【数据分析】第二周数据科学原理与数据处理

【数据分析】第二周数据科学原理与数据处理
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  • 数据科学原理与数据处理

    • 1.1数据分析好帮手juyternotebook 1
    • 1.2数据分析好帮手Juyternotebook 2
    • 1.3数据分析好帮手Juyternotebook 3
    • 2.1数据科学模块Numpy 01
    • 2.2数据科学模块Numpy 02
    • 2.3数据科学模块Numpy 03
    • 2.4数据科学模块Numpy 04
    • 3.1统计与分析模块Pandas 01
    • 3.2统计与分析模块Pandas 02
    • 3.3统计与分析模块Pandas 03
    • 3.4统计与分析模块Pandas 04
    • 3.5统计与分析模块Pandas 05
    • 3.6统计与分析模块Pandas 06
    • 3.7统计与分析模块Pandas 07
    • 3.8统计与分析模块Pandas 08
    • 3.9统计与分析模块Pandas 09
    • 3.10统计与分析模块Pandas 10
    • 3.11统计与分析模块Pandas 11
    • 3.12统计与分析模块Pandas 12
    • 4.1数据可视化Matlotlib 01
    • 4.2数据可视化Matlotlib 02
    • 4.3数据可视化Matlotlib03
    • 4.4数据可视化Matlotlib 04
    • 4.5数据可视化Matlotlib05
    • 4.6数据可视化Matlotlib 06
    • 4.7数据可视化Matlotlib 07
    • 5.1项目实战—服务器日志分析 01
    • 5.2项目实战—服务器日志分析 02
    • 5.3项目实战—服务器日志分析 03
    • 5.4项目实战—服务器日志分析 04
    • 5.5项目实战—服务器日志分析 05
    • 5.6项目实战—服务器日志分析 06

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    课时介绍

    Jupyter notebook的安装、使用魔法命令

    课程介绍

    随着移动互联网的发展和5G技术的逐步普及,我们已从IT时代走入
    DT(DataTechnology)时代,用理性的数据分析替代人工的经验分析
    已成为主流。数据分析行业具有人才缺口大,易入门,薪资高,行业适
    应性强,职业寿命长等特点。我们的课程以实战案例为驱动,企业实战
    项目为核心,以培养“懂业务,会工具,擅工程,精算法的全能型数据
    分析人才”为目标,覆盖数据分析领域的全套技术栈,保证学员学到最
    全面最前沿的技术,并高薪就业。
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