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迈向数据科学家:带你玩转Python数据分析 了解数据科学 1.1 数据科学类概述

迈向数据科学家:带你玩转Python数据分析
共22节 12175人在学 课程详情
课程目录
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  • 了解数据科学

    • 1.1 数据科学类概述
    • 1.2 工程实践过程和准备
  • Numpy

    • 2.1 创建数组
    • 2.2 数组特点
    • 2.3 数组的索引和切片
    • 2.4 操作数组
    • 2.5 运算
    • 2.6 简单统计
  • Pandas

    • 3.1 对象类型简介
    • 3.2 索引和切片
    • 3.3 从文件中读取数据
    • 3.4 分组运算
  • 数据可视化

    • 4.1 Matplotlib绘图技能基础
    • 4.2 曲线图和散点图
    • 4.3 柱形图和条形图
    • 4.4 箱线图
    • 4.5 饼图和直方图
    • 4.6 Seaborn绘图技能基础
  • 数据分析案例

    • 5.1 案例1:制作词云
    • 5.2 案例2:分析葡萄酒数据
    • 5.3 案例3:分析马拉松跑步选手数据
    • 5.4 案例4:地理信息数据可视化
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    课时介绍

    简要介绍数据科学方向各个分支的基本情况 介绍有关数据含义

    课程介绍


    【数据可视化有什么意义?】



    举一个身边的例子,我们平时在电视上看到的天气预报,会用不同的色块代表不同地区的气温、降水情况。


    通过观察区域色块分布,我们可以马上了解哪里气温高,哪里雨水多。


    这种数形结合的形式,让我们更容易抓住重点信息,比枯燥的文字、简单表格更有吸引力。


    数据可视化,就是让数据分析的结果以最直观的方式呈现,将“孤独”的数据联系起来,让“单调”的数据生动起来。通过观察可视化图表,数据之间的关联、变化一目了然。




    【“无处不在”的数据分析与可视化】





    一图胜千言,数据分析与可视化如今在我们的工作和生活中处处可见,职场中90%以上的岗位都会跟数据打交道。掌握数据分析与可视化技能,可以极大提升工作效率。




    【4.5小时极速提升数据能力
    数据小白也能轻松上手】


    Python数据分析与可视化的学习,重在实操,空谈语法毫无意义。


    本课程着重讲解数据分析与可视化工具的实操应用,结合实战案例,带你边学边练,重点知识充分理解。






    四大案例结合实际场景,帮助你加深记忆,并且在日后的求职面试或毕业设计中,这些案例都可以复用。







    【通解数据科学 拓宽收益渠道】



    如今,许多行业都有数据方向的人才需求。





    掌握数据分析与可视化技能,你就可以:




    【适用人群】





    【三重权益】



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