2020年Python数据分析师特训营全套84节视频完结版

2020年Python数据分析师特训营全套84节视频完结版

〖课程介绍〗

针对数据分析零基础，转行数据科学、业务分析，数据相关从业人员。每个知识点都结合代码打了出来，根据实际数据案例讲解，不仅有Python数据技术知识，更有电商、金融、零售、行为分析等业务项目实战！此课程受清华北大出版青睐

〖课程目录〗
1Python数据分析大纲介绍-第一章1节
2Jupyter Notebook及Python使用入门(上)-第一章2节
3Jupyter Notebook及Python使用入门(下)-第一章3节
4Python数据类型-第一章4节
5Python数据结构之列表-第一章5节
6Python数据结构之元组和集合-第一章6节
7Python数据结构之字典-第一章7节
8Python控制语句之条件语句-第一章8节
9Python控制语句之循环语句-第一章9节
10Python控制语句之其他语句-第一章10节
11函数介绍(上)-第一章11节
12函数介绍(下)-第一章12节
13json文件解析-第一章13节
14字符串处理(上)-第一章14节
15字符串处理(下)-第一章15节
16高级函数(上)-第一章16节
17高级函数(下)-第一章17节
18Python数据分析常用库-第一章18节

19数组创建和属性-第二章1节
20索引和切片(上)-第二章2节
21索引和切片(下)-第二章3节
22数组形状改变-第二章4节
23数组的ufunc广播机制-第二章5节
24排序与搜索-第二章6节
25Numpy数据读取和存储-第二章7节
26Numpy字符串操作-第二章8节
27Numpy随机数生成-第二章9节
28Numpy统计相关函数-第二章10节
29Numpy线性代数-第二章11节

30Pandas常用数据结构-第三章1节
31Pandas常用数据结构之Dataframe结构-第三章2节
32使用pandas获取excel和csv与保存-第三章3节
33数据筛选-第三章4节
34数据库数据获取和保存-第三章6节
35条件查询和增删改查-第三章5节
36数据整合-第三章7节
37层次化索引-第三章8节
38数据排序-第三章9节
39分组聚合(上)-第三章10节
40分组聚合(下)-第三章11节
41透视图和交叉表-第三章12节
42Pandas其他函数运用(上)-第三章13节
43Pandas其他函数运用(下)-第三章14节
44重复值处理-第三章15节
45缺失值处理-第三章16节
46异常值处理-第三章17节
47数据离散化-第三章18节

48Matplotlib绘图基础-第四章1节
49简单图形绘制(上)-第四章2节
50简单图形绘制(下)-第四章3节
51图形基本设置-第四章4节
52统计图形实战(一)-第四章5节
53统计图形实战(二)-第四章6节
54统计图形实战(三)-第四章7节
55完善统计图形(上)-第四章8节
56完善统计图形(下)-第四章9节
57图形样式高级操作-第四章10节
58Seaborn基础-第四章11节
59绘制常用统计图形(上)-第四章12节
60绘制常用统计图形(下)-第四章13节
61其他参数和图形-第四章14节
62Plotly介绍和基础-第四章15节
63常见图形绘制(上)-第四章16节
64常见图形绘制(下)-第四章17节
65图形设置-第四章18节

66描述性统计分析-第五章1节
67假设检验-第五章2节
68卡方分析和方差分析-第五章3节
69相关分析-第五章4节

70数据分析项目流程-第六章1节
71零售消费数据案例(上)-第六章1节
72零售消费数据(下)-第六章2节
73电商平台零售数据分析(一)-第六章3节
74电商平台零售数据分析(二)-第六章4节
75电商平台零售数据分析(三)-第六章5节
76电商平台零售数据分析(四)-第六章6节
77探索用户行为模式(一)-第六章7节
78探索用户行为模式(二)-第六章8节
79探索用户行为模式(三)-第六章9节
80探索用户行为模式(四)-第六章10节
81互联网金融项目(一)-第六章11节
82互联网金融项目(二)-第六章12节
83互联网金融项目(三)-第六章13节
84互联网金融项目(四)-第六章14节

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