Python数据科学训练营

数据科学与机器学习 —— 涵盖Pandas、Numpy、Matplotlib、Scikit-learn、监督学习、深度学习与神经网络。
从零实现数据科学与机器学习模型：本课程包含从数据分析与采集到自主建模的全流程内容。

由 Chandramouli Jayendran MP4 创建
| 视频：h264、1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 声道
级别：中级 | 类型：电子学习 | 语言：英语 | 时长：63 讲（7 小时 17 分钟）| 大小：2.2 GB

核心内容

Pandas

• 数据表创建与展示

• 数据筛选与过滤

• 数据框架操作

• 数据选择与查看

• 数据清洗与变形

Numpy

• Numpy数据类型详解

• 数组与矩阵的创建

• 数据运算与操作

• 标准差与方差计算

• 矩阵变形与点积函数

• 结合Numpy和Pandas的实战小项目

Matplotlib

• 绘制基础图表（折线图、散点图、柱状图、直方图）

• 基于Pandas/Numpy数据生成可视化

• 子图设计与布局

• 图表定制化与保存

Scikit-learn
Scikit-learn是一个开源的Python机器学习库，提供高效的数据分析与建模工具，涵盖分类、回归、聚类、数据预处理和模型选择等功能。基于NumPy和SciPy构建，具有统一的API接口并支持多种经典算法。

监督学习
一种通过带标签数据训练模型的机器学习方法，算法学习输入与输出之间的映射关系，从而对未知数据做出精准预测或分类。

技能与应用

• 导入、预处理并可视化真实数据集

• 高效执行统计分析

• 创建可复现的分析流程与可视化叙事

适合人群

本课程适合零基础及进阶学习者，帮助掌握科学、商业与工程领域数据驱动决策所需的分析与可视化技能。

你将学到

• 数据科学与机器学习基础

• 自主构建数据模型与预测模型

• 数据采集与清洗技巧

学习要求

• 基础Python语法

• 愿意学习新工具