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(jīng)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。