从基础到实际应用：掌握Python、NumPy和Pandas进行数据分析

释放Python编程和数据科学的力量，本课程专为初学者和中级学习者设计。无论你是刚开始接触Python，还是希望增强数据分析技能，本课程将指导你掌握在数据科学领域的基础概念和必要工具。在完成本课程后，你将对Python、NumPy和Pandas有扎实的理解，使你能自信地应对现实世界中的数据挑战。

MP4 | 视频：h264、1920×1080 | 音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 | 大小：4.47 GB | 时长：4小时43分钟

你将学到什么

• 学习Python语法、变量、循环、函数及错误处理，为基本编程任务编写高效代码。
• 理解NumPy数组、切片、重塑和向量化操作，以高效处理大型数据集的数值计算。
• 获取Pandas的实践经验，进行数据清理、过滤、分组和合并数据集。
• 通过解决编程挑战和构建实际项目，展示你在Python、NumPy和Pandas方面的技能，以便向潜在雇主展示。

要求

• 无需编程经验，你将学习一切。

掌握Python基础：学习Python的基础知识，包括变量、数据类型、循环、条件语句和函数，为你的编程旅程打下坚实的基础。

使用NumPy：深入了解NumPy数组、切片、索引、重塑和对大型数据集进行数学运算。理解向量化在高性能计算中的强大能力。

使用Pandas进行数据操作：获得Pandas DataFrame和Series的实践经验，学习数据清理、过滤、分组、合并和数据转换技术。学会轻松管理和分析数据集。

实际项目与编码挑战：通过受大公司启发的编码练习和现实世界的数据科学问题，运用你的技能。构建项目组合，向雇主展示你的技能。

数据分析工作流程：学习处理数据的端到端过程——导入、清理、分析和可视化数据。熟悉使用Python将原始数据转化为有价值的见解。

为什么选择本课程？

• 适合初学者：不需要任何编程经验。本课程从基础知识开始，逐步深入到数据分析和NumPy、Pandas的数据操作等更高级主题。
• 实践学习：通过大量的编码练习和真实项目，你将通过实践来学习，加深对知识的理解。
• 行业相关技能：Python、NumPy和Pandas是数据科学家、分析师和机器学习工程师最需要的技能之一。获得这些工具的实践经验，开启职业机会大门。
• 真实世界的应用：本课程包含了大量实际应用，包括来自全球顶级公司的问题解决练习，为你准备在就业市场中面临的挑战。

适合人群

• 希望建立Python和数据科学库（如NumPy和Pandas）坚实基础的未来数据科学家。
• 想学习Python并将其应用于实际数据问题的编程初学者。
• 希望进入数据分析、数据科学或机器学习领域的学生和专业人士。
• 希望学习Python中数据操作和分析工具的开发人员，正在转型到数据科学。
• 任何对Python和数据科学感兴趣，想要在职业发展、个人提升或转型到数据驱动角色的人。

课程内容包括

• 50多个视频课程：易于理解的讲座，涵盖Python基础、NumPy、Pandas及重要数据分析概念。
• 实践项目：真实世界的案例、编码练习和迷你项目，让你运用所学知识。
• 测验与挑战：帮助巩固学习内容并检验理解程度的测试。

通过本课程，您将掌握Python编程和数据科学的基础，以及如何利用NumPy和Pandas解决数据分析中的实际问题。这不仅将提升您的技能，还将为您在数据科学领域的职业生涯铺平道路。无论您是想转行，还是单纯想在数据分析领域获得更深入的理解，本课程都将为您提供必要的工具与知识。准备好开始您的数据科学之旅吧！

概述
第 1 部分：python 和环境简介

第 1 讲 简介

第 2 讲 在线 IDE

第 3 讲 离线 IDE 和环境

第 2 节：注释、缩进和语法

第四讲 基本语法

讲座 5 评论

第六讲 缩进

第 3 节：运算符、变量和数据类型

第 7 讲 关键词和标识符

第 8 讲 运算符的类型

第 9 讲 操作员（续）

第 10 讲 数据类型和类型转换

第 4 节：条件语句和循环

第 11 讲 If-else 条件

第 12 讲 For 和 while 循环

第五部分：功能和模块

第 13 讲 函数类型

第 14 讲 全局和局部范围

第 6 节：基本数据结构

第 15 讲 清单

第 16 讲 元组

第 17 讲 字典

第 18 讲 列表、元组和字典

第 7 节：Numpy 和 pandas 简介

第 19 讲 Numpy 简介

第 20 讲 numpy 中的函数

第21讲 Pandas 简介

第 22 讲 Pandas 中的函数

第 23 讲 创建新的数据框并清理数据