课程包

Python 数据科学入门

学习 Jupyter Notebook、Pandas、Numpy、Scipy 等 Python 中数据科学相关技能知识


1

  Python Jupyter Notebook 中的错误异常与代码调试

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2

  Python Jupyter Notebook 中的代码性能评测

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3

  NumPy 库导入

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4

  学习 Python 中常用的数据类型

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5

  NumPy 数组基础操作入门

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6

  NumPy 中的数组计算:通用函数入门

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7

  NumPy 中的数组计算:统计汇总

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8

  NumPy 中的数组计算:进阶技巧

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9

  数组的对比、掩码与布尔逻辑

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10

  复杂数组索引技巧

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11

  数组排序

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12

  NumPy 中的结构化数组

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13

  Pandas 库导入

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14

  Pandas 对象简介

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15

  Pandas 库的数据索引与选取

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16

  Pandas 对象的数据运算

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17

  缺失值及其处理

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18

  分层索引

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19

  数据集处理:连接与追加

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20

  数据集处理:合并

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21

  数据集处理:聚合与分组

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22

  数据透视表

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23

  序列中的字符串处理

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24

  序列中的时间类型数据处理

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25

  Pandas 中的高性能函数:eval 和 query

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26

  Matplotlib 简介

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27

  使用 Matplotlib 库绘制线形图

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28

  使用 Matplotlib 库绘制散点图

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29

  使用 Matplotlib 库绘制误差图

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30

  使用 Matplotlib 库绘制密度图与等高线

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31

  使用 Matplotlib 库绘制直方图与像素图

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32

  自定义图表图例

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33

  自定义图表中的色彩

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34

  多重绘图分区的设置

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35

  图表注释文本的设置与调整

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36

  坐标轴刻度的设置与调整

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37

  Matplotlib 图表样式风格调整

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38

  Matplotlib 三维图绘制

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39

  运用 Basemap 可视化地理信息数据

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40

  Seaborn 可视化

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41

  Scikit-Learn 库简介

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42

  模型验证与参数调整

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43

  特征工程

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44

  Scikit-Learn 朴素贝叶斯分类

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45

  Scikit-Learn 线性回归

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46

  Scikit-Learn 支持向量机

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47

  决策树与随机森林

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48

  主成分分析

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49

  流形学习

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50

  K-Means 聚类

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51

  高斯混合模型

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52

  核密度估计

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53

  应用案例:构建面部识别模型

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54

  使用遗传算法优化驾驶路线

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