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課程培訓(xùn)
Python數(shù)據(jù)分析:Pandas/Numpy/Matplotlib全流程培訓(xùn)課

Python數(shù)據(jù)分析:Pandas/Numpy/Matplotlib全流程培訓(xùn)課程

  • 培訓(xùn)對(duì)象: 數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)初學(xué)者、Python開(kāi)發(fā)者。

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  • 培訓(xùn)目標(biāo):

    • 掌握Numpy數(shù)組運(yùn)算和科學(xué)計(jì)算能力。

    • 熟練使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和分析。

    • 能夠使用Matplotlib和Seaborn進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。

    • 具備從數(shù)據(jù)導(dǎo)入到分析報(bào)告的全流程能力。

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  • 培訓(xùn)內(nèi)容介紹:

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    一、 Python數(shù)據(jù)分析生態(tài)概覽: 介紹Python數(shù)據(jù)分析工具棧(Numpy/Pandas/Matplotlib/Scikit-learn),搭建Anaconda開(kāi)發(fā)環(huán)境。

    二、 Numpy數(shù)組基礎(chǔ)操作: 創(chuàng)建ndarray數(shù)組,掌握索引、切片和變形操作,理解廣播機(jī)制。

    三、 Numpy科學(xué)計(jì)算實(shí)戰(zhàn): 使用通用函數(shù)(ufunc)進(jìn)行向量化計(jì)算,實(shí)現(xiàn)矩陣運(yùn)算和統(tǒng)計(jì)分析。

    四、 Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu): 掌握Series和DataFrame的創(chuàng)建、索引和屬性,理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和與Numpy的關(guān)系。

    五、 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出: 使用Pandas讀寫(xiě)CSV、Excel、JSON、SQL數(shù)據(jù)庫(kù)等多種格式數(shù)據(jù)。

    六、 數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理: 處理缺失值(刪除/填充)、重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值,轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型和格式。

    七、 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與重塑: 使用groupby進(jìn)行分組聚合,使用pivot_table創(chuàng)建透視表,使用melt實(shí)現(xiàn)寬表轉(zhuǎn)長(zhǎng)表。

    八、 數(shù)據(jù)合并與連接: 使用concat和merge實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的拼接和關(guān)聯(lián),處理多表關(guān)聯(lián)分析。

    九、 時(shí)間序列分析: 處理時(shí)間索引,進(jìn)行時(shí)間重采樣、滑動(dòng)窗口計(jì)算和滯后差分分析。

    十、 Matplotlib基礎(chǔ)繪圖: 繪制折線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖和直方圖,配置圖表元素(標(biāo)題、標(biāo)簽、圖例)。

    十一、 Seaborn統(tǒng)計(jì)可視化: 使用Seaborn繪制分布圖、箱線圖、熱力圖和回歸圖,美化圖表樣式。

    十二、 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目:完整數(shù)據(jù)分析流程: 從數(shù)據(jù)導(dǎo)入開(kāi)始,經(jīng)過(guò)清洗轉(zhuǎn)換、探索分析到可視化呈現(xiàn),完成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。





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服務(wù)特點(diǎn):
海量專家資源,精準(zhǔn)匹配相關(guān)行業(yè),相關(guān)項(xiàng)目專家,針對(duì)實(shí)際需求,顧問(wèn)式咨詢,互動(dòng)式授課,案例教學(xué),小班授課,實(shí)際項(xiàng)目演示,快捷高效,省時(shí)省力省錢(qián)。

專家力量:
中國(guó)科學(xué)院軟件研究所,計(jì)算研究所高級(jí)研究人員
oracle,微軟,vmware,MSC,Ansys,candence,Altium,達(dá)索等大型公司高級(jí)工程師,項(xiàng)目經(jīng)理,技術(shù)支持專家
中科信軟培訓(xùn)中心,資深專家或講師
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