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Python 數(shù)據(jù)科學之數(shù)據(jù)處理與分析
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Python 數(shù)據(jù)科學之數(shù)據(jù)處理與分析

圖文課程 34 節(jié) 231 個小點 596人參與
¥169.8

課程介紹

python 數(shù)據(jù)科學是一個跨學科領域,它使用科學方法、過程、算法和系統(tǒng)從嘈雜的、結構化和非結構化數(shù)據(jù)中提取知識和見解,并將數(shù)據(jù)中的知識和可操作的見解應用于廣泛的應用領域、 數(shù)據(jù)科學與數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和大數(shù)據(jù)有關。在本課程中,我們將學習到使用 python 對需要的數(shù)據(jù)進行處理的高效方法,以及針對不同的需求對數(shù)據(jù)進行操作并解決問題。

Python數(shù)據(jù)科學 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。Python數(shù)據(jù)科學 具有很強的可讀性,相比其他語言經常使用英文關鍵字,其他語言的一些標點符號,它具有比其他語言更有特色語法結構。

python數(shù)據(jù)科學 對需要的數(shù)據(jù)進行剖析獲取我們需要的信息和內容,而且大數(shù)據(jù)時代對于 python 數(shù)據(jù)科學的使用是極為突出的。

適合人群

  1. 有python基礎的開發(fā)者。
  2. 對使用python進行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)使用有感興趣的開發(fā)者。
  3. 對 python 語言感興趣的所有開發(fā)者。

課程亮點

  • 內容通俗易懂
  • 題目練習加強鞏固和理解
  • 有完整的代碼實例練習

課程大綱

本次課程主要劃分了六大模塊:

  1. 數(shù)據(jù)操作
  2. 數(shù)據(jù)分析
  3. 數(shù)據(jù)可視化
  4. 線性回歸
  5. 分類
  6. 聚類

以上六個模塊是按照由淺入深,由易到難進行。每個模塊中的每個章節(jié)學習之后,都會有一個練習來幫助大家鞏固。

每個模塊中最后都會有一個綜合的練習題和代碼測試題,不僅可以鞏固學過的知識,還可以加深大家對 python 數(shù)據(jù)科學這方面知識的學習和使用。


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