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数据科学基础 第一部分:基本概念、数据清洗和数据库

数据科学基础 第一部分:基本概念、数据清洗和数据库
共80节 197人在学 课程详情
课程目录
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  • 00.数据科学基础第1部分:简介
  • 1.1欢迎来到本课程
  • 1.2为什么是数据科学,为什么是现在?
  • 1.3数据科学的潜力
  • 1.4建立数据科学开发环境
  • 1.5 Python(3)引语
  • 1.6 Python 2与Python 3的对比
  • 1.7测试你的知识:Wordbuzz
  • 1.8 Wordbuzz:把它们放在一起
  • 1.9 Python回顾和参考资料
  • 1.10 Python用于数据科学
  • 1.11 什么来了
  • 2.1数据科学过程介绍
  • 2.2定义你的问题
  • 2.3获取数据
  • 2.4整理数据
  • 2.5探索数据
  • 2.6通过三角闭合的建议
  • 2.7 Python开发流程
  • 2.8 Python中的三元闭包
  • 2.9推荐系统的挑战
  • 2.10获得评价基线
  • 2.11检查和评价结果
  • 2.12展示和传播
  • 2.13数据科学的应用——更便宜的床,更好的早餐
  • 3.0第三课:获取数据——源和方法 主题
  • 3.1数据科学思维
  • 3.2数据科学技术栈
  • 3.3数据来源:来源和服务
  • 3.4网络的工作原理
  • 3.5使用Python进行HTTP请求
  • 3.6用开放数据添加上下文
  • 3.7用Python——JSON和XML解析数据
  • 3.8数据和文件格式
  • 3.9使用API
  • 3.10 使用Python参数化API请求
  • 3.11探索Foursquare API
  • 3.12下载Foursquare Venues
  • 4.0第4课:添加结构解析数据和数据模型 主题
  • 4.1 ETL管道介绍
  • 4.2数据模型——为数据添加结构
  • 4.3构建抽象——面向对象编程
  • 4.4用Python创建类
  • 4.5定义方法和更新状态
  • 4.6魔法方法、类属性和内省
  • 4.7探索并组织Foursquare的响应
  • 4.8应用数据模型——用类表示Foursquare实体
  • 4.9用方法建模行为
  • 4.10使用Setter方法和虚拟属性定制模型接口
  • 4.11让事情DRY通过继承
  • 4.12面向对象编程用例
  • 4.13支持(和反对)OOP的理由
  • 5.0第5课: 存储数据——使用关系数据库的持久性 主题
  • 5.1 SQLite数据库介绍
  • 5.2使用SQLite shell检查数据库
  • 5.3数据库概况
  • 5.4模式中有什么?将数据模型映射到数据表
  • 5.5对象关系映射器介绍
  • 5.6 Python中的ORM和peewee
  • 5.7使用peewee创建和查询记录
  • 5.8 Python中的端到端ETL
  • 5.9 ORMs的优点和缺点
  • 5.10提取、转换、加载——将它们放在一起
  • 6.0第6课:验证数据来源和质量控制 主题
  • 6.1探索性数据分析介绍
  • 6.2使用图形工具快速理解数据
  • 6.3使用peewee检查数据库和构建模式
  • 6.4与peewee进行数据质量检查
  • 6.5使用peewee查找丢失的数据和空值
  • 6.6处理丢失数据
  • 6.7隐含描述数据的EDA
  • 6.8在peewee中检查查询和显示结果
  • 6.9 peewee分组和聚集
  • 6.10对Venues进行排名和排序
  • 6.11 SQL关系和连接
  • 6.12与peewee连接
  • 6.13使用连接跨数据集查询
  • 6.14将peewee翻译成SQL
  • 6.15 SQL连接的可视化介绍
  • 数据科学基础部分1:总结
播放页问题反馈
视频学习中有任何产品建议都可由此反
馈,我们将及时处理!

课时介绍

3.11探索Foursquare API

课程介绍

Data Science Fundamentals LiveLessons将教给你成为一名有效的数据科学家所需要的基本概念、理论和技术。这些视频向你展示了Python及其相关库系统中应用的、示例驱动的课程,在这些课程中,你可以使用真实的数据集并看到真实的结果。在此过程中,你将学习专业数据科学家使用的最佳实践和计算技术。更具体地说,你将学习如何通过使用API获取Internet上可公开访问的数据。你将学习如何解析XML和JSON数据,将其加载到关系数据库中。

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