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清华学霸尹成Python数据分析教程

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金币4676  第292名

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发表于 2019-5-23 11:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
课程目录

├─Python数据分析海量数据营销day1
│      10CSDN数据一步提取.mp4
│      11数据提取.mp4
│      12wxpython提取工具界面设计.mp4
│      14QT作业简介.mp4
│      15作业.wmv
│      1目标生成密码字典.mp4
│      2排列与组合的计算.mp4
│      3密码字典生成.mp4
│      4密码生成器.mp4
│      5密码提取.mp4
│      6密码排序.mp4
│      7密码统计次数逻辑.mp4
│      8密码次数统计.mp4
│      9密码提取成功.mp4
│      dataCompany.zip
│      password.zip
│      作业.png
│      数据提取.png
│      记录.txt

├─Python数据分析海量数据营销day10
│      1numpy矩阵.mp4
│      2numpy线性代数.mp4
│      3numpy绘制函数曲线.mp4
│      4numpy高级绘图.mp4
│      5numpy序列化.mp4
│      6未来岗位.mp4
│      7numPy小结.mp4
│      code.zip
│      numpy实战.zip
│      就业.txt

├─Python数据分析海量数据营销day11
│      1pandas用于分析数据.mp4
│      2pandas操作数据行与列.mp4
│      3pandas结合tushare选择行与列.mp4
│      4pandas选择多列与计次.mp4
│      5pandas对比数据框架索引.mp4
│      6panda类型Series.mp4
│      7pandas实战dataframe.mp4
│      8pandasDataFrame与Series计算.mp4
│      9上午小结.mp4
│      code.zip
│      nasa.txt
│      pandas-official-tut-zh-master.zip
│      state-abbrevs.csv

├─Python数据分析海量数据营销day12
│      10pandas多层索引.索引与切片.mp4
│      11pandas多层索引的聚合与统计.mp4
│      12作业.mp4
│      1pandas.DataFrame实战复习.mp4
│      2pandas.Series实战复习.mp4
│      3pandas处理txt.csv.xls.json数据.mp4
│      4pandas处理mysql数据库.mp4
│      5.None与np.nan用于数据缺失.mp4
│      6pandas处理缺失数据.mp4
│      7pandas_nasa数据实战1.mp4
│      8pandas_nasa数据实战2.mp4
│      9pandas处理数据的多层索引.mp4
│      baidu.csv
│      baidu.xls
│      code.zip
│      nasa.txt
│      nasa1.txt
│      pandas-official-tut-zh-master.zip
│      state-abbrevs.csv
│      作业.txt
│      嵌套索引.png
│      数学极限.png

├─Python数据分析海量数据营销day13
│      10美国数据计算分析密度.mp4
│      11pandas与NumPy计算对比.mp4
│      1pandas数据的拼接.mp4
│      2pandas股票数据拼接.mp4
│      3pandas不匹配数据的拼接.mp4
│      4pandas数据归并.mp4
│      5pandas股票数据归并.mp4
│      6pandas左右归并.mp4
│      7pandas内归并与外归并.mp4
│      8pandas列冲突.mp4
│      9美国数据预处理清洗缺失.mp4
│      code.zip
│      pandas-official-tut-zh-master.zip
│      state-abbrevs.csv
│      state-areas.csv
│      state-population.csv

├─Python数据分析海量数据营销day14
│      10作业.mp4
│      1pandas处理数据归并关系一对一一对多多对多.mp4
│      2pandas替换index新建序列删除重复数据替换.mp4
│      3pandas与numpy协同处理数据.mp4
│      4pandas_take随机抽样排序.mp4
│      5pandas聚合操作.mp4
│      6pandas自定义聚合计算.mp4
│      7处理股票数据绘制股价走势图.mp4
│      8金融数据简单绘图.mp4
│      9统计方法.mp4
│      code.zip
│      EM算法.png
│      numpy攻略:python科学计算与数据分析NumPy Cookbook.pdf
│      pandas开房.zip
│      Python数据分析与挖掘实战.pdf
│      Python科学计算(scipy).pdf
│      stock2015-2016.csv
│      作业.txt
│      决策树.png
│      向量机.png
│      常用数据挖掘算法总结及Python实现.pdf
│      感知机.png
│      提升算法.png
│      数据分析:1a0a8b6a0001460bce.zip
│      数据挖掘:19a4ba7f0006e20bce.zip
│      无向图.png
│      统计学习方法课件.zip
│      贝叶斯.png
│      近邻.png
│      量化投资--程序化交易及高频交易.pdf
│      量化投资.pptx
│      隐马尔科夫算法.png
│      高频交易、算法交易、量化交易的服务器硬件完美配置方案.pdf

├─Python数据分析海量数据营销day15
│      10matplotlib子图.mp4
│      11matplotlib收尾.mp4
│      12作业.mp4
│      1pandas回顾.mp4
│      2matplotlib简单绘图.mp4
│      3numpy整合matplotlib绘图.mp4
│      4.dangdang.ipynb
│      4numy.pandas.matplotlib绘图.mp4
│      5数据工程师必备DataView.mp4
│      6解决中文乱码.mp4
│      7pandasSeries与DataFrame绘图详解.mp4
│      8matplotlib简单绘图载入数据.mp4
│      9matplot样式简介.mp4
│      data1stock.zip
│      data2user.zip
│      DataView.zip
│      DataViewProject.zip
│      pandas.zip
│      py-ds-intro-tut-zh-master.zip
│      作业.txt
│      股票.ipynb

├─Python数据分析海量数据营销day2
│      10二分查找提高速度.mp4
│      11拉格狼日查找.mp4
│      12文件排序.mp4
│      13内存索引随机访问.mp4
│      14内存索引二分查找数据.mp4
│      1时间装饰器.mp4
│      2类装饰器.mp4
│      3硬盘检索时间装饰器.mp4
│      4内存检索装饰器.mp4
│      5装饰器.mp4
│      6装饰器的调用版.mp4
│      7装饰器的参数.mp4
│      8搜索计时装饰器.mp4
│      9常规搜索以及二分查找法原理.mp4
│      Search.zip
│      二分查找.png
│      拉格狼日.png
│      索引.png

├─Python数据分析海量数据营销day3
│  │  10数据网页查看服务.mp4
│  │  11作业.mp4
│  │  1索引保存到硬盘.mp4
│  │  2硬盘索引的随机访问.mp4
│  │  3硬盘索引的二分查找法.mp4
│  │  4倒排索引的概念.mp4
│  │  5倒排索引随机查找.mp4
│  │  6倒排索引保存.mp4
│  │  7倒排索引的内存二分查找.mp4
│  │  8倒排索引的硬盘二分查找.mp4
│  │  9数据类的封装与测试.mp4
│  │  flaskdatafind.zip
│  │  Search.zip
│  │  UI.png
│  │  作业.txt
│  │  硬盘索引二分查找.png
│  │  索引在硬盘.png
│  │  索引排序.png
│  │
│  └─all
│          178_1000w_3087.rar
│          7k7k_2000w_2047.rar
│          cdns-chinait-600w.rar
│          duduniu_66277.rar
│          duoduo_800w.rar
│          hostlocw.zip
│          renren500w_16610.rar

├─Python数据分析海量数据营销day4
│      10验证文件归并-数据切割.mp4
│      11验证文件归并每个文件单独排序.mp4
│      12文件归并排序法.mp4
│      13作业.mp4
│      14递归归并算法.mp4
│      1读取数据的行数.mp4
│      2读取数据的内存极限测试.mp4
│      3索引排序测试.mp4
│      4数据切割算法.mp4
│      5数据切割实现.mp4
│      6数据的归并.mp4
│      7数据归并排序根据头索引.mp4
│      8数据归并排序下标.mp4
│      9验证文件归并-文件单独排序.mp4
│      QQfile.zip
│      作业.txt
│      归并排序法.png
│      文件.png

├─Python数据分析海量数据营销day5
│      10合并QQ数据.mp4
│      11QQ数据索引.mp4
│      12QQ群数据的随机访问.mp4
│      13根据QQ群查找QQ号.mp4
│      14根据QQ找QQ群.mp4
│      15作业.wmv
│      1QQ数据简介.mp4
│      2分词处理.mp4
│      3分词搜索.mp4
│      4QQ群数据合并.mp4
│      5QQ群数据抽取.mp4
│      6QQ群数据归并.mp4
│      7QQ群数据的模糊检索.mp4
│      8制作索引的三种模式.mp4
│      9QQ群数据随机访问以及硬盘二分查找.mp4
│      TenCentQQqun.zip
│      未来展望.txt
│      目标.txt
│      硬盘索引.png

├─Python数据分析海量数据营销day6
│      10numpy根据已有序列创建数组.mp4
│      1部署tushare环境.mp4
│      2Tushare简单使用.mp4
│      3tushare保存数据..mp4
│      4为啥使用Numpy.mp4
│      5numpy创建数组.mp4
│      6numpy数据类型.mp4
│      7numpy数组常见属性.mp4
│      8创建数组并对数组初始化.mp4
│      9numpy根据已有数组创建数组.mp4
│      code.zip
│      python2.zip
│      tables-3.4.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl
│      ts-numpy-tut-zh-master.zip
│      tushare.txt

├─Python数据分析海量数据营销day7
│      10numpy数组轴操作.mp4
│      11numpy数组维度操作.mp4
│      12numpy数组组合与切割.mp4
│      13数组元素内部操作.mp4
│      14numpy位操作与补码.mp4
│      15numpy字符串.mp4
│      1一维数组切片.mp4
│      2多维数组的切片.mp4
│      3数据的高级索引.mp4
│      4bool表达式索引.mp4
│      5numPy广播.mp4
│      6numpy迭代器.mp4
│      7numpy迭代器的循环顺序.mp4
│      8numy高级迭代.mp4
│      9numpy数组变形折叠.mp4
│      code.zip
│      python2.zip
│      坐标轴.png
│      数学丛书.-.[概率论].[概率论和数理统计].pdf
│      数学丛书.-.[概率论].[概率论基础和随机过程].pdf
│      补码.png

├─Python数据分析海量数据营销day8
│      1内容回顾简介.mp4
│      2图论与环境搭建.mp4
│      3python3.5配置igraph.mp4
│      4编程实现最简单的图.mp4
│      5编程实现边长图.mp4
│      6读取文件数据创建一个图对象显示度数.mp4
│      7图论紧密中心程度计算.mp4
│      8图论每个节点紧密中心成都.mp4
│      9介数中心性.mp4
│      codeGrapha.zip
│      MoreDataView.zip
│      numpy复习.zip
│      pandas数据复习.zip
│      python 金融大数据分析.zip
│      Python社交网络分析igraph.zip
│      snownlp-0.11.1.tar.gz
│      图数据绘图.png
│      图论.png
│      图论的常见问题.png
│      数据类型.png
│      机器学习实战思维导图.zip
│      紧密中心程度.png
│      紧密中心程度算术.png
│      边长.png

└─Python数据分析海量数据营销day9
1numpy全局预览.mp4
2numpy常见数据函数.mp4
3numy常见数组计算.mp4
4numpy统计计算.mp4
5numpy数组排序计数搜索.mp4
6大端与小端.mp4
7视图与副本.mp4
code.zip
ts-numpy-tut-zh-master.zip
大端小端.png
排序算法.png
正态分布.png
视图与副本.png


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