玩转Python数据分析课程介绍:
虽然 Python 学习门槛不高，但知识点零散、枯燥，不仅记忆困难，更是难以学以致用。现实中，很多 Python 学习者，最终都未能有效使用 Python，将它变为职场利器。专栏依据 Python 语言基础、数据集获取、数据加载及处理、数据预测、数据的可视化呈现，这 5 个功能关卡，带你掌握 Python 做数据分析关键流程，在此基础上，融入了 9 大实战项目，以练带学，帮你做到真正会应用。
课程大纲:
① 第一模块，Python 语言基础。
这一模块重点讲述后续课程中需要用到的 Python 语言基础，比如理解程序是如何运行的，学习 Python 的常用指令……即使你 0 编程基础，也能迅速上手，为后面的应用知识打好基础。
② 第二模块，获取数据集。
这一模块我会着重介绍用 Python 获取、筛选、保存网页上数据的技巧和方法。学完之后，你就可以构建任意工作领域的数据集。
③ 第三模块，加载、查看与数据处理。
这一模块会将上一步我们构建的数据集加载到 Python 中，查看、修改，以及清洗掉一些冗余的脏数据。这样你在实际工作中，就能从多种类型的数据文件中加载数据、查看数据、清洗数据，使数据标准化。
④ 第四模块，深挖数字背后的逻辑。
这一模块我会介绍如何操作数值列，轻松完成统计分析常用的矩阵计算、回归分析等任务。这样你才能在数据中发现“金子”，助力业务，比如预测未来业务数据的趋势等。
⑤ 第五模块，可视化你的分析思路。
这一模块会将之前的数据通过各种形式的图表呈现出来（散点图、直方图、线图、饼图、图例、注解等），你还可以绘制可交互的图表，让你的方案汇报更加清晰、有亮点。
⑥ 第六模块，综合项目实战篇。
这一部分会通过多个实际、高级、综合的数据分析任务，比如全球新冠肺炎区域确诊病例趋势分析、电影票房预测模型、用户流失预测与分析等。让你融会贯通所学技巧，同时学会数据分析的基本套路与方法。
课程目录:
——/拉勾/068-820-玩转 Python 数据分析/ ├──文档 | ├──[7134] 开篇词 数据赋能未来，Python 势不可挡.md 16.43kb | ├──[7135] 课前基础 计算机运行一个程序的过程.md 10.32kb | ├──[7136] 课前准备 搭建一个高效的 Python 开发环境.md 20.85kb | ├──[7137] 01 Python 常用的变量与数据类型.md 32.58kb | ├──[7138] 02 流程控制：如何控制代码执行的顺序？.md 37.82kb | ├──[7139] 03 函数：快速实现代码的复用.md 34.96kb | ├──[7140] 04 类与对象：更好地组织你的代码.md 38.48kb | ├──[7141] 05 案例实战：日程管理小工具.md 36.80kb | ├──[7142] 06 获取数据：公开数据集与 DIY 数据集.md 16.10kb | ├──[7143] 07 下载网页：如何使用模拟请求下载真实的网页？.md 25.29kb | ├──[7144] 08 提取数据：如何从网页中提取感兴趣的内容？.md 30.91kb | ├──[7145] 09 保存数据：如何将爬取的数据保存成 CSV 格式.md 45.50kb | ├──[7146] 10 实战：手把手教你构建国产电视剧评分数据集.md 53.71kb | ├──[7148] 11 文件处理：如何读取多种文件（cvexcel）的数据？.md 23.70kb | ├──[7149] 12 DataFrame：如何以表格的形式查看和操作数据？.md 36.05kb | ├──[7150] 13 高级索引：过滤与查看表格中的局部数据.md 29.43kb | ├──[7151] 14 数据清洗：表格数据缺失值与异常值的处理.md 30.13kb | ├──[7152] 15 时间序列：时间数据的解析与应用.md 34.83kb | ├──[7153] 16 案例实战：如何用 Python 分析电商用户行为？.md 38.42kb | ├──[7155] 17 如何快速实现数据的批量计算？.md 48.45kb | ├──[7156] 18 基础统计：如何统计数据的均值、方差等特征？.md 44.83kb | ├──[7157] 19 回归分析：如何预测未来数据趋势？.md 25.62kb | ├──[7158] 20 案例实战：电商用户对商品喜好的预测.md 35.64kb | ├──[7160] 21 绘图基础：如何将表中的数据特征画成图？.md 29.14kb | ├──[7161] 22 散点图与线图：如何展示不同特征之间的相关性？.md 32.44kb | ├──[7162] 23 直方图、条形图和饼图：如何分析数据分布与占比？.md 37.65kb | ├──[7163] 24 图像的脊柱、注解和图例：如何画出更专业的图表？.md 45.60kb | ├──[7164] 25 Seaborn：实现用户可交互的图标.md 28.78kb | ├──[7165] 26 案例实战：用图例可视化用户行为分析和喜好预测过程.md 30.13kb | ├──[7166] 27 初识 EDA：全球新冠肺炎确诊病例趋势分析.md 33.35kb | ├──[7168] 28 AI 落地实战：训练通用电影票房预测模型.md 41.42kb | ├──[7169] 29 综合实战：网络服务用户流失预测与分析.md 29.68kb | ├──[7170] 30 综合实战：国产电视剧评分预测与分析.md 29.36kb | ├──[7171] 结束语 构建数据分析的技能树.md 7.24kb | └──[7484] 加餐 VS Code 新版 Notebook 使用指南.md 2.49kb ├──01 Python 常用的变量与数据类型.mp4 120.32M ├──02 流程控制：如何控制代码执行的顺序？.mp4 110.66M ├──03 函数：快速实现代码的复用.mp4 153.45M ├──04 类与对象：更好地组织你的代码.mp4 130.12M ├──05 案例实战：日程管理小工具.mp4 151.59M ├──06 获取数据：公开数据集与 DIY 数据集.mp4 121.60M ├──07 下载网页：如何使用模拟请求下载真实的网页？.mp4 246.06M ├──08 提取数据：如何从网页中提取感兴趣的内容？.mp4 205.98M ├──09 保存数据：如何将爬取的数据保存成 CSV 格式.mp4 133.22M ├──10 实战：手把手教你构建国产电视剧评分数据集.mp4 322.61M ├──11 文件处理：如何读取多种文件（cvexcel）的数据？.mp4 162.85M ├──12 DataFrame：如何以表格的形式查看和操作数据？.mp4 191.41M ├──13 高级索引：过滤与查看表格中的局部数据.mp4 148.99M ├──14 数据清洗：表格数据缺失值与异常值的处理.mp4 192.47M ├──15 时间序列：时间数据的解析与应用.mp4 192.88M ├──16 案例实战：如何用 Python 分析电商用户行为？.mp4 233.18M ├──17 如何快速实现数据的批量计算？.mp4 181.36M ├──18 基础统计：如何统计数据的均值、方差等特征？.mp4 216.95M ├──19 回归分析：如何预测未来数据趋势？.mp4 134.82M ├──20 案例实战：电商用户对商品喜好的预测.mp4 203.48M ├──21 绘图基础：如何将表中的数据特征画成图？.mp4 158.61M ├──22 散点图与线图：如何展示不同特征之间的相关性？.mp4 133.28M ├──23 直方图、条形图和饼图：如何分析数据分布与占比？.mp4 149.11M ├──24 图像的脊柱、注解和图例：如何画出更专业的图表？.mp4 171.85M ├──25 Seaborn：实现用户可交互的图标.mp4 187.84M ├──26 案例实战：用图例可视化用户行为分析和喜好预测过程.mp4 169.77M ├──27 初识 EDA：全球新冠肺炎确诊病例趋势分析.mp4 168.53M ├──28 AI 落地实战：训练通用电影票房预测模型.mp4 141.71M ├──29 综合实战：网络服务用户流失预测与分析.mp4 160.00M ├──30 综合实战：国产电视剧评分预测与分析.mp4 128.55M ├──加餐 VS Code 新版 Notebook 使用指南.mp4 11.31M ├──结束语 构建数据分析的技能树.mp4 54.57M ├──开篇词 数据赋能未来，Python 势不可挡.mp4 77.45M ├──课前基础 计算机运行一个程序的过程.mp4 51.55M └──课前准备 搭建一个高效的 Python 开发环境.mp4 106.77M
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