【Udemy中英字幕】Mastering Data Science with Python [2023]

使用 Python 掌握数据科学 [2023]

完整的基于 Python 的数据科学之旅

讲师：Selfcode Academy

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你将学到什么

• 数据操作：了解如何使用 Pandas、NumPy 和 SciPy 等 Python 库有效地操作和转换数据。
• 数据分析：培养使用 Matplotlib 和 Seaborn 等 Python 强大的数据可视化库探索和分析数据集的能力。
• 获得进行 EDA 的实践经验，包括使用 Pandas Profiling、DABL 和 Sweetviz 等工具来分析和可视化数据集。
• 掌握 Python 编程的基本概念，包括数据类型、元组、列表、字典、基本运算符和函数。
• 深入了解数据科学流程：数据整理、数据探索、数据可视化、假设构建和测试
• 将来自数据的知识和可操作的见解应用于广泛的应用领域。

要求

• 基本编程知识：对编程概念和逻辑有基本的了解是必要的。学生应该熟悉变量、数据类型、控制流语句（if/else、循环）和函数。
• 统计学基础知识

描述

释放Python 在数据科学和可视化方面的强大功能

欢迎来到 Selfcode Academy 为数据科学和可视化爱好者量身定制的全面 Python 编程课程。无论您是初学者还是希望扩展您的技能，本课程都将为您提供所需的知识。

掌握 Python 基础知识：

• 从 Python 基础知识开始。
• 了解变量、数据类型和编程背后的逻辑。
• 探索条件语句和循环。
• 深入研究基本数据结构，如列表、元组、字典和集合。
• 探索函数的世界，包括强大的 lambda 函数。
• 熟悉面向对象编程 (OOP) 概念。

Python 在数据科学中的作用：

• 无缝过渡到数据科学。
• 使用 Python 的 datetime 模块操作日期和时间。
• 使用正则表达式 (regex) 处理复杂的文本模式。
• 利用内置 Python 函数的强大功能。
• 采用 NumPy 进行高效的数值计算。
• 掌握 Pandas 及其数据结构，包括 Series 和 DataFrame。
• 获得数据清理技能来处理缺失值和异常值。
• 擅长使用 Pandas 进行数据操作，包括索引、分组、排序和合并。
• 使用 Matplotlib 深入研究数据可视化，创建引人注目的图表。

高级数据科学和可视化：

• 通过探索性数据分析 (EDA) 技术发现见解。
• 使用 Pandas Profiling、DABL 和 Sweetviz 自动进行数据分析。
• 完善您的数据清理和预处理技术。
• 使用 Seaborn 制作迷人的可视化效果。
• 使用 Plotly 创建各种绘图，从线图、面积图到散点图和小提琴图。
• 通过地理可视化将您的数据绘制到地图上。

统计和假设检验：

• 深入研究描述性统计，包括集中趋势和离散趋势。
• 掌握推论统计，包括抽样、置信区间和假设检验。
• 学习使用 Python 库进行假设检验。

顶点项目：

• 将您的技能应用于现实世界的数据科学项目。
• 定义业务问题并构建您的分析。
• 在综合报告中总结您的发现。

完成本课程后，您将在数据科学和可视化方面的 Python 编程方面打下坚实的基础。您将拥有清理、分析和可视化数据的专业知识，使您能够自信地做出数据驱动的决策。

不要错过这个踏上数据科学之旅的机会。

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本课程适合谁：

• 本课程专为有兴趣使用 Python 编程语言学习和应用数据科学技术的个人而设计。
• 有抱负的数据科学家：想要从事数据科学职业并希望获得使用 Python 进行数据分析、建模和可视化的实用技能的个人。
• Python 程序员：已经熟悉 Python 并希望将其知识扩展到数据科学领域的程序员。本课程将帮助他们运用编程技能来解决现实世界的数据问题。
• 数据分析师：使用数据并希望通过将 Python 纳入数据分析工作流程来增强技能的分析师。本课程将使他们能够使用 Python 执行更高级的数据操作、统计分析和可视化。