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Python数据分析与挖掘从零开始到实战
共131课时
2,708
1. 零基础学员或者有一定基础学员、大中院校学生；2. 在职从事数据分析相关工作以及打算转行Python数据分析和挖掘相关人员；3. 对Python以及数据分析和挖掘有兴趣人群
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课程概述

课程介绍

2022年11月4日-2022年11月14日购买当前课程赠送课程学习地址如下：
https://edu.csdn.net/course/detail/32434
https://edu.csdn.net/course/detail/35658
https://edu.csdn.net/course/detail/30223
https://edu.csdn.net/course/detail/32408
https://edu.csdn.net/course/detail/32429
注：因赠送课程不会显示在已购课程中，记得收藏学习网址，避免后续无法找寻。


适用人群

1. 零基础学员或者有一定基础学员、大中院校学生；2. 在职从事数据分析相关工作以及打算转行Python数据分析和挖掘相关人员；3. 对Python以及数据分析和挖掘有兴趣人群
课程目录
  • 1
    课程导学
    8分8秒 2021-05-10  试读
  • 2
    走进数据分析和数据类型
    12分4秒 2021-05-10  试读
  • 3
    数据分析基础之集中趋势
    6分19秒 2021-05-10  试读
  • 4
    数据分析基础之离散趋势
    4分34秒 2021-05-10 
  • 5
    数据分析基础之分布形态
    3分17秒 2021-05-10 
  • 6
    数据分析基础之异常值
    5分37秒 2021-05-10 
  • 7
    数据分析步骤
    5分47秒 2021-05-10 
Excel数据分析
  • 1
    Excel数据分析功能介绍
    11分13秒 2021-05-10 
  • 2
    核心函数
    15分10秒 2021-05-10 
  • 3
    使用函数进行处理1
    12分44秒 2021-05-10 
  • 4
    使用函数进行处理2
    11分28秒 2021-05-10 
  • 5
    重复值处理
    10分40秒 2021-05-10 
  • 6
    数据拆分、排序和筛选
    10分15秒 2021-05-10 
  • 7
    查找与引用函数
    9分7秒 2021-05-10 
  • 8
    数据透视表
    11分6秒 2021-05-10 
  • 9
    图表
    14分30秒 2021-05-10 
Mysql在数据分析中的运用
  • 1
    什么是SQL
    6分52秒 2021-05-10 
  • 2
    认识表、字段、记录和数据库安装
    11分36秒 2021-05-10 
  • 3
    数据增删改查(一)
    12分55秒 2021-05-10 
  • 4
    数据增删改查(二)
    9分55秒 2021-05-10 
  • 5
    数据排序和筛序
    17分53秒 2021-05-10 
  • 6
    使用函数计算数据
    4分26秒 2021-05-10 
  • 7
    对数据进行分类汇总
    10分11秒 2021-05-10 
  • 8
    联表查询
    13分7秒 2021-05-10 
  • 9
    数据存储
    13分1秒 2021-05-10 
Python基础
  • Python数据分析实战与运用之数据挖掘篇课程导读
    6分48秒 2020-12-15 
  • 2
    Python基础之数据类型
    22分37秒 2020-12-15 
  • 3
    Python数据分析实战与运用之数据分析篇课程导读
    5分44秒 2020-12-15 
  • 4
    Python基础之列表
    13分44秒 2020-12-15 
  • 5
    Python基础之元组和集合
    15分47秒 2020-12-15 
  • 6
    Python基础之字典
    15分38秒 2020-12-15 
  • 7
    Python基础之字符串处理
    20分29秒 2020-12-15 
  • 8
    Python基础之条件语句
    19分44秒 2020-12-15 
  • 9
    Python基础之循环语句
    18分12秒 2020-12-15 
  • 10
    Python基础之异常处理
    8分49秒 2020-12-15 
  • 11
    Python编程之函数编写(上)
    12分28秒 2020-12-15 
  • 12
    Python编写之函数编写(下)
    20分49秒 2020-12-15 
  • 13
    Python基础之匿名函数
    19分48秒 2020-12-15 
  • 14
    Python基础之文件读写(上)
    20分17秒 2020-12-15 
  • 15
    Python基础之文件读写(下)
    12分48秒 2020-12-15 
  • 16
    Python基础之csv文件读取
    6分33秒 2020-12-15 
  • 17
    python基础之json文件解析
    12分51秒 2020-12-15 
  • 18
    python基础之map函数
    15分14秒 2020-12-15 
  • 19
    Python基础之reduce和filter函数
    18分30秒 2020-12-15 
Numpy运用
  • 1
    数组创建
    16分12秒 2020-12-16 
  • 2
    数组属性和数组索引
    21分27秒 2020-12-16 
  • 3
    高级索引
    11分7秒 2020-12-16 
  • 4
    数组形状改变(上)
    17分54秒 2020-12-16 
  • 5
    数组形状改变(下)
    7分39秒 2020-12-16 
  • 6
    数组广播机制
    6分30秒 2020-12-16 
  • 7
    数组排序
    10分4秒 2020-12-16 
  • 8
    数组搜索
    15分15秒 2020-12-16 
  • 9
    字符串处理
    16分24秒 2020-12-16 
  • 10
    集合运算和比较运算
    11分58秒 2020-12-16 
  • 11
    统计相关函数
    15分47秒 2020-12-16 
Pandas数据分析运用
  • 1
    数据结构和常用方法
    23分23秒 2020-12-18 
  • 2
    数据获取和保存(上)
    22分50秒 2020-12-18 
  • 3
    数据获取和保存(下)
    17分34秒 2020-12-18 
  • 4
    数据表常用操作(上)
    19分57秒 2020-12-18 
  • 5
    数据表常用操作(下)
    26分7秒 2020-12-18 
  • 6
    数据整合(上)
    29分13秒 2020-12-18 
  • 7
    数据整合(下)
    21分22秒 2020-12-18 
  • 8
    数据分组与汇总(上)
    18分26秒 2020-12-18 
  • 9
    数据分组与汇总(下)
    26分20秒 2020-12-18 
  • 10
    透视图与交叉表
    17分47秒 2020-12-18 
  • 11
    日期函数
    15分6秒 2020-12-18 
  • 12
    字符串处理
    16分13秒 2020-12-18 
  • 13
    其他函数(上)
    14分43秒 2020-12-18 
  • 14
    其他函数(下)
    15分39秒 2020-12-18 
  • 15
    重复值处理
    18分48秒 2020-12-18 
  • 16
    缺失值处理
    15分42秒 2020-12-18 
  • 17
    异常值处理
    15分29秒 2020-12-18 
  • 18
    数据离散化
    18分3秒 2020-12-18 
数据可视化之Matplotlib绘图实战
  • 1
    Matplotlib绘图基础(一)
    15分22秒 2020-12-20 
  • 2
    Matplotlib绘图基础(二)
    17分38秒 2020-12-20 
  • 3
    Matplotlib绘图基础(三
    12分49秒 2020-12-20 
  • 4
    常用图形实战(一)
    23分8秒 2020-12-20 
  • 5
    常用图形实战(二)
    15分42秒 2020-12-20 
  • 6
    常用图形实战(三)
    15分11秒 2020-12-20 
  • 7
    完善图形设置(一)
    16分57秒 2020-12-20 
  • 8
    完善图形设置(二)
    19分18秒 2020-12-20 
  • 9
    绘制双坐标轴
    15分39秒 2020-12-21 
  • 10
    绘制子图
    10分11秒 2020-12-21 
数据可视化之Seaborn绘制常用统计图形
  • 1
    seaborn绘图基础
    18分31秒 2020-12-21 
  • 2
    seaborn绘制常用统计图形(一)
    14分30秒 2020-12-21 
  • 3
    seaborn绘制常用统计图形(二)
    15分57秒 2020-12-21 
  • 4
    seaborn绘制常用统计图形(二)
    10分16秒 2020-12-21 
  • 5
    参数设置和其他图形
    20分0秒 2020-12-21 
数据可视化之Plotly绘制常用图形
  • 1
    plotly介绍
    12分49秒 2020-12-21 
  • 2
    绘制常用图形(一)
    20分31秒 2020-12-21 
  • 3
    绘制常用图形(二)
    14分44秒 2020-12-21 
  • 4
    绘制常用图形(三)
    9分20秒 2020-12-21 
  • 5
    plotly高级绘图(一)
    17分30秒 2020-12-21 
  • 6
    plotly高级绘图(二)
    14分7秒 2020-12-21 
数据分析之统计学
  • 1
    概率以及概率分布
    12分50秒 2021-05-10 
  • 2
    方差与标准差
    5分29秒 2021-05-10 
  • 3
    分位数
    9分1秒 2021-05-10 
  • 4
    正态分布
    13分56秒 2021-05-10 
  • 5
    假设检验
    18分24秒 2021-05-10 
  • 6
    相关系分析
    15分51秒 2021-05-10 
  • 7
    AB test
    9分16秒 2021-05-10 
数据挖掘算法与应用
  • 1
    KNN算法(一)
    21分32秒 2020-12-22 
  • 2
    KNN算法(二)
    18分24秒 2020-12-23 
  • 3
    KNN算法(三)
    17分43秒 2020-12-23 
  • 4
    线性回归(一)
    20分13秒 2020-12-26 
  • 5
    线性回归(二)
    24分47秒 2020-12-26 
  • 6
    线性回归(三)
    30分46秒 2020-12-26 
  • 7
    Logistic回归(一)
    20分11秒 2020-12-26 
  • 8
    Logistic回归(二)
    20分43秒 2020-12-26 
  • 9
    Logistic回归(三)
    20分40秒 2020-12-26 
  • 10
    Logistic回归(四)
    15分29秒 2020-12-26 
  • 11
    决策树算法(一)
    21分11秒 2020-12-26 
  • 12
    决策树算法(二)
    19分56秒 2020-12-26 
  • 13
    决策树算法(三)
    15分19秒 2020-12-26 
  • 14
    决策树算法(四)
    15分0秒 2020-12-26 
  • 15
    决策树算法(五)
    20分51秒 2020-12-26 
案例实战之房价预测案例
  • 1
    房价预测案例1.1
    21分46秒 2020-12-16 
  • 2
    房价预测案例1.2
    20分42秒 2020-12-16 
  • 3
    房价预测案例1.3
    22分7秒 2020-12-16 
  • 4
    房价预测案例1.4
    8分7秒 2020-12-16 
案例实战之汽车违约贷款案例
  • 1
    汽车违约贷款案例1.1
    21分2秒 2020-12-16 
  • 2
    汽车违约贷款案例1.2
    24分37秒 2020-12-16 
  • 3
    汽车违约贷款案例1.3
    15分13秒 2020-12-16 
案例实战之用户流失预警案例
  • 1
    用户流失预警案例1.1
    17分37秒 2020-12-16 
  • 2
    用户流失预警案例1.2
    16分53秒 2020-12-16 
  • 3
    用户流失预警案例1.3
    17分5秒 2020-12-16 
  • 4
    用户流失预警案例1.4
    12分22秒 2020-12-16 
推荐系统之精准营销案例
  • 1
    推荐系统之精准营销案例1
    20分27秒 2020-12-16 
  • 2
    推荐系统之精准营销案例2
    22分58秒 2020-12-16 
  • 3
    推荐系统之精准营销案例3
    19分6秒 2020-12-16 
  • 4
    推荐系统之精准营销案例4
    26分18秒 2020-12-16