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数据分析理论和实战

数据分析将会作为一门通识技能,进入越来越多的不同工作岗位中

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课程简介

数据分析将会作为一门通识技能,进入越来越多的不同工作岗位中。掌握数据分析的程序员,一方面可以提升自己相应的业务能力,另一方面也可以让自己建立一种data-driven的视角,去思考各种问题。 Python是数据专业人士使用最广泛的编程语言,并且正在抛弃其传统的竞争对手R。我们增加数据分析是为了让学员就业的面更加广泛。

适合人群

1. 零基础学员,逻辑思维能力强

2. 数学/统计学/物理学专业

3. 传统运维转开发

4. 转型做Web全栈开发

课程亮点

掌握数据分析的程序员,一方面可以提升自己相应的业务能力,另一方面也可以让自己建立一种data-driven的视角,去思考各种问题。

主讲内容

1:matplotlib的介绍与基本使用

2:matplotlib修改x轴标签内容与中文问题

3:matplotlib显示标题与说明

4:matplotlib多线绘画与图例显示

5:matplotlib细节设置

6:matplotlib散点图的使用

7:matplotlib条状图的使用

8:matplotlib多条状图绘画的使用

9:matplotlib直方图的使用

10:matplotlib子图的使用

11:matplotlib总结

13:seaborn风格设置_1

14:seaborn风格设置_2

15:seaborn调色板的使用

16:seaborn单变量数据的绘图

17:seaborn回归关系绘图

18:seaborn多变量绘图_1

19:searbon多变量绘图2

20:seaborn中FacetGrid的绘图

21:seaborn热力图的绘图

12:seaborn的介绍

22:Anaconda介绍_下载_安装

23:Anaconda虚拟环境是什么_作用

24:Anaconda虚拟环境操作

25:Anaconda包管理器操作

26:IPython是什么_操作

27:jupyter notebook是什么_启动_设置firefox浏览器

28:jupyter_修改主目录

29:jupter文件操作

30:jupter单元格操作

31:numpy是什么_使用方式

32:numpy之array方法

33:numpy之arange方法

34:ones及ones_like

35:zeros及zeros_like

36:6_empty_full_eye_identity

37:linspace

38:logspace

39:数组和列表比较

40:魔法命令是什么_time命令

41:timeit魔法命令

42:timeit统计数组和列表执行时间

43:writefile魔法命令

44:run魔法命令

45:memit魔法命令

46:mprun命令

47:数组对象属性与操作

48:数据类型及转换

49:改变数组对象形状

50:数组索引和切片

51:整数及布尔数组进行索引

52:数组扁平化_存储顺序

53:通用_统计函数

54:数组的轴

55:数据连接和切分

56:any_all_tanspose

57:dot_sort_argsort

58:归一化矩阵

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章节4

ipython介绍

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