好预测过程.mp4  169.77M
├──27  初识 EDA:全球新冠肺炎确诊病例趋势分析.mp4  168.53M
├──28  AI 落地实战:训练通用电影票房预测模型.mp4  141.71M
├──29  综合实战:网络服务用户流失预测与分析.mp4  160.00M
├──30  综合实战:国产电视剧评分预测与分析.mp4  128.55M
├──加餐  VS Code 新版 Notebook 使用指南.mp4  11.31M
├──结束语  构建数据分析的技能树.mp4  54.57M
├──开篇词  数据赋能未来,Python 势不可挡.mp4  77.45M
├──课前基础  计算机运行一个程序的过程.mp4  51.55M
└──课前准备  搭建一个高效的 Python 开发环境.mp4  106.77M
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