小白玩转《Python数据分析》训练营
小白玩转《Python数据分析》训练营 课程内容目录:
1 先导片 能轻松学懂的Python数据分析课程
2 在你开始编程之前 为什么安装Python和PyCharm
3 Windows系统 安装Python和PyCharm
4 macOS系统 安装Python和PyCharm
5 PyCharm 创建你的第一个项目
6 Python print 让程序给你打印“爸爸”
7 Python print 让程序给你打印一首诗
8 Python变量 怎么让程序记住你对象的手机号?
9 Python命名规则 哪些变量名算好名字?
10 Python数学运算 用代码秒杀计算器
11 Python注释 悄悄在代码里骂用户?
12 Python数据类型 程序世界的物种们
13 Python交互模式 读一行执行一行
14 Python input 写个用户问答互动程序
15 Python条件语句 对象今天会生气吗
16 Python嵌套 多条件判断 对象今天会生气吗
17 Python逻辑运算 今年过节能收礼吗
18 Python列表 创一个购物清单
19 Python字典 创个秒查流行语的词典
20 Python for循环 找出不正常的体温
21 Python while循环 捕捉日落
22 Python 格式化字符串 优雅群发春节短信
23 Python函数(上) 不做代码复读机
24 Python函数(下) 不做代码复读机
25 Python引入模块 别人写的,拿来吧你
26 Python面向对象编程 封装、继承、多态都是啥?
27 Python创建类(上) 没对象?实例化一个
28 Python创建类(下) 当上帝的时刻到了
29 Python 类继承 老鼠的儿子会打洞
30 Python文件路径 文件在哪里,代码咋知道
31 Python文件操作 会读文件,程序便有了眼睛
32 Python文件操作 会写文件,程序便有了记忆
33 Python异常处理 程序炸之前,走一波预判
34 Python测试(上) 不存在不写bug的程序员
35 Python测试(下) 高效率把bug揪出来
36 Python高阶和匿名函数 脱了马甲也要认识
37 Jupyter Notebook安装 搞个金刚钻
38 Jupyter Notebook使用 上手金刚钻
39 Markdown与LaTeX入门 用字符格式化字符
40 NumPy入门 数组,更适合数据分析的列表
41 NumPy入门 使用数组练习篇
42 NumPy入门 探索更多数组玩法
43 NumPy入门 操作数组练习篇
44 Pandas入门 Series,更强大的数组形态
45 Pandas入门 使用Series练习篇
46 Pandas入门 用Series丝滑操作数据
47 Pandas入门 操作Series练习篇
49 Pandas入门 Dataframe,代码世界的表格
50 Pandas入门 使用DataFrame练习篇
51 Pandas入门 用Dataframe丝滑操作数据
52 Pandas入门 操作Dataframe练习篇
53 Pandas入门 更多用Dataframe丝滑操作数据
54 Pandas入门 更多操作Dataframe练习篇
55 获取数据 数据是原料,原料哪里找
56 常见数据格式 JSON,程序员的挚爱
57 读取数据 瞧一眼现成JSON原料
58 常见数据格式 CSV,数据分析师的挚爱
59 读取数据 瞧一眼现成CSV原料
60 评估数据 怎么才算干净整齐的数据
61 评估数据 实际上手评估数据脏乱度
62 清洗数据 做菜之前记得洗菜
63 清理数据 上手清理索引和列名
64 清理数据 和所有的乱数据说白白
65 清理数据 和所有的脏数据说白白
66 清洗数据 保存洗干净后的数据
67 项目实战指引 实战数据哪里找
68 项目实战 评估清理英国电商销售数据
69 项目实战指引 如何把输出项目放到Github 简历上
70 整理数据 合并多数据,分析更有趣
71 整理数据 数据变变变
72 整理数据 更多数据变变变
73 项目实战 整理Netflix电影演员评分数据
74 统计学基础 如果你不记得统计学知识
75 统计学基础 如何描述数值数据
76 探索数据 用描述统计学挖掘信息宝藏
77 可视化数据 图表世界的物种们
78 可视化数据 更多图表世界的物种们
79 可视化数据 玩转单个变量数据
80 可视化数据 玩转两个变量数据
81 可视化数据 玩转多个变量数据
82 项目实战 可视化帕默群岛企鹅数据
83 统计学进阶 如果你没学过假设检验
84 统计学进阶 用假设检验挖掘信息宝藏
85_项目实战 分析鸢尾花种类数据
85 项目实战 分析鸢尾花种类数据
86_机器学习 啥是神秘的线性回归
86 机器学习 啥是神秘的线性回归
87_机器学习 啥是神秘的多元线性回归
87 机器学习 啥是神秘的多元线性回归
88_机器学习 点亮线性回归的技能
88 机器学习 点亮线性回归的技能
89_项目实战 用线性回归预测房价数据
89 项目实战 用线性回归预测房价数据
90_机器学习 啥是神秘的逻辑回归
90 机器学习 啥是神秘的逻辑回归
91_机器学习 点亮逻辑回归的技能
91 机器学习 点亮逻辑回归的技能
92_项目实战 用逻辑回归预测泰坦尼克号幸存
92 项目实战 用逻辑回归预测泰坦尼克号幸存
93_AI相关 如何用ChatGPT助力编程
93 AI相关 如何用ChatGPT助力编程
94_AI相关 如何用ChatGPT助力数据分析
94 AI相关 如何用ChatGPT助力数据分析
95_AI相关 如何把AI模型整合进Jupyter
95 AI相关 如何把AI模型整合进Jupyter
96 爬虫获取数据 爬虫的流程
97 爬虫获取数据 什么是HTTP请求和响应
98 爬虫获取数据 如何用Python发送请求
99 爬虫获取数据 练习用Python拿到豆瓣源码
100 爬虫获取数据 什么是HTML网页结构
101 爬虫获取数据 HTML有哪些常用标签
102 爬虫获取数据 练习HTML常见标签
102 爬虫获取数据 什么是HTML网页结构
103 爬虫获取数据 HTML有哪些常用标签
103 爬虫获取数据 如何解析HTML内容
104 爬虫获取数据 练习HTML常见标签
104 爬虫获取数据 练习从源码获取豆瓣电影Top 250
105 爬虫获取数据 练习从源码获取豆瓣电影Top 250
105 爬虫获取数据 如何解析HTML内容
106 爬虫获取数据 练习从源码获取豆瓣电影Top 250
106 爬虫获取数据 如何解析HTML内容
107 API获取数据 获得来自官方的数据
107 爬虫获取数据 练习从源码获取豆瓣电影Top 250
更多知识
-
抖音直播打号起号实时录屏,全程4小时起号操作,毫无保留
你是不是入局抖音直播,却卡在“起号难、打号慢”的第一关?精心筹备开播,要么直播间零人在线、冷冷清清,要么流量忽高忽低、留不住人;跟着教程学起号,却全是过时理论,实操环节一笔带过,自己上手依旧无从下手;
分半
40 阅读
-
绩效管理与团队激励实战,即学即用,成为一个真正的绩效激励专家
课程介绍:掌握诊断企业绩效管理有效性的评测方法学会制定支撑于战略的绩效目标(4+7)解决绩效考核与排名的公平性与接受度问题学会设计从战略到目标到考核到分钱的方案掌握制定薪酬包并科学分配薪酬包的方案拥有
★芭比々娃娃
43 阅读
-
小红书带货达人启航计划,从0-1运营小红书账号
想做小红书带货达人,却卡在起点无从下手?看着别人靠小红书带货月入过万,自己却连账号定位都搞不清,发布的笔记无人问津、没有流量;不懂平台规则、不会做内容、不会选品带货,哪怕盲目跟风发笔记,也始终无法实现
你陪我醉i
76 阅读
-
抖音35W粉丝博主AI解压视频制作教学,从零开始用AI打造爆款解压视频,涨粉变现两不误
自从有了AI,在创意方面真的是只有我们想不到,没有做不到的。解压类视频一直是涨粉快的赛道,像修马蹄、搭积木这类内容,大家看着就觉得放松。今天给大家分享抖音某大佬的解压视频制作教学,一个超适合新手的,非
等风也等你
57 阅读
-
小红书带货达人实战营:账号注册定位、内容创作、选品策略、带货技巧、流量运营等
小红书带货达人实战营:账号注册定位、内容创作、选品策略、带货技巧、流量运营等课程简介本课程是专为新手量身打造的小红书带货达人启航计划,聚焦从0到1运营小红书账号的全流程实战。课程摒弃空泛理论,全程实操
轻吟潜唱丶华灯初上
42 阅读
-
付费文1+2:年轻人还能抓住的几大隐形翻身机会:打开思路,发现那些闷声发财的冷门赛道
付费文1+2:年轻人还能抓住的几大隐形翻身机会:打开思路,发现那些闷声发财的冷门赛道文章介绍本课程聚焦当下年轻人还能抓住的几大隐形翻身机会,深度剖析“涉外经济”与“银发经济”两大红利赛道。第一部分围绕
那思念爱尖叫
68 阅读
-
一张照片秒变N种专属表情包,三步搞定可爱搞怪治愈风,从此斗图聊天不再到处存别人图
一张照片秒变N种专属表情包,三步搞定可爱搞怪治愈风,从此斗图聊天不再到处存别人图课程简介这是一套教你用AI技术零门槛制作专属表情包的趣味实操课程。只需一张普通照片,通过简单的三步流程——上传照片、选择
哭了,谁疼
33 阅读
-
六大豆包AI修图指令全公开:高清画质逼真细节一键生成,每张图都像专业场地实拍大片
六大豆包AI修图指令全公开:高清画质逼真细节一键生成,每张图都像专业场地实拍大片课程简介这是一套聚焦AI生图实战的技巧课程,系统传授利用豆包AI生成专业级场景画面的六个核心指令。课程涵盖六大不同风格的
一开始就结束
81 阅读
撰写回复