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大数据挖掘
基础
Python数据分析与应用
920
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Python数据分析与应用
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¥
299.00
教学计划
基础版-ZM
基础训练版V2
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笔记
(2)
介绍
全部
基础训练版V2
基础版-ZM
4.3.5 修改数据框中的元素
全部任务
1.1 数据分析概述
1.2 熟悉Python数据分析...
1.3 安装Python的Ana...
1.4 掌握Jupyter No...
2.1 掌握numpy数组对象n...
2.2 掌握Numpy矩阵与通用...
2.3 利用Numpy进行统计分...
3.1 掌握绘图基础语法与常用参...
3.2 分析特征间关系
3.3 分析特征内部数据分布与分...
4.1 读写不同数据源的数据
4.2 掌握DataFrame的...
4.3 转换与处理时间序列数据2
4.4 使用分组聚合进行组内计算
4.5 创建透视表与交叉表
5.1 合并数据
5.2 清洗数据
5.3 标准化数据
5.4 转换数据
6.1 使用sklearn转换器...
6.2 构建并评估聚类模型
6.3 构建并评估分类模型
6.4 构建并评估回归模型
课程配套数据、代码及PPT
1.1 数据分析概述
1.2 熟悉Python数据分析...
1.3 安装Python的Ana...
1.4 掌握Jupyter No...
2.1 掌握numpy数组对象n...
2.2 掌握Numpy矩阵与通用...
2.3 利用Numpy进行统计分...
3.1 掌握绘图基础语法与常用参...
3.2 分析特征间关系
3.3 分析特征内部数据分布与分...
4.1 读写不同数据源的数据
4.2 掌握DataFrame的...
4.3 转换与处理时间序列数据2
4.4 使用分组聚合进行组内计算
4.5 创建透视表与交叉表
5.1 合并数据
5.2 清洗数据
5.3 标准化数据
5.4 转换数据
6.1 使用sklearn转换器...
6.2 构建并评估聚类模型
6.3 构建并评估分类模型
6.4 构建并评估回归模型
课程配套数据、代码及PPT
微班级开班仪式
第一周作业:选择题
第二周作业:选择题
第四周作业:选择题
第五周作业:选择题
第一周作业:操作题
第二周小测试:操作题
第三周作业:操作题
第四周作业:操作题
第五周作业:操作题
大作业
1.1 数据分析概述
1.2 熟悉Python数据分析...
1.3 安装Python的Ana...
1.4 掌握Jupyter No...
2.1 掌握numpy数组对象n...
2.2 掌握Numpy矩阵与通用...
2.3 利用Numpy进行统计分...
第三天作业:选择题
3.1 掌握绘图基础语法与常用参...
3.2 分析特征间关系
3.3 分析特征内部数据分布与分...
4.1 读写不同数据源的数据
4.2 掌握DataFrame的...
4.3 转换与处理时间序列数据2
4.4 使用分组聚合进行组内计算
4.5 创建透视表与交叉表
5.1 合并数据
5.2 清洗数据
5.3 标准化数据
5.4 转换数据
第五天作业:选择题
6.1 使用sklearn转换器...
6.2 构建并评估聚类模型
6.3 构建并评估分类模型
6.4 构建并评估回归模型
第六天作业:选择题
课程配套数据、代码及PPT
第三周小测试:选择题
第四天作业:选择题
1.1 数据分析概述
1.2 熟悉Python数据分析...
1.3 安装Python的Ana...
1.4 掌握Jupyter No...
2.1 掌握numpy数组对象n...
2.2 掌握Numpy矩阵与通用...
2.3 利用Numpy进行统计分...
作业:选择题
作业:操作题
3.1 掌握绘图基础语法与常用参...
3.2 分析特征间关系
3.3 分析特征内部数据分布与分...
作业:选择题
作业:操作题
4.1 读写不同数据源的数据
4.2 掌握DataFrame的...
4.3 转换与处理时间序列数据2
4.4 使用分组聚合进行组内计算
4.5 创建透视表与交叉表
作业:选择题
作业:操作题
5.1 合并数据
5.2 清洗数据
5.3 标准化数据
5.4 转换数据
作业:选择题
作业:操作题
6.1 使用sklearn转换器...
6.2 构建并评估聚类模型
6.3 构建并评估分类模型
6.4 构建并评估回归模型
作业:选择题
作业:操作题
课程配套数据、代码及PPT
1.1 数据分析概述
1.2 熟悉Python数据分析...
1.3 安装Python的Ana...
1.4 掌握Jupyter No...
2.1 掌握numpy数组对象n...
2.2 掌握Numpy矩阵与通用...
2.3 利用Numpy进行统计分...
3.1 掌握绘图基础语法与常用参...
3.2 分析特征间关系
3.3 分析特征内部数据分布与分...
4.1 读写不同数据源的数据
4.2 掌握DataFrame的...
4.3 转换与处理时间序列数据2
4.4 使用分组聚合进行组内计算
4.5 创建透视表与交叉表
5.1 合并数据
5.2 清洗数据
5.3 标准化数据
5.4 转换数据
6.1 使用sklearn转换器...
6.2 构建并评估聚类模型
6.3 构建并评估分类模型
6.4 构建并评估回归模型
课程配套数据、代码及PPT
1.1 数据分析概述
1.2 熟悉Python数据分析...
1.3 安装Python的Ana...
1.4 掌握Jupyter No...
2.1 掌握numpy数组对象n...
2.2 掌握Numpy矩阵与通用...
2.3 利用Numpy进行统计分...
3.1 掌握绘图基础语法与常用参...
3.2 分析特征间关系
3.3 分析特征内部数据分布与分...
4.1 读写不同数据源的数据
4.2 掌握DataFrame的...
4.3 转换与处理时间序列数据2
4.4 使用分组聚合进行组内计算
4.5 创建透视表与交叉表
5.1 合并数据
5.2 清洗数据
5.3 标准化数据
5.4 转换数据
6.1 使用sklearn转换器...
6.2 构建并评估聚类模型
6.3 构建并评估分类模型
6.4 构建并评估回归模型
课程配套数据、代码及PPT
作业:操作题
作业:操作题
作业:操作题
作业:操作题
作业:操作题
作业:选择题
作业:选择题
作业:选择题
作业:选择题
作业:选择题
1.1 认识数据分析
1.2 熟悉Python数据分析...
1.3 安装anaconda与启...
1.4 掌握jupyter no...
2.1.1Numpy简介
2.1.2 数组创建及基础属性
2.1.3 初识数组的特点
作业:选择题
练习:操作题
3.1.1 Matplotlib...
3.1.2 基础图形绘制
3.1.3 常用参数设置
作业:选择题
练习:操作题
4.1 Pandas简介
4.2.1 Pandas读取文本...
4.2.2 存储数据框
4.2.3 Pandas读取ex...
4.2.4 将数据框存储为exc...
作业:选择题
练习:操作题
5.1 合并数据
5.2 清洗数据
5.3 标准化数据
5.4 转换数据
作业:选择题
练习:操作题
6.1 使用sklearn转换器...
6.2 构建并评估聚类模型
6.3 构建并评估分类模型
6.4 构建并评估回归模型
作业:选择题
练习:操作题
课程配套数据、代码及PPT
大作业
微班级开班典礼
1.3 安装anaconda与启...
1.4 掌握jupyter no...
2.1.1Numpy简介
2.1.2 数组创建及基础属性
2.1.3 初识数组的特点
2.1.4 创建常用数组
2.1.5 数组数据类型
2.1.6 生成随机数
2.1.7 一维数组的索引
2.1.8 逻辑型索引
2.1.9 多维数组的索引
2.1.10 求解距离矩阵
2.1.11 变化数组shape
2.2.1 Numpy矩阵介绍
2.2.2 Numpy通用函数介...
2.2.3 通用函数的广播机制
2.3.1 Numpy读写二进制...
2.3.2 Numpy读写txt...
2.3.3 利用Numpy对数据...
4.2.1 Pandas读取文本...
4.2.2 存储数据框
4.2.4 将数据框存储为exc...
4.3.1 构建数据框
4.3.2 查看数据框的常用属性
4.3.3 按行列顺序访问数据框...
4.3.4 按行列名称访问数据框...
4.3.5 修改数据框中的元素
4.3.6 删除数据框中的元素
4.3.7 描述分析数据框中的元...
4.4.1 转换成时间类型数据
4.4.2 时间类型数据的常用操...
4.5.1 groupby分组操...
4.5.2 agg聚合操作
4.6.1 生成透视表
4.6.2 生成交叉表
5.1.1 表堆叠
5.1.2 主键合并
5.1.3 重叠合并
5.2.1 检测与处理重复值
5.2.2 检测与处理缺失值
5.2.3 检测与处理异常值
5.3 标准化数据
5.4.1 哑变量处理
5.4.2 离散化连续型数据
4.2.3 Pandas读取ex...
1.1认识数据分析
1.2熟悉Python数据分析的...
4.1 Pandas简介
1.1认识数据分析
1.2熟悉Python数据分析的...
1.3 安装anaconda与启...
1.4 掌握jupyter no...
2.1.1Numpy简介
2.1.2 数组创建及基础属性
2.1.3 初识数组的特点
2.1.4 创建常用数组
2.1.5 数组数据类型
2.1.6 生成随机数
2.1.7 一维数组的索引
2.1.8 逻辑型索引
2.1.9 多维数组的索引
2.1.10 求解距离矩阵
2.1.11 变化数组shape
2.2.1 Numpy矩阵介绍
2.2.2 Numpy通用函数介...
2.2.3 通用函数的广播机制
2.3.1 Numpy读写二进制...
2.3.2 Numpy读写txt...
2.3.3 利用Numpy对数据...
3.1.1 Matplotlib...
3.1.2 基础图形绘制
3.1.3 常用参数设置
3.2.1 绘制散点图
3.2.2 散点图参数设置
3.2.3 绘制折线图
3.3.1 绘制直方图
3.3.2 绘制饼图
3.3.3 绘制箱线图
4.1 Pandas简介
4.2.1 Pandas读取文本...
4.2.2 存储数据框
4.2.3 Pandas读取ex...
4.2.4 将数据框存储为exc...
4.3.1 构建数据框
4.3.2 查看数据框的常用属性
4.3.3 按行列顺序访问数据框...
4.3.4 按行列名称访问数据框...
4.3.5 修改数据框中的元素
4.3.6 删除数据框中的元素
4.3.7 描述分析数据框中的元...
4.4.1 转换成时间类型数据
4.4.2 时间类型数据的常用操...
4.5.1 groupby分组操...
4.5.2 agg聚合操作
4.6.1 生成透视表
4.6.2 生成交叉表
5.1.1 表堆叠
5.1.2 主键合并
5.1.3 重叠合并
5.2.1 检测与处理重复值
5.2.2 检测与处理缺失值
5.2.3 检测与处理异常值
5.3 标准化数据
5.4.1 哑变量处理
5.4.2 离散化连续型数据
6.1.1Scikit-Lear...
6.1.2 获取及认识datas...
6.1.3 将数据集划分为训练集...
6.1.4 利用转化器进行数据转...
6.2 构建并评价聚类模型
6.3 构建并评价分类模型
6.4.1 构建回归模型
6.4.2 评价回归模型
作业:操作题
作业:选择题
作业:选择题
作业:操作题
作业:选择题
作业:操作题
作业:选择题
作业:操作题
作业:选择题
作业:操作题
课程配套数据、代码及PPT
课程配套数据、代码及PPT
1.1认识数据分析
1.2熟悉Python数据分析的...
1.3 安装anaconda与启...
1.4 掌握jupyter no...
2.1.1Numpy简介
2.1.2 数组创建及基础属性
2.1.3 初识数组的特点
2.1.4 创建常用数组
2.1.5 数组数据类型
2.1.6 生成随机数
2.1.7 一维数组的索引
2.1.8 逻辑型索引
2.1.9 多维数组的索引
2.1.10 求解距离矩阵
2.1.11 变化数组shape
2.2.1 Numpy矩阵介绍
2.2.2 Numpy通用函数介...
2.2.3 通用函数的广播机制
2.3.1 Numpy读写二进制...
2.3.2 Numpy读写txt...
2.3.3 利用Numpy对数据...
3.1.1 Matplotlib...
3.1.2 基础图形绘制
3.1.3 常用参数设置
3.2.1 绘制散点图
3.2.2 散点图参数设置
3.2.3 绘制折线图
3.3.1 绘制直方图
3.3.2 绘制饼图
3.3.3 绘制箱线图
4.1 Pandas简介
4.2.1 Pandas读取文本...
4.2.2 存储数据框
4.2.3 Pandas读取ex...
4.2.4 将数据框存储为exc...
4.3.1 构建数据框
4.3.2 查看数据框的常用属性
4.3.3 按行列顺序访问数据框...
4.3.4 按行列名称访问数据框...
4.3.5 修改数据框中的元素
4.3.6 删除数据框中的元素
4.3.7 描述分析数据框中的元...
4.4.1 转换成时间类型数据
4.4.2 时间类型数据的常用操...
4.5.1 groupby分组操...
4.5.2 agg聚合操作
4.6.1 生成透视表
4.6.2 生成交叉表
5.1.1 表堆叠
5.1.2 主键合并
5.1.3 重叠合并
5.2.1 检测与处理重复值
5.2.2 检测与处理缺失值
5.2.3 检测与处理异常值
5.3 标准化数据
5.4.1 哑变量处理
5.4.2 离散化连续型数据
6.1.1Scikit-Lear...
6.1.2 获取及认识datas...
6.1.3 将数据集划分为训练集...
6.1.4 利用转化器进行数据转...
6.2 构建并评价聚类模型
6.3 构建并评价分类模型
6.4.1 构建回归模型
6.4.2 评价回归模型
课程配套数据、代码及PPT
2.1.4 创建常用数组
2.1.5 数组数据类型
2.1.6 生成随机数
2.1.7 一维数组的索引
2.1.8 逻辑型索引
2.1.9 多维数组的索引
2.1.10 求解距离矩阵
2.1.11 变化数组shape
2.2.1 Numpy矩阵介绍
2.2.2 Numpy通用函数介...
2.2.3 通用函数的广播机制
2.3.1 Numpy读写二进制...
2.3.2 Numpy读写txt...
2.3.3 利用Numpy对数据...
3.2.1 绘制散点图
3.2.2 散点图参数设置
3.2.3 绘制折线图
3.3.1 绘制直方图
3.3.2 绘制饼图
3.3.3 绘制箱线图
4.3.1 构建数据框
6.1.1Scikit-Lear...
6.1.2 获取及认识datas...
6.1.3 将数据集划分为训练集...
6.1.4 利用转化器进行数据转...
6.2 构建并评价聚类模型
6.3 构建并评价分类模型
6.4.1 构建回归模型
6.4.2 评价回归模型
3.1.1 Matplotlib...
3.1.2 基础图形绘制
3.1.3 常用参数设置
3.2.1 绘制散点图
3.2.2 散点图参数设置
3.2.3 绘制折线图
3.2.5 绘制饼图
3.2.6 绘制箱线图
3.2.4 绘制柱状图
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3.1.1 Matplotli...
Epiphany1
完成了
2.3.3 利用Numpy对数...
Epiphany1
开始学习
2.3.3 利用Numpy对数...
Epiphany1
完成了
2.3.2 Numpy读写tx...
Epiphany1
开始学习
2.3.2 Numpy读写tx...
学
习
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张老师
群1:897428979
群2:642795722
工作时间:9:00 - 18:00
张老师:18927565259
邮箱:
3120701392@qq.com