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     python數(shù)據(jù)分析入門與實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

（一）numpy庫(kù)
NumPy庫(kù)是Python的一種開源的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展。NumPy的學(xué)習(xí)對(duì)于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)具有重要的意義。
（二）pandas庫(kù)
pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas 納入了大量庫(kù)和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。
（三）數(shù)據(jù)分析繪圖
本課程通過基于matplotlib的pandas繪圖，講解常見的線圖、直方圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖、餅圖等的畫法。
（四）Jupyter Notebook
Jupyter Notebook是一個(gè)數(shù)據(jù)分析和編寫代碼的好工具。
【實(shí)踐案例】
本課程講解以下實(shí)踐案例：
（一）全球空難數(shù)據(jù)的分析
（二）共享單車騎行數(shù)據(jù)的分析
（三）谷歌股票趨勢(shì)技術(shù)分析
（四）人力資源數(shù)據(jù)分析

第1節(jié)
數(shù)據(jù)分析1-搭建和使用科學(xué)計(jì)算環(huán)境
搭建和使用科學(xué)計(jì)算環(huán)境

第2節(jié)

Numpy的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)索引

第3節(jié)

Numpy的運(yùn)算和通用函數(shù)

第4節(jié)

Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) - Series簡(jiǎn)介

第5節(jié)

Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) - DataFrame的創(chuàng)建和索引

第6節(jié)

DataFrame的數(shù)據(jù)觀察、排序及缺失值的處理

第7節(jié)

DataFrame的數(shù)據(jù)匯總統(tǒng)計(jì)方法

第8節(jié)

數(shù)據(jù)的加載與存儲(chǔ)

第9節(jié)

數(shù)據(jù)的合并

第10節(jié)

數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、重復(fù)數(shù)據(jù)處理、字符串操作和數(shù)據(jù)的離散化

第11節(jié)

數(shù)據(jù)的聚合與分組運(yùn)算

第12節(jié)

實(shí)踐案例 - 1908年以來(lái)空難數(shù)據(jù)的分析

第13節(jié)

實(shí)踐案例 - 人力資源數(shù)據(jù)分析

第14節(jié)

數(shù)據(jù)分析繪圖

第15節(jié)

實(shí)踐案例 - 共享單車騎行數(shù)據(jù)分析

第16節(jié)

時(shí)間序列基礎(chǔ)

第17節(jié)

時(shí)間序列的重采樣

第18節(jié)

實(shí)踐案例 - 谷歌股票趨勢(shì)分析