1.重点讲解Python数据科学处理模块
2.介绍特征工程和数据处理方法
3.讲解Python 数据清洗和质量分析
4.讲解数据清洗、特征提取、可视化的项目实战
第一章：数据科学原理与数据处理
33节 节数
925人 学习人数
课程评分
高校教师 / 培训机构讲师
专注提供优质教学内容
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适用人群
1. 所有对Python编程语言感兴趣的人员； 2.大专及以上学历的在校学生； 3.在职工作人员； 本课程适用于零基础学员。
课程介绍
通过本章课程的学习，以项目角度出发，从数据采集、特征提取、算法选择、参数调优一步一步的完成真实企业中海量数据挖掘项目实战，帮助学员走向高级数据分析工程师岗位。
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同学笔记
2020-04-23 15:40:12
2020-03-30 23:41:57
jupyter中常用的魔法命令：
- %load：加载本地的py文件
- %run：运行本地的py文件
- %timeit：计算程序运行的平均时间
- %time：计算程序运行的实际时间
- %%html：写入HTML文件
- %%js：写入js文件
- %%writefile：把jupyter中写的代码保存到本地文件夹，默认是同级目录
注意：python中的列表生成式要比for循环高效很多，千次运算，运行速度要快1/3。
没有更多了
