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云开见明 2020Python数据分析师特训营全套课程84节

云开见明 2020Python数据分析师特训营全套课程84节

 

 

简介

采用Python进行数据分析还需要掌握一系列库的使用,包括Numpy(矩阵运算库)、Scipy(统计运算库)、Matplotlib(绘图库)、pandas(数据集操作)、Sympy(数值运算库)等库,这些库在Python进行数据分析时有广泛的应用。

 

资源目录

  • ├──第二章  
    |   ├──10Numpy统计相关函数-第二章10节.mp4  53.67M
    |   ├──11Numpy线性代数-第二章11节.mp4  53.99M
    |   ├──1数组创建和属性-第二章1节.mp4  46.27M
    |   ├──2索引和切片(上)-第二章2节.mp4  45.03M
    |   ├──3索引和切片(下)-第二章3节.mp4  34.64M
    |   ├──4数组形状改变-第二章4节.mp4  94.99M
    |   ├──5数组的ufunc广播机制-第二章5节.mp4  84.30M
    |   ├──6排序与搜索-第二章6节.mp4  43.94M
    |   ├──7Numpy数据读取和存储-第二章7节.mp4  45.36M
    |   ├──8Numpy字符串操作-第二章8节.mp4  95.97M
    |   └──9Numpy随机数生成-第二章9节.mp4  80.72M
    ├──第六章  
    |   ├──1数据分析项目流程.mp4  74.32M
    |   ├──电商平台零售数据分析(二).mp4  97.48M
    |   ├──电商平台零售数据分析(三).mp4  116.17M
    |   ├──电商平台零售数据分析(四).mp4  70.31M
    |   ├──电商平台零售数据分析(一).mp4  51.40M
    |   ├──互联网金融项目(二).mp4  125.40M
    |   ├──互联网金融项目(三).mp4  88.01M
    |   ├──互联网金融项目(四).mp4  60.24M
    |   ├──互联网金融项目(一).mp4  122.03M
    |   ├──零售消费数据(上).mp4  93.76M
    |   ├──零售消费数据(下).mp4  82.90M
    |   ├──探索用户行为模式(二).mp4  91.30M
    |   ├──探索用户行为模式(三).mp4  127.00M
    |   ├──探索用户行为模式(四).mp4  95.80M
    |   └──探索用户行为模式(一).mp4  127.15M
    ├──第三章  
    |   ├──10分组聚合(上)-第三章10节.mp4  76.84M
    |   ├──11分组聚合(下)-第三章11节.mp4  88.91M
    |   ├──12透视图和交叉表-第三章12节.mp4  75.72M
    |   ├──13Pandas其他函数运用(上)-第三章13节.mp4  97.82M
    |   ├──14Pandas其他函数运用(下)-第三章14节.mp4  95.71M
    |   ├──15重复值处理-第三章15节.mp4  30.68M
    |   ├──16缺失值处理-第三章16节.mp4  69.33M
    |   ├──17异常值处理-第三章17节.mp4  66.57M
    |   ├──18数据离散化-第三章18节.mp4  34.67M
    |   ├──1Pandas常用数据结构-第三章1节.mp4  53.44M
    |   ├──2Pandas常用数据结构之Dataframe结构-第三章2节.mp4  39.44M
    |   ├──3Excel及csv等数据获取与保存-第三章3节.mp4  86.48M
    |   ├──4数据筛选-第三章4节.mp4  74.79M
    |   ├──5条件查询和增删改查-第三章5节.mp4  98.20M
    |   ├──6数据库数据获取和保存-第三章6节.mp4  87.27M
    |   ├──7数据整合-第三章7节.mp4  93.76M
    |   ├──8层次化索引-第三章8节.mp4  40.31M
    |   └──9数据排序-第三章9节.mp4  49.60M
    ├──第四章  
    |   ├──10图形样式高级操作-第四章10节.mp4  86.48M
    |   ├──11Seaborn基础-第四章11节.mp4  52.14M
    |   ├──12绘制常用统计图形(上)-第四章12节.mp4  76.90M
    |   ├──13绘制常用统计图形(下)-第四章13节.mp4  78.83M
    |   ├──14其他参数和图形-第四章14节.mp4  72.17M
    |   ├──15Plotly介绍和基础-第四章15节.mp4  48.25M
    |   ├──16常见图形绘制(上)-第四章16节.mp4  75.12M
    |   ├──17常见图形绘制(下)-第四章17节.mp4  97.33M
    |   ├──18图形设置-第四章18节.mp4  95.54M
    |   ├──1Matplotlib绘图基础-第四章1节.mp4  100.70M
    |   ├──2简单图形绘制(上)-第四章2节.mp4  79.86M
    |   ├──3简单图形绘制(下)-第四章3节.mp4  65.58M
    |   ├──4b589fd446c83016850725f8c71b509.jpg  82.30kb
    |   ├──4图形基本设置-第四章4节.mp4  46.29M
    |   ├──5统计图形实战(一)-第四章5节.mp4  95.65M
    |   ├──6统计图形实战(二)-第四章6节.mp4  81.69M
    |   ├──7统计图形实战(三)-第四章7节.mp4  82.58M
    |   ├──8完善统计图形(上)-第四章8节.mp4  103.15M
    |   ├──9完善统计图形(下)-第四章9节.mp4  44.51M
    |   ├──aeb659e97d58cbaec8196ef742a4560.jpg  391.43kb
    |   └──c2ee4257933e8ad78711df544e629b0.jpg  319.60kb
    ├──第五章  
    |   ├──1描述性统计分析-第五章1节.mp4  117.69M
    |   ├──2假设检验-第五章2节.mp4  88.66M
    |   ├──3卡方分析和方差分析-第五章3节.mp4  69.14M
    |   └──4相关分析-第五章4节.mp4  60.85M
    ├──第一章  
    |   ├──1.Python数据分析大纲介绍-第一章1节.m4v  567.41M
    |   ├──10Python控制语句之其他语句-第一章10节.mp4  49.45M
    |   ├──11函数介绍(上)-第一章11节.mp4  27.93M
    |   ├──12函数介绍(下)-第一章12节.mp4  41.00M
    |   ├──13json文件解析-第一章13节.mp4  60.76M
    |   ├──14字符串处理(上)-第一章14节.mp4  46.66M
    |   ├──15字符串处理(下)-第一章15节.mp4  45.68M
    |   ├──16高级函数(上)-第一章16节.mp4  37.00M
    |   ├──17高级函数(下)-第一章17节.mp4  40.44M
    |   ├──18Python数据分析常用库-第一章18节.mp4  47.38M
    |   ├──2.Python使用入门(上)-第一章2节.mp4  74.88M
    |   ├──3.Python使用入门(下)-第一章3节.mp4  51.00M
    |   ├──4Python数据类型-第一章4节.mp4  62.82M
    |   ├──5Python数据结构之列表-第一章5节.mp4  47.86M
    |   ├──6Python数据结构之元组和集合-第一章6节.mp4  66.03M
    |   ├──7Python数据结构之字典-第一章7节.mp4  33.29M
    |   ├──8Python控制语句之条件语句-第一章8节.mp4  55.94M
    |   └──9Python控制语句之循环语句-第一章9节.mp4  42.27M

云开见明 2020Python数据分析师特训营全套课程84节 IT教程 第1张

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