课程详情
我们的世界正在围绕着数据进行发展和创新。面向数据科学的编程、分析和学科专业知识，是从数据到价值的关键所在。在数据科学领域，Python 往往可以将复杂的工作简化成几行简单的代码。在本课程中，讲师贾笑明将介绍 使用 Python 进行数据分析的一些常用库，并讲解如何使用 Python 清理数据，根据数据进行预测，评估预测的准确性。你会获得机器学习、数据可视化和网络分析相关的实用知识。在课程中学到的这些知识，可能会影响你对数据世界的看法。
您将获得的技能
获取证书，展示成果
分享学到的内容，成为理想行业的达人，获取证书，展示您在课程中所学的知识。
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在领英档案中的“资格认证”版块下展示
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以图片形式在线分享，展现您的技能
了解讲师
学员评价
4.8 分，最高 5 分
总体评分是使用平均已提交的评分计算。仅在非匿名学员完成至少 40% 的课程时，才能提交评分和评价。这有助于我们避开虚假评价和垃圾信息。
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5 星 82% -
4 星 18% -
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2 星 0% -
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内容
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筛选和选择数据3 分钟 58 秒
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利用索引从 Series 对象获取数据1 分钟 25 秒
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利用索引从 DataFrame 对象获取数据3 分钟 53 秒
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数据切片1 分钟 45 秒
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使用标量2 分钟 24 秒
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处理缺失值4 分钟 39 秒
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创建包含缺失值的 DataFrame2 分钟 5 秒
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填充 DataFrame 对象中的缺失值2 分钟 38 秒
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缺失值计数、筛选和删除2 分钟 43 秒
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删除重复数据4 分钟 53 秒
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连接和转换数据4 分钟 7 秒
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添加、删除数据和排序4 分钟 34 秒
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数据分组和汇总3 分钟 9 秒
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使用 Python 创建标准图表2 分钟 17 秒
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创建折线图4 分钟 1 秒
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创建条形图、饼图和保存图像2 分钟 26 秒
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定义图表元素2 分钟 51 秒
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设置坐标轴限制和刻度标签3 分钟 55 秒
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设置图表格式56 秒
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自定义图表颜色4 分钟 54 秒
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设置线条和标记的样式2 分钟 44 秒
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创建标签和注释4 分钟 1 秒
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设置图表和坐标轴标题2 分钟 36 秒
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添加图例1 分钟 42 秒
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为图表添加注释2 分钟 43 秒
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根据时间序列数据创建可视化1 分钟 24 秒
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使用 Pandas 制作简单的时间序列图表3 分钟 40 秒
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直方图，箱形图和散点图4 分钟 57 秒
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构建直方图，箱形图和散点图3 分钟 38 秒
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使用 NumPy 进行算术运算2 分钟 19 秒
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Numpy 数组的基本数学运算3 分钟 42 秒
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矩阵乘法和线性代数基础2 分钟 23 秒
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描述性统计1 分钟 25 秒
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使用 Pandas 生成描述性统计信息4 分钟 36 秒
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汇总分类数据4 分钟 14 秒
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使用 Pandas 汇总分类数据1 分钟 53 秒
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使用参数方法探索变量间的相关性1 分钟 43 秒
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皮尔逊相关系数4 分钟 1 秒
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计算皮尔逊相关系数4 分钟 39 秒
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使用非参数方法探索变量间的相关性2 分钟 13 秒
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计算斯皮尔曼等级相关系数4 分钟 48 秒
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卡方独立性检验2 分钟 16 秒
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缩放和转换数据集分布2 分钟
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对变量进行归一化和转换4 分钟 30 秒
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利用 scale 函数对变量进行标准化1 分钟 41 秒
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课程内容
- 边学边练 1 个练习文件
- 知识测验 10 个测验
- 随时随地学习 可在平板电脑和手机上访问
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