2017年最新硅谷技术大牛数据分析入门英语教学中英文字幕 106课

幻想gg

课程目录
1 - 简介
2 - 数据分析师解决的问题
3 - 数据分析过程
4 - CSV 简介
5 - Python 中的 CSV
6 - Python 中的 CSV Solution
7 - 修正数据类型
8 - 有关学员数据的疑问
9 - 有关学员数据的疑问 Solution
10 - 调查数据 Solution
11 - 数据中的问题
12 - 数据中的问题 Solution
13 - 缺失的参与记录
14 - 缺失的参与记录 Solution
15 - 核查更多问题记录
16 - 核查更多问题记录 Solution
17 - 找到剩余问题
18 - 提炼问题
19 - 提炼问题 Solution
20 - 获取第一周数据
21 - 获取第一周数据 Solution
22 - 满足好奇心
23 - 探索学员参与度
24 - 调试数据分析代码
25 - 调试数据分析代码 Solution
26 - 第一周完成的课程
27 - 第一周完成的课程 Solution
28 - 第一周的访问数
29 - 第一周的访问数 Solution
30 - 划分及格学员
31 - 划分及格学员 Solution
32 - 比较两组学员
33 - 比较两组学员 Solution
34 - 创建直方图 Solution
35 - 你的结果只是噪音吗？
36 - 相关性不表明因果关系
37 - 基于众多特征进行预测
38 - 沟通
39 - 改善图形，分享心得 Solution
40 - 数据分析与相关术语
41 - 结论
42 - 简介
43 - Gapminder 数据
44 - Gapminder 数据 Solution
45 - NumPy 和 Pandas 中的一维数据
46 - NumPy 数组
47 - NumPy 数组 Solution
48 - 向量化运算
49 - 向量化运算 Solution
50 - 乘以标量
51 - 乘以标量 Solution
52 - 计算整体完成率
53 - 计算整体完成率 Solution
54 - 归一化数据
55 - 归一化数据 Solution
56 - NumPy 索引数组
57 - NumPy 索引数组 Solution
58 - + 与 +=
59 - + 与 += Solution
60 - 原地与非原地
61 - 原地与非原地 Solution
62 - Pandas Series
63 - Pandas Series Solution
64 - Series 索引
65 - Series 索引 Solution
66 - 向量化运算和 Series 索引
67 - 向量化运算和 Series 索引 Solution
68 - 填充缺失值
69 - 填充缺失值 Solution
70 - Pandas Series apply()
71 - Pandas Series apply() Solution
72 - 在 Pandas 中绘图 Solution
73 - 结论
74 - 简介
75 - 地铁数据
76 - 地铁数据 Solution
77 - 二维 NumPy 数组
78 - 二维 NumPy 数组 Solution
79 - NumPy 轴
80 - NumPy 轴 Solution
81 - NumPy 和 Pandas 数据类型
82 - 访问 DataFrame 元素
83 - 访问 DataFrame 元素 Solution
84 - 将数据加载到 DataFrame 中
85 - 计算相关性
86 - 计算相关性 Solution
87 - Pandas 轴名
88 - DataFrame 向量化运算
89 - DataFrame 向量化运算 Solution
90 - DataFrame applymap()
91 - DataFrame applymap() Solution
92 - DataFrame apply()
93 - DataFrame apply() Solution
94 - DataFrame apply() 使用案例 2
95 - DataFrame apply() 使用案例 2 Solution
96 - 向 Series 添加 DataFrame
97 - 向 Series 添加 DataFrame Solution
98 - 再次归一化每一列
99 - 再次归一化每一列 Solution
100 - Pandas groupby()
101 - Pandas groupby() Solution
102 - 每小时入站和出站数 Solution
103 - 合并 Pandas DataFrame
104 - 合并 Pandas DataFrame Solution
105 - 使用 DataFrame 绘制图形 Solution
106 - 结论

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miles

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