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Python数据分析-基础技术篇

难度初级
时长 2小时42分
学习人数
综合评分8.40
77人评价 查看评价
9.0 内容实用
8.1 简洁易懂
8.1 逻辑清晰
简介:课程会有系统地介绍使用Python进行数据分析的基本模块。介绍的模块主要为六个:numpy、scipy、matplotlib、pandas、scikit-learn、keras。由于篇幅限制,有些模块可能介绍的不是很全面,但讲师会把该模块的学习方法授予大家

第1章 python数据分析的一般概念

本章节讲解数据分析的一般概念和python在数据分析中可以起到的作用,同时也会附上python数据分析环境的搭建教程。

第3章 matplotlib

本章节简单介绍使用matplotlib绘制多种图表,包括折线图、柱状图、扇形图等。

第6章 scikit-learn

本章节会介绍机器学习的一般概念,同时以决策树为例,带大家学习scikit-learn的基本用法。

第7章 keras

本章节会介绍人工神经网络的一般概念和结构,同时也会使用keras构建一个简单的人工神经网络。

第8章 小结

小结课程中所涉及的内容

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数据分析体系课

从0开始学数据分析,未来互联网各岗位的标配技能,产品经理、运营经理、技术人员人人必备,人人必会的的实用技能

【第1周】走进数据分析
【第2周】Excel从入门到表格分析
【第3周】从0开始学SQL
【第4周】数据可视化利器 Tableau
【第5周】Python基础语法
【第6周】Python实现网络爬虫
【第7周】更高效的数据处理与可视化绘图
【第8周】初始互联网商业模式
【第9周】解析数据指标体系
【第10周】构建用户画像
【第11周】用户引流与转化
【第12周】分析消费行为
【第13周】预售销售额、调整运营策略
【第14周】促进用户活跃度、提升用户留存
【第15周】使用AB实验迭代功能
【第16周】撰写数据报告、面试指导
课程须知
需要对python语法和基本数据结构有所了解,对数据分析感兴趣!
老师告诉你能学到什么?
1、数据分析的一般步骤 2、numpy简介与基本使用 3、matplotlib简介与基本使用 4、scipy简介与基本使用 5、pandas简介与基本使用 6、机器学习的一般概念 7、scikit-learn的简介、使用示例与学习方法 8、keras的简介与一般用法

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