2023 Master Class On Data Science Using Python A-Z : For Ml

出版日期：4/2023

MP4 |视频：h264、1280x720 |音频：AAC、44.1 KHz

语言：英语|尺寸：2.43 GB |持续时间：5小时49米

(资料图片)

Python NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn，用于数据分析、数据科学和ML.机器学习前分析。

你将学到什么

学生将学习如何创建和操作数组，对数组执行数学运算，以及使用排序、搜索和统计等功能

学生将学习如何创建和操作系列和数据帧。

学生将学习如何创建绘图和图表，自定义可视化的外观，以及添加注释和标签。

NumPy、Pandas和Matplotlib通常会教学生如何使用这些工具来分析和可视化数据。

要求

对Python知之甚少将是一个额外的优势。学生仍然可以从奖金部分学习python基础知识。

描述

欢迎来到2023年使用Python的数据科学硕士班。NumPy是Python中领先的科学计算库，而Pandas则用于数据操作和分析。此外，还要学习使用Matplotlib进行数据可视化。无论你是试图进入数据科学、深入机器学习还是深度学习，NumPy和Pandas都是Python中最重要的模块，你应该理解它们，让你的旅程变得顺利。在本课程中，我们将从Python NumPy和Pandas的基础知识开始，学习高级NumPy与Pandas。本课程将使您对NumPy、Pandas及其功能有一个扎实的了解。在课程结束时，您应该能够为实际项目编写复杂数组，使用Pandas操作和分析实际数据。本课程针对谁？√如果你想掌握NumPy、Pandas和数据可视化的输入和输出，这门课程就是为你准备的。√如果您想使用NumPy或Panda构建真实世界的应用程序，并使用Matplotlib和Seaborn将其可视化，则本课程适合您。√如果你想第一次学习NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn，或者想更深入地了解NumPy和Pandas，通过深度学习和机器学习提高生产力，那么本课程就是为你准备的。√如果你来自其他编程语言，并且想快速学习Python NumPy和Pandas，并且非常了解它，那么这门课程就是为你准备的。√如果你厌倦了NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn这些过于简短、过于简单或过于复杂的课程，那么这门课程就是为你准备的。√如果您必须获得使用NumPy和Pandas理解数据科学和机器学习的先决条件知识，则本课程适合您。√如果你想通过进行令人兴奋的现实生活挑战来学习NumPy和Pandas，这门课程是为你准备的，这将使你与人群区分开来。√如果你打算很快通过面试，这门课程是为你准备的。

概述

第一节：奖金：Python速成课程

第1讲Python中的变量

第2讲条件词和If语句

第3讲If语句示例

讲座4 If else语句

第5讲If else语句示例

第6讲嵌套If语句

第7讲嵌套If语句示例

第8讲Elif陈述

第9讲Elif语句示例

第10讲While循环

第11讲while循环示例

第12讲循环

第13讲For循环示例

第14讲中断和继续陈述

第15讲集装箱简介

第16讲用Python创建和访问列表

第17讲列表索引和切片

第18讲使用列表方法

第19讲使用列表中的运算符

第20讲列表理解

第21讲元组：定义

第22讲元组

第23讲元组索引和切片

第24讲操纵元组

第25讲打开元组

讲座26套

第二十七讲词典

第28讲词典基础

第29讲访问词典

第30讲字典中的len、str和type函数

第31讲python中的函数

第32讲函数示例程序1

第33讲函数示例程序2

第2节：使用Numpy进行数据处理

第34讲python中的模块介绍

第35讲创建和显示1D阵列

第36讲理解一维数组索引

第37讲创建0的数组和1的数组

第38讲1D阵列中的元素排序

第39讲切片1D阵列

第40讲阵列的数学运算

第41讲搜索数组中的元素

第42讲过滤阵列

第43讲检查给定的数组是否为空？

第44讲创建和显示2D阵列

第45讲ndim属性

第46讲尺寸属性

第47讲阵列的形状和重塑

第48讲创建恒等矩阵

第49讲（）

第50讲linspace（）

第51讲随机阵列

第52讲随机矩阵

第53讲创建对角矩阵

第54讲压扁矩阵

第55讲计算矩阵的迹

第56讲寻找矩阵的转座

第57讲访问2D阵列中元素的负索引

第3节：使用Pandas进行数据处理

第58讲大熊猫简介

第59讲熊猫系列作品

链接：https://pan.baidu.com/s/1OH8vKNA8mzRHScH-hWPSjw 

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