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课程内容
已完结
1
为什么数据分析要用到 Numpy?
学习时长: 17分
试学
2
探究数组内核:Numpy 中 ndarray 到底有什么秘密?
学习时长: 31分22秒
试学
3
满足多种计算场景:Numpy 数组的创建方式
学习时长: 20分44秒
试学
4
快速定位:Numpy 的索引和切片
学习时长: 59分45秒
5
无需繁杂的循环:Numpy 的数组运算
学习时长: 17分48秒
6
函数工具箱:Numpy 的逻辑运算和统计运算
学习时长: 29分54秒
7
解锁线性代数:Numpy 的矩阵运算
学习时长: 18分37秒
8
Numpy 最常用的操作:数据合并与分割
学习时长: 22分2秒
9
Numpy 的综合案例:股票数据的分析计算
学习时长: 26分45秒
10
数据分析的核心:Pandas 的魔力
学习时长: 33分17秒
11
理解数据结构:Series 篇
学习时长: 23分21秒
12
玩转 Series:Series 的索引与操作
学习时长: 19分10秒
13
像表格一样查看和操作数据:DataFrame 的基本属性和索引切片
学习时长: 39分3秒
14
深入解析 DataFrame: DataFrame 的方法与索引技巧
学习时长: 21分49秒
15
计算盛宴:DataFrame 的统计运算与逻辑运算
学习时长: 19分6秒
16
DataFrame 的算术运算:高效的数据计算与处理
学习时长: 29分34秒
17
时间序列:如何以时间为基线观测数据?
学习时长: 19分39秒
18
数据处理利器:Pandas 在时间序列中的应用
学习时长: 15分45秒
19
Pandas 的文件处理:IO 的读取与存储
学习时长: 20分10秒
20
Pandas 数据清洗:缺失值的处理
学习时长: 17分40秒
21
Pandas 进阶:数据离散化
学习时长: 13分34秒
22
Pandas 进阶:数据合并
学习时长: 30分3秒
23
Pandas 进阶:交叉表与透视表
学习时长: 15分18秒
24
Pandas 进阶:分组与聚合
学习时长: 16分33秒
25
图表组件的基础:Matplotlib 的初体验
学习时长: 18分52秒
26
Matplotlib 数据可视化:图表组件的使用方法
学习时长: 41分36秒
27
可视化小助手:Seaborn 快速入门
学习时长: 21分5秒
28
可视化利器:PyEcharts 开发攻略
学习时长: 35分29秒
29
线性回归:数据预测的入门小招
学习时长: 31分10秒
30
机器学习:什么是支持向量机?
学习时长: 12分
31
机器学习:学透贝叶斯
学习时长: 12分12秒
32
机器学习:深度理解 Kmeans
学习时长: 8分46秒
33
机器学习:深入浅出决策树
学习时长: 17分27秒
34
机器学习:神经网络的基本原理
学习时长: 34分3秒
35
综合案例:房价分析与预测案例
学习时长: 25分41秒
36
综合案例:影视剧数据预测与分析
学习时长: 30分59秒
37
综合案例:股票数据分析实战
学习时长: 28分32秒
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