论坛元老
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〖课程目录〗:$ b) s+ O+ z( W% Z( j3 U0 b! \
├─课时01
│ 课时01.课程介绍
│ ( t9 |8 `/ r2 q' F% h/ L
├─课时02
│ 课时02.课程内容与安排# H( A$ C5 Z. V
│ 3 q3 D: B. F. `! x/ `, l' E
├─课时03
│ 课时03.为什么选择Python进行数据科学？
│ " u5 ?* Z4 `6 g9 }
├─课时04
│ 课时04.使用Anaconda安装python环境8 Z9 p8 Z* P; c$ k
│
├─课时05
│ 课时05.python.基础-1" O* J5 r$ y* u# _
│
├─课时06* W6 K' _9 N# `/ U% |
│ 课时06.Python.基础-2! h) T) H9 i1 }- I& ?
│
├─课时07
│ 课时07.ipython介绍
│ 4 y2 e5 m0 J# g- P
├─课时08
│ 课时08.jupyter.notebook' }3 `2 l* \& v6 S( ]/ D3 Y
│ ( ?/ ` r6 P, m! U1 r2 l
├─课时09
│ 课时09.git与github-1- j! H3 ~7 R; s# m
│
├─课时10
│ 课时10.git与github-2+ `! m u) z8 ]4 s4 I) ?) k7 h
│
├─课时11
│ 课时11.git与github-3+ u0 h3 G7 o5 o! a
│ % }& z& ? P( d3 q9 M( [
├─课时12
│ 课时12.数据分析五部曲
│ 5 o+ S+ \' d# S, k
├─课时139 ]2 \1 X- p( v0 e1 G/ F
│ 课时13.本章作业
│
├─课时14
│ 课时14.为什么学习Pandas
│ 9 M; r. |8 F1 X1 c8 w, u _
├─课时15) J8 m, {6 _6 B% ~: N( w
│ 课时15.Numpy介绍5 q. z6 t( \. k& k
│ 7 R1 o7 o6 H% X3 O! U
├─课时16
│ 课时16.Numpy.-.creation
│
├─课时178 ?8 E2 a) \( c( ]8 k
│ 课时17.Numpy.-.Slice
│ / V9 Z4 A2 {$ L2 B) |% X
├─课时18- S/ _ J5 F7 @; h% N
│ 课时18.Numpy.-.reshape与combine% M: @# q* M6 \1 I. G! N0 Y
│ & x- ]! g! H: ^# ^' c) G( E6 E
├─课时19
│ 课时19.Numpy-通用函数
│
├─课时20
│ 课时20.Series.-.Creation
│ 2 q* q+ N( ?& M2 E, J
├─课时21
│ 课时21.Series-Index.与.Slicing! K! `, W/ @3 T" W( N
│ L s! F- g1 O
├─课时22: w& V- V- J: z: u
│ 课时22.Series.-..Update.与deletion, X6 p* }) a3 Y- v* M, ^
│ 3 t( M n' [4 c5 i+ d6 W
├─课时23
│ 课时23.Series.-.描述性统计, z5 @# Q8 r* h& C
│ 7 V+ h, b" b. F" U& L, }
├─课时24' C0 k% h+ _; Z! {" \; F2 o+ W
│ 课时24.Series-.向量化运算+ ^ G$ w: j: @6 ?
│
├─课时25/ F, r) ~% \3 l: F
│ 课时25.DataFrame基础* d7 y& Q% h# H7 v# Q+ u" g! [
│ 0 F+ K) U" @6 B( {3 t6 t
├─课时26% r& D8 ~# t" z2 O+ t6 M
│ 课时26.选择DataFrame-中的列# }2 T; K' y, R$ W. j% w
│
├─课时27
│ 课时27.选择DataFrame-中的行7 w) U7 B" a4 V' k' j% v1 u
│
├─课时28
│ 课时28.修改DataFrame中的列
│ " R, w! o7 h7 z* d
├─课时29
│ 课时29.DataFrame行操作. r: _6 l9 v1 c2 \; E6 O, t% j! F' G
│
├─课时30
│ 课时30.DataFrame.中的multi-index以及排序1 I$ S: D9 d: w' S1 E
│ 5 G$ k% T4 f- P' q% m
├─课时31' b* I8 v$ |* o4 J' Q* \
│ 课时31.DataFrame-.Summary.Statistics
│
├─课时325 p+ }( D- d# V2 E6 t, o
│ 课时32.课后作业0 @; H# @0 r; ~" N3 R3 K
│ . w0 \' j$ _# [1 ]% [9 s3 ?4 u
├─课时33! T& C% D( _- V+ m0 M
│ 课时33.CSV文件读取0 h& X% u! c/ K; U
│ * ~1 k6 N2 k5 \4 b% W1 o
├─课时34
│ 课时34.文件读取进阶& u# e: x2 R4 d7 S- G$ n
│
├─课时35) ?2 q, e; X9 q2 S; H& J
│ 课时35.JSON以及Excel文件读取4 m+ q: d+ m1 z2 V
│
├─课时360 R/ U0 t0 r# I( ?- V8 N) ^9 @% Y" E
│ 课时36.数据库读取
│
├─课时37
│ 课时37.读取web数据源以及股票数据
│
├─课时38
│ 课时38.groupby分组统计-欧洲冠军杯数据探索
│ 7 k) ]6 p6 k% ~
├─课时39' y( o+ t' _2 y( w
│ 课时39.groupby.multi.index-欧洲联赛数据探索( u- M6 r# q1 u9 X
│ 7 L9 _! f; t1 P! l2 P7 y1 \* r
├─课时40
│ 课时40.group.aggregation-欧洲冠军杯数据探索
│
├─课时41
│ 课时41.python数据可视化简介; y7 H' O, _- e& `- s# e# g9 s4 R1 ]
│ 2 i, ?- L0 e7 c. d2 n# B0 }/ }
├─课时42
│ 课时42.pandas数据可视化基础) a8 h' Q# K2 `# z5 n, I8 o! m
│ % `( O( ?& C5 V% @9 h( j
├─课时43
│ 课时43.绘制多个图形-subplots
│ * x8 o3 t% E& D4 }
├─课时44
│ 课时44.条形图-泰坦尼克数据分析
│
├─课时45, L0 P3 ]% S3 h0 a
│ 课时45.直方图与boxplot-泰坦尼克数据分析" J# T# t5 e6 |- F2 D6 O
│ ! |; P; V: i( s
├─课时46& X$ P, Y8 ?0 K( S; h% h6 N0 _5 V
│ 课时46.本章作业" T+ [% f7 h# L9 Z6 t$ o# a
│
├─课时47: i( I$ N1 d Q- f
│ 课时47.读取文件时的空值处理8 K n5 n m; Z! ~7 |: ^5 u
│
├─课时48, ^4 T# }3 T- m! q; L$ g
│ 课时48.如何drop.空值: p% V, a% c8 A, S
│ 2 [5 q' y9 _( P3 \/ a) E4 W8 [# y7 I& [$ k
├─课时49
│ 课时49.如何填充空值) P# \6 e6 J; e& Z+ p
│
├─课时505 \$ ^- [) ~& [' @% d
│ 课时50.数据插值0 K' M! m1 Y. ~0 q/ _
│ , b3 W% G% m5 h' O7 c& ~ ~+ e
├─课时51
│ 课时51.数据变换与重复值处理5 R6 w! `1 N$ ?9 l% n
│
├─课时52
│ 课时52.Outlier数据处理/ g) ?" d- m4 S- Z! n
│ 3 F2 `6 m( M0 M8 W! p
├─课时53
│ 课时53.数据merge初步8 I& P! E$ [9 H6 I) q5 n4 f
│
├─课时54
│ 课时54.数据merge进阶3 F* l( q/ m0 u( m
│ ) q* R. l7 _& s3 {) w
├─课时55$ z! P. Y6 M; [( V9 M4 z
│ 课时55.DataFrame连接-concat. Z0 n0 s7 q; q6 F( R+ [# R% U
│ & |$ R2 Y3 u& q3 m/ d" P
├─课时56
│ 课时56.pivot.data1 r5 P5 K' u5 B4 h; T" y4 F
│
├─课时57( r5 V2 ~) V2 N7 _* f3 L2 r% k( \
│ 课时57.数据stack与unstack
│ # P+ |: V$ k9 x- N. A0 B7 T, M
├─课时58
│ 课时58.案例：.使用pivot_table分析销售数据
│
├─课时59
│ 课时59.matplotlib简介0 n( ^, v. v6 C6 C, o9 R% T9 y
│ 9 ^$ q2 U3 z. e, O, m$ M
├─课时60
│ 课时60.matplotlib进阶-1- \* S0 l+ T1 c& I
│
├─课时615 I. L3 H- q$ _4 M
│ 课时61.matplotlib进阶-25 M# F3 \' b: B! C, R: ], e% V
│ + o; c: u% A- x6 w9 r4 Q6 k8 E& \
├─课时62
│ 课时62.matplotlib进阶-3
│
├─课时63
│ 课时63.matplotlib进阶-4
│
├─课时64% L# {) ~1 M! k3 U
│ 课时64.seaborn统计图形可视化之样式
│ 6 j, Y- {7 L& f( ^$ e$ u3 A: g
├─课时65! |6 [1 r( p4 k; h- G
│ 课时65.案例：小费数据集-1
│ ; c6 J3 S; P8 Q8 Y9 k
├─课时66
│ 课时66.案例：小费数据集-23 `" x& [1 Y; U/ ]
│ : x! L3 `' p% _9 m. K
├─课时67
│ 课时67.案例&iris数据集可视化
│ : |4 `2 P8 R. z7 q# _* Q6 w
├─课时68
│ 课时68.航班延迟数据分析案例-1
│
├─课时69
│ 课时69.航班延迟数据分析案例-2( p% G: e( W* `. w; J
│ 6 }5 ~- e6 Z0 f/ B0 v/ b
├─课时70
│ 课时70.航班延迟数据分析案例-3
│
├─课时718 V) [6 V% V; D
│ 课时71.航班延迟数据分析案例-4) L V2 ^! W& O% y; N
│ , P" C2 Z) c4 v7 v; i9 d/ T
├─课时72$ t3 i# Z4 n9 _" K7 ?# [
│ 课时72.航班延迟数据分析案例-5
│
├─课时73
│ 课时73.课后案例练习7 U; ]$ q6 |1 w6 I5 N# Y
│ , G/ F3 ], P2 h+ I# r- c5 P, ~! S0 W
├─课时746 h4 Y. G7 F$ @$ c
│ 课时74.movielens电影评分案例-1
│
├─课时75% V7 y2 p& T& O6 m- m! W
│ 课时75.movielens电影评分案例-2. A$ Q( o& m3 V/ v* l
│
├─课时76* U3 t# p4 H) m8 c9 Q4 j9 L
│ 课时76.movielens电影评分案例-3
│
├─课时77* o) q( g! h+ |' W6 I+ u- f5 d! r- ]: S
│ 课时77.描述性统计之均值; @" T9 J8 H' [$ G
│ 2 d' M- c, {8 H# ]
├─课时785 a3 i+ o- S9 j4 G3 l7 b9 o
│ 课时78.数据分布,偏度以及峰度
│
├─课时79+ P6 Z. B% L+ ?8 Y' ~! h
│ 课时79.概率分布之均匀分布与正态分布# F: K7 u! N! D) y( @! B
│ 8 w- c! A0 _2 H
├─课时80
│ 课时80.概率分布之几何分布与二项分布
│ ; `; F0 f) K! k5 n# ~: |2 v
├─课时81
│ 课时81.概率分布之泊松分布与指数分布) d8 ?, \: s7 T
│
├─课时82- j3 a% J$ @( s$ D) E
│ 课时82.商品库存案例-泊松分布
│
├─课时83
│ 课时83.点估计& h! h3 v4 T( w+ |: ]: q! k, J' \4 B
│ 0 m8 K! A: e; w* w% K# P
├─课时84
│ 课时84.置信区间
│
├─课时85, ~% H4 P7 V1 o4 u% y
│ 课时85.t检验1 j) q- |1 x& G! P' `4 o
│ 4 L/ Z( @& u9 U
├─课时86
│ 课时86.1型错误与2型错误
│ 8 F9 q) f! D2 p* S+ d5 ]
├─课时87
│ 课时87.卡方goodness.of.fit检验
│ , _ u! V* O+ ?; A& h- M' ^- S& e
├─课时88
│ 课时88.卡方独立性检验% Y. w; N3 e a+ i4 Z/ m, }
│
├─课时89$ A5 N/ j/ p% f+ ]. R4 p
│ 课时89.案例：.AB测试
│
├─课时90
│ 课时90.案例：次日留存率分析
│
├─课时91' v( B: Z0 D) L V7 x/ K+ o
│ 课时91.方差分析ANOVA5 u) ~ A9 Z% t# B6 }! d
│ ) n( y+ Z, o5 E' d5 D
├─课时92! M& j& _9 r% q3 i, R
│ 课时92.案例作业1-.停车罚单分析( G3 c# B: D% D
│ 4 b y- ]4 R J: `" O
├─课时93
│ 课时93.案例作业2：自行车被盗数据分析" r7 |. F m8 c' c# r6 a5 P. |0 g) ?
│ / {9 e! V. a3 D, } c: _/ I7 g
├─课时94/ R M D8 \) Z$ H0 r
│ 课时94.案例作业3：英国2016肥胖数据分析
│
├─课时95
│ 课时95.案例作业4：泰坦尼克生还数据分析# E) {7 j) J/ P4 \( G" y
│ 7 K- s$ z" S, H& T2 w, I
├─课时96
│ 课时96.案例作业5：巴尔的摩公务员工资数据分析% I5 Z8 p5 ]+ h0 G, q5 h% b4 \9 a
│ , H0 A, q/ Q# Y- ?# _! c
├─课时97
│ 课时97.案例作业6：呼叫中心数据分析3 w- \, A2 C* \7 j2 u7 n3 a
│ 8 X# t" V1 P9 M% G- H( {7 x! L& S
├─课时98
│ 课时98.什么是Cohort.Analysis L- g. x. w. @# G& b
│ 8 l, d# l6 q+ q- a; X; x4 }# B- V
└─课时99
│ 课时99.构建群组3 }% F- J* \0 p# P6 @; y: M
│ 7 E1 a* n' c; `; F0 A( q2 _4 y& D; g
├─课时100
│ 课时100.Cohort.Analysis以及可视化
│
├─课时1010 m2 @, R" N: N7 V9 p: W. U, d
│ 课时101.apache.log.parser介绍9 s3 S* B6 ^6 I( G# J1 T
│ ' o! o; O2 X5 y$ e9 ?2 B' z$ B
├─课时102
│ 课时102.log数据整理! [$ }5 R! c8 D
│
├─课时103" e3 y, Y X: a7 ~
│ 课时103.网站流量分析
│ $ \: j& C+ i$ W# y3 Z3 T, `
├─课时104" |7 z1 c' B" N( N# y
│ 课时104.网站返回状态码分析" K$ C0 }5 g1 \% r) t) L
│
├─课时105
│ 课时105.网站流量来源分析8 E% u! ? F _; T
│
├─课时106& @, F0 }/ w! B7 ~
│ 课时106.Basemap基本功能介绍
│
├─课时107: q9 A7 V! z: @: C
│ 课时107.案例：.过去一周全球地震数据可视化
│
├─课时1089 H$ O" D) y# r6 t
│ 课时108.交通违法数据可视化
│
├─课时109
│ 课时109.案例作业：网站访问源地理信息可视化 [1 j. h5 n8 `* R) e9 T& L
│
├─课时110: B# U8 Z2 ]$ y2 e8 G1 y' q
│ 课时110.时间序列数据
│ `) e! d. C# l8 [) V! g" L/ a
├─课时111; \6 ? F+ L: H1 z8 s
│ 课时111.股票数据分析9 I0 t1 }$ Z& s, \' A% l7 l0 s' Y4 X: [
│ : z$ \2 R# A8 n" h
├─课时112& }) G0 n6 ~6 d' M6 E, [! T- a
│ 课时112.K线图与均线/ i& a/ I# ~) _! i2 U8 Y' C! j/ ?
│ , J1 S. Q0 k1 V4 K
├─课时1130 ^. M8 M: }0 R9 h1 @
│ 课时113.费城罪案数据分析8 w8 w6 p8 d: `& n- u* V& P% v
│ ) @7 c6 j7 ^& `* K M0 E
├─课时1140 t- X# ?0 v2 T& E' X
│ 课时114.芝加哥犯罪热图分析
│
├─课时115
│ 课时115.911电话分析
|
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发表于 2019-4-28 11:27
