数据科学小咖入门系列-10个案例带您快速入门数据分析视频课程

课程目标:了解数据分析的基础流程,掌握数据探索,缺失值处理,apply函数,数据合并

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共19课时,共3小时5分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

了解数据分析的基础流程,掌握数据探索,缺失值处理,apply函数,数据合并

适用人群

有Python基础,想要了解数据科学,快速掌握数据分析

课程简介

    数据科学(DataScience)是关于数据的科学,定义为研究探索Cyberspace中数据界奥秘的理论、方法和技术。近些年,企业对数据分析,数据科学家岗位的需求越来越多,这不是偶然。过去十多年,中国互联网行业靠着人口红利和流量红利野蛮生长;而随着流量获取成本不断提高、运营效率的不断下降,这种粗放的经营模式已经不再可行。互=企业迫切需要通过数据科学家来实现精细化运营,降低成本、提高效率;

课程知识大纲如下:

Ÿ   数据科学入门

n  什么是数据科学

n  成为一名数据科学家需要哪些知识储备

n  数据分析的基本流程

n  Python数据科学环境安装-Anaconda

Ÿ   案例实践1:基于Chipolte快餐数据完成数据探索方法学习

n  知识点1:下单数商品分析

n  知识点2:多少种商品被下单

n  知识点3:下单次数最多的商品

n  知识点4:收入分析,不同种商品销售情况分析

n  知识点5:groupby,sort_values,values_counts,sum等使用

Ÿ   案例实践2:基于2012欧洲杯数据完成数据过滤与排序学习

n  知识点1:球队参赛情况分析

n  知识点2:黄牌数的平均值

n  知识点3:进球分析

n  知识点4:球队分析

n  知识点5:英格兰,意大利队分析

Ÿ   案例实践3:基于酒类消费数据完成数据分组学习

n  知识点1:啤酒消费分析

n  知识点2:啤酒消费种类分析

n  知识点3:消费中位数分析

n  知识点4:饮品消费分析

Ÿ   案例实践4:基于1960-2014美国犯罪数据完成resample函数学习

n  知识点1:美国历史上生存最危险的年代

n  知识点2:数据框合并分析

n  知识点3:犯罪中位数分析

n  知识点4:犯罪整体情况评估

n  知识点5:缺失值分析等

Ÿ   案例实践5:基于虚拟姓名数据完成数据合并练习

n  知识点1:虚拟姓名整体分析

n  知识点2:数据框合并分析

n  知识点3:多数据合并

n  知识点4:整体数据集成

Ÿ   案例实践7:基于风速数据完成数据统计练习

n  知识点1:风速平均值分析

n  知识点2:一个月的平均风速

n  知识点3:统计分析整体概况

n  知识点4:整体情况分析,字段重组等

Ÿ   案例实践8:基于Pokemon数据完成数据框学习 

n  知识点1:字段重命名的基本操作

n  知识点2:数据框重组,构建

n  知识点3:数据框添加,数据框处理

n  知识点4:数据框介绍等

Ÿ   案例实践9:基于Apple公司股价数据完成时间序列数据处理方法学习

n  知识点1:每个月的最后一个交易日

n  知识点2:最早的日期和最晚的日期相差多少天

n  知识点3:按照时间顺序可视化Adj Close值

n  知识点4:数据可视化方法等

Ÿ   案例实践10:基于Iris数据完成删除数据操作学习

n  知识点1:缺失值探索

n  知识点2:缺失值的替换

n  知识点3:列删除

n  知识点4:缺失行处理,索引重置等

本课程不提供课程资料

 


第一章基于Chipolte快餐数据完成数据探索方法学习
3节30分钟
1-1项目背景介绍与需求分析 [免费试看]
08:21
1-2环境与数据介绍 [免费试看]
04:18
1-3商品数购买分析 [免费试看]
17:47
第二章基于2012欧洲杯数据完成数据过滤与排序学习
3节20分钟
2-1项目背景介绍 [免费试看]
01:48
2-2欧洲杯数据探索 [免费试看]
03:17
2-3整体数据分析 [免费试看]
15:22
第三章基于酒类消费数据完成数据分组学习
3节11分钟
3-1项目背景介绍
01:01
3-2饮品整体数据情况研究
02:39
3-3饮品分组函数学习
07:41
第四章基于1960-2014美国犯罪数据完成resample函数学
2节11分钟
4-1整体项目介绍
01:04
4-2基于resample分析美国数据
10:52
第五章基于虚拟姓名数据完成数据合并练习
1节16分钟
5-1项目背景介绍与实现
16:32
第六章基于风速数据完成数据统计练习
1节13分钟
6-1基于风速数据完成数据统计练习
13:37
第七章基于Pokemon数据完成数据框学习
1节13分钟
7-1基于Pokemon数据完成数据框学习
13:45
第八章基于Apple公司股价数据完成时间序列数据处理方法学习
2节14分钟
8-1项目背景与数据介绍
03:53
8-2需求实现-时间序列数据可视化
10:34
第九章基于Iris数据完成删除数据操作学习
2节17分钟
9-1案例背景介绍
06:33
9-2缺失数据处理-删除数据练习
10:49
第十章数据科学入门
1节35分钟
10-1数据科学入门
35:34
讲师介绍
Jack Qian
讲师评分3.3分
楚门智能创始人,昆士兰理工大学数据科学硕士,前阿里高级研发工程师,Cloudera认证讲师,Cloudera认证大数据管理员;多年大数据行业经验,原联想电商大数据平台负责人,主要科研方向为数据科学,在自然语言处理领域有资深的经验,参与过多个百亿级别得大数据项目,操作过真正得大数据集群。并拥有咨询、大数据产品设计、商务等多方面得资深经验。擅长Spark、Hadoop等平台架构,讲课风格幽默风趣、实战为主。
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