小白玩轉(zhuǎn)《Python數(shù)據(jù)分析》訓(xùn)練營
小白玩轉(zhuǎn)《Python數(shù)據(jù)分析》訓(xùn)練營 課程內(nèi)容目錄:
1 先導(dǎo)片 能輕松學(xué)懂的Python數(shù)據(jù)分析課程
2 在你開始編程之前 為什么安裝Python和PyCharm
3 Windows系統(tǒng) 安裝Python和PyCharm
4 macOS系統(tǒng) 安裝Python和PyCharm
5 PyCharm 創(chuàng)建你的第一個項(xiàng)目
6 Python print 讓程序給你打印“爸爸”
7 Python print 讓程序給你打印一首詩
8 Python變量 怎么讓程序記住你對象的手機(jī)號?
9 Python命名規(guī)則 哪些變量名算好名字?
10 Python數(shù)學(xué)運(yùn)算 用代碼秒殺計(jì)算器
11 Python注釋 悄悄在代碼里罵用戶?
12 Python數(shù)據(jù)類型 程序世界的物種們
13 Python交互模式 讀一行執(zhí)行一行
14 Python input 寫個用戶問答互動程序
15 Python條件語句 對象今天會生氣嗎
16 Python嵌套 多條件判斷 對象今天會生氣嗎
17 Python邏輯運(yùn)算 今年過節(jié)能收禮嗎
18 Python列表 創(chuàng)一個購物清單
19 Python字典 創(chuàng)個秒查流行語的詞典
20 Python for循環(huán) 找出不正常的體溫
21 Python while循環(huán) 捕捉日落
22 Python 格式化字符串 優(yōu)雅群發(fā)春節(jié)短信
23 Python函數(shù)(上) 不做代碼復(fù)讀機(jī)
24 Python函數(shù)(下) 不做代碼復(fù)讀機(jī)
25 Python引入模塊 別人寫的,拿來吧你
26 Python面向?qū)ο缶幊?封裝、繼承、多態(tài)都是啥?
27 Python創(chuàng)建類(上) 沒對象?實(shí)例化一個
28 Python創(chuàng)建類(下) 當(dāng)上帝的時刻到了
29 Python 類繼承 老鼠的兒子會打洞
30 Python文件路徑 文件在哪里,代碼咋知道
31 Python文件操作 會讀文件,程序便有了眼睛
32 Python文件操作 會寫文件,程序便有了記憶
33 Python異常處理 程序炸之前,走一波預(yù)判
34 Python測試(上) 不存在不寫bug的程序員
35 Python測試(下) 高效率把bug揪出來
36 Python高階和匿名函數(shù) 脫了馬甲也要認(rèn)識
37 Jupyter Notebook安裝 搞個金剛鉆
38 Jupyter Notebook使用 上手金剛鉆
39 Markdown與LaTeX入門 用字符格式化字符
40 NumPy入門 數(shù)組,更適合數(shù)據(jù)分析的列表
41 NumPy入門 使用數(shù)組練習(xí)篇
42 NumPy入門 探索更多數(shù)組玩法
43 NumPy入門 操作數(shù)組練習(xí)篇
44 Pandas入門 Series,更強(qiáng)大的數(shù)組形態(tài)
45 Pandas入門 使用Series練習(xí)篇
46 Pandas入門 用Series絲滑操作數(shù)據(jù)
47 Pandas入門 操作Series練習(xí)篇
49 Pandas入門 Dataframe,代碼世界的表格
50 Pandas入門 使用DataFrame練習(xí)篇
51 Pandas入門 用Dataframe絲滑操作數(shù)據(jù)
52 Pandas入門 操作Dataframe練習(xí)篇
53 Pandas入門 更多用Dataframe絲滑操作數(shù)據(jù)
54 Pandas入門 更多操作Dataframe練習(xí)篇
55 獲取數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)是原料,原料哪里找
56 常見數(shù)據(jù)格式 JSON,程序員的摯愛
57 讀取數(shù)據(jù) 瞧一眼現(xiàn)成JSON原料
58 常見數(shù)據(jù)格式 CSV,數(shù)據(jù)分析師的摯愛
59 讀取數(shù)據(jù) 瞧一眼現(xiàn)成CSV原料
60 評估數(shù)據(jù) 怎么才算干凈整齊的數(shù)據(jù)
61 評估數(shù)據(jù) 實(shí)際上手評估數(shù)據(jù)臟亂度
62 清洗數(shù)據(jù) 做菜之前記得洗菜
63 清理數(shù)據(jù) 上手清理索引和列名
64 清理數(shù)據(jù) 和所有的亂數(shù)據(jù)說白白
65 清理數(shù)據(jù) 和所有的臟數(shù)據(jù)說白白
66 清洗數(shù)據(jù) 保存洗干凈后的數(shù)據(jù)
67 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)指引 實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)哪里找
68 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 評估清理英國電商銷售數(shù)據(jù)
69 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)指引 如何把輸出項(xiàng)目放到Github 簡歷上
70 整理數(shù)據(jù) 合并多數(shù)據(jù),分析更有趣
71 整理數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)變變變
72 整理數(shù)據(jù) 更多數(shù)據(jù)變變變
73 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 整理Netflix電影演員評分?jǐn)?shù)據(jù)
74 統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ) 如果你不記得統(tǒng)計(jì)學(xué)知識
75 統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ) 如何描述數(shù)值數(shù)據(jù)
76 探索數(shù)據(jù) 用描述統(tǒng)計(jì)學(xué)挖掘信息寶藏
77 可視化數(shù)據(jù) 圖表世界的物種們
78 可視化數(shù)據(jù) 更多圖表世界的物種們
79 可視化數(shù)據(jù) 玩轉(zhuǎn)單個變量數(shù)據(jù)
80 可視化數(shù)據(jù) 玩轉(zhuǎn)兩個變量數(shù)據(jù)
81 可視化數(shù)據(jù) 玩轉(zhuǎn)多個變量數(shù)據(jù)
82 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 可視化帕默群島企鵝數(shù)據(jù)
83 統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)階 如果你沒學(xué)過假設(shè)檢驗(yàn)
84 統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)階 用假設(shè)檢驗(yàn)挖掘信息寶藏
85_項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 分析鳶尾花種類數(shù)據(jù)
85 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 分析鳶尾花種類數(shù)據(jù)
86_機(jī)器學(xué)習(xí) 啥是神秘的線性回歸
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87_機(jī)器學(xué)習(xí) 啥是神秘的多元線性回歸
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88_機(jī)器學(xué)習(xí) 點(diǎn)亮線性回歸的技能
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89_項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 用線性回歸預(yù)測房價數(shù)據(jù)
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90_機(jī)器學(xué)習(xí) 啥是神秘的邏輯回歸
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91_機(jī)器學(xué)習(xí) 點(diǎn)亮邏輯回歸的技能
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92_項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 用邏輯回歸預(yù)測泰坦尼克號幸存
92 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 用邏輯回歸預(yù)測泰坦尼克號幸存
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94_AI相關(guān) 如何用ChatGPT助力數(shù)據(jù)分析
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95_AI相關(guān) 如何把AI模型整合進(jìn)Jupyter
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96 爬蟲獲取數(shù)據(jù) 爬蟲的流程
97 爬蟲獲取數(shù)據(jù) 什么是HTTP請求和響應(yīng)
98 爬蟲獲取數(shù)據(jù) 如何用Python發(fā)送請求
99 爬蟲獲取數(shù)據(jù) 練習(xí)用Python拿到豆瓣源碼
100 爬蟲獲取數(shù)據(jù) 什么是HTML網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)
101 爬蟲獲取數(shù)據(jù) HTML有哪些常用標(biāo)簽
102 爬蟲獲取數(shù)據(jù) 練習(xí)HTML常見標(biāo)簽
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103 爬蟲獲取數(shù)據(jù) HTML有哪些常用標(biāo)簽
103 爬蟲獲取數(shù)據(jù) 如何解析HTML內(nèi)容
104 爬蟲獲取數(shù)據(jù) 練習(xí)HTML常見標(biāo)簽
104 爬蟲獲取數(shù)據(jù) 練習(xí)從源碼獲取豆瓣電影Top 250
105 爬蟲獲取數(shù)據(jù) 練習(xí)從源碼獲取豆瓣電影Top 250
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106 爬蟲獲取數(shù)據(jù) 練習(xí)從源碼獲取豆瓣電影Top 250
106 爬蟲獲取數(shù)據(jù) 如何解析HTML內(nèi)容
107 API獲取數(shù)據(jù) 獲得來自官方的數(shù)據(jù)
107 爬蟲獲取數(shù)據(jù) 練習(xí)從源碼獲取豆瓣電影Top 250
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