云开见明 2020Python数据分析师特训营全套课程84节
课程简介:采用Python进行数据分析还需要掌握一系列库的使用，包括Numpy（矩阵运算库）、Scipy（统计运算库）、Matplotlib（绘图库）、pandas（数据集操作）、Sympy（数值运算库）等库，这些库在Python进行数据分析时有广泛的应用。
课程目录：
├──第二章
| ├──10Numpy统计相关函数-第二章10节.mp453.67M
| ├──11Numpy线性代数-第二章11节.mp453.99M
| ├──1数组创建和属性-第二章1节.mp446.27M
| ├──2索引和切片(上)-第二章2节.mp445.03M
| ├──3索引和切片(下)-第二章3节.mp434.64M
| ├──4数组形状改变-第二章4节.mp494.99M
| ├──5数组的ufunc广播机制-第二章5节.mp484.30M
| ├──6排序与搜索-第二章6节.mp443.94M
| ├──7Numpy数据读取和存储-第二章7节.mp445.36M
| ├──8Numpy字符串操作-第二章8节.mp495.97M
| └──9Numpy随机数生成-第二章9节.mp480.72M
├──第六章
| ├──1数据分析项目流程.mp474.32M
| ├──电商平台零售数据分析(二).mp497.48M
| ├──电商平台零售数据分析(三).mp4116.17M
| ├──电商平台零售数据分析(四).mp470.31M
| ├──电商平台零售数据分析(一).mp451.40M
| ├──互联网金融项目(二).mp4125.40M
| ├──互联网金融项目(三).mp488.01M
| ├──互联网金融项目(四).mp460.24M
| ├──互联网金融项目(一).mp4122.03M
| ├──零售消费数据(上).mp493.76M
| ├──零售消费数据(下).mp482.90M
| ├──探索用户行为模式(二).mp491.30M
| ├──探索用户行为模式(三).mp4127.00M
| ├──探索用户行为模式(四).mp495.80M
| └──探索用户行为模式(一).mp4127.15M
├──第三章
| ├──10分组聚合(上)-第三章10节.mp476.84M
| ├──11分组聚合(下)-第三章11节.mp488.91M
| ├──12透视图和交叉表-第三章12节.mp475.72M
| ├──13Pandas其他函数运用(上)-第三章13节.mp497.82M
| ├──14Pandas其他函数运用(下)-第三章14节.mp495.71M
| ├──15重复值处理-第三章15节.mp430.68M
| ├──16缺失值处理-第三章16节.mp469.33M
| ├──17异常值处理-第三章17节.mp466.57M
| ├──18数据离散化-第三章18节.mp434.67M
| ├──1Pandas常用数据结构-第三章1节.mp453.44M
| ├──2Pandas常用数据结构之Dataframe结构-第三章2节.mp439.44M
| ├──3Excel及csv等数据获取与保存-第三章3节.mp486.48M
| ├──4数据筛选-第三章4节.mp474.79M
| ├──5条件查询和增删改查-第三章5节.mp498.20M
| ├──6数据库数据获取和保存-第三章6节.mp487.27M
| ├──7数据整合-第三章7节.mp493.76M
| ├──8层次化索引-第三章8节.mp440.31M
| └──9数据排序-第三章9节.mp449.60M
├──第四章
| ├──10图形样式高级操作-第四章10节.mp486.48M
| ├──11Seaborn基础-第四章11节.mp452.14M
| ├──12绘制常用统计图形(上)-第四章12节.mp476.90M
| ├──13绘制常用统计图形(下)-第四章13节.mp478.83M
| ├──14其他参数和图形-第四章14节.mp472.17M
| ├──15Plotly介绍和基础-第四章15节.mp448.25M
| ├──16常见图形绘制(上)-第四章16节.mp475.12M
| ├──17常见图形绘制(下)-第四章17节.mp497.33M
| ├──18图形设置-第四章18节.mp495.54M
| ├──1Matplotlib绘图基础-第四章1节.mp4100.70M
| ├──2简单图形绘制(上)-第四章2节.mp479.86M
| ├──3简单图形绘制(下)-第四章3节.mp465.58M
| ├──4b589fd446c83016850725f8c71b509.jpg82.30kb
| ├──4图形基本设置-第四章4节.mp446.29M
| ├──5统计图形实战(一)-第四章5节.mp495.65M
| ├──6统计图形实战(二)-第四章6节.mp481.69M
| ├──7统计图形实战(三)-第四章7节.mp482.58M
| ├──8完善统计图形(上)-第四章8节.mp4103.15M
| ├──9完善统计图形(下)-第四章9节.mp444.51M
| ├──aeb659e97d58cbaec8196ef742a4560.jpg391.43kb
| └──c2ee4257933e8ad78711df544e629b0.jpg319.60kb
├──第五章
| ├──1描述性统计分析-第五章1节.mp4117.69M
| ├──2假设检验-第五章2节.mp488.66M
| ├──3卡方分析和方差分析-第五章3节.mp469.14M
| └──4相关分析-第五章4节.mp460.85M
├──第一章
| ├──1.Python数据分析大纲介绍-第一章1节.m4v567.41M
| ├──10Python控制语句之其他语句-第一章10节.mp449.45M
| ├──11函数介绍(上)-第一章11节.mp427.93M
| ├──12函数介绍(下)-第一章12节.mp441.00M
| ├──13json文件解析-第一章13节.mp460.76M
| ├──14字符串处理(上)-第一章14节.mp446.66M
| ├──15字符串处理(下)-第一章15节.mp445.68M
| ├──16高级函数(上)-第一章16节.mp437.00M
| ├──17高级函数(下)-第一章17节.mp440.44M
| ├──18Python数据分析常用库-第一章18节.mp447.38M
| ├──2.Python使用入门(上)-第一章2节.mp474.88M
| ├──3.Python使用入门(下)-第一章3节.mp451.00M
| ├──4Python数据类型-第一章4节.mp462.82M
| ├──5Python数据结构之列表-第一章5节.mp447.86M
| ├──6Python数据结构之元组和集合-第一章6节.mp466.03M
| ├──7Python数据结构之字典-第一章7节.mp433.29M
| ├──8Python控制语句之条件语句-第一章8节.mp455.94M
| └──9Python控制语句之循环语句-第一章9节.mp442.27M
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