数据科学Python训练营课程:从初级到高级 Python for Data Science Bootcamp Course:Beginner to Advanced
通过代码实现、示例等，掌握您需要了解的关于Python、Pandas和Numpy的一切！
你会学到什么
通过代码实现、示例等，掌握您需要了解的关于Python、Pandas和Numpy的一切！
学习高级Python模块和复杂功能，如Python装饰器、生成器、理解、正则表达式、映射、过滤函数、集合
通过与讲师同时学习和编码，建立对Python编程语言的初级理解。
建立完整的Python面向对象编程(OOP)技能。
学习如何用函数给程序赋予结构。
通过例子学习构造函数、析构函数、私有变量、继承、多态、抽象
实现和调用方法。了解他们上课的目的。
定义实例属性和类属性。
使用条件语句定义逻辑，循环。
实践实施和练习(与讲师同时进行编码)。
深入了解熊猫的数据结构。
一目了然地学习系列-系列方法和处理
深度实现数据帧
使用枢轴实现分组、切片、聚合和整形
连接、熔化、剪切、转换、清理、过滤、分组、透视、合并和操作任何数据集。
练习从熊猫体内的网络、泡菜、Excel文件中读取数据。
实现先进的熊猫数据帧操作:多重索引，堆叠，分级索引，旋转，融化等等。
导入、清理和合并杂乱的数据，并为机器学习准备数据
高效地合并和连接多个数据集。
扩展和自动化数据合并
轻松清理和格式化数据。
检测并智能填充缺失值。
对你的数据进行分组、汇总和总结。
用熊猫和python实现重要的方法、属性和技术来操作数据。
学习对数字数据使用数值方法
学习NumPy(数值Python)中的基本和高级功能
通过真实数据集学习和实践所有相关的熊猫方法和工作流程
了解如何使用Jupyter笔记本和创建。py文件。
获得进入不同领域的必备Python技能——机器学习、数据科学、后端开发等。
具备Python、Pandas和Numpy的技能和理解，可以自信地申请科技公司的Python编程工作。
流派:电子学习| MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz
语言：英语+中英文字幕（根据原英文字幕机译更准确）|大小解压后:2.3 GB |时长:7h 25m
描述
哈佛大学将一位数据科学家评为“21世纪最性感的职位”。在过去的5年里，数据科学一直被Glassdoor列为顶级职业。数据科学家负责为公司寻找、过滤和组织数据。他们通过每天生成的大量数据进行探索，以找到有利于组织的模式，同时帮助实现他们的战略目标。本课程涵盖了成为杰出数据科学家所需了解的一切。
本课程涵盖的主题(深度):
通过与讲师同时学习和编码，建立对Python编程语言的初级理解。
学习高级Python模块和复杂功能，如Python装饰器、生成器、理解、正则表达式、映射、过滤函数、集合等。
建立完整的Python面向对象编程(OOP)技能。
学习如何用函数给程序赋予结构。
学习构造函数，析构函数，私有变量，继承，多态，抽象和例子。
实现和调用方法。了解他们上课的目的。
定义实例属性和类属性。
使用条件语句定义逻辑，循环。
实践实施和练习(与讲师同时进行编码)。
深入了解熊猫的数据结构。
一目了然地学习系列-系列方法和处理
深度实现数据帧
使用枢轴实现分组、切片、聚合和整形
连接、熔化、剪切、转换、清理、过滤、分组、透视、合并和操作任何数据集。
练习从熊猫体内的网络、泡菜、Excel文件中读取数据。
实现先进的熊猫数据帧操作:多重索引，堆叠，分级索引，旋转，融化等等。
导入、清理和合并杂乱的数据，并为机器学习准备数据
高效地合并和连接多个数据集。
扩展和自动化数据合并
轻松清理和格式化数据。
检测并智能填充缺失值。
对数据进行分组、汇总和汇总。
用熊猫和python实现重要的方法、属性和技术来操作数据。
学习对数字数据使用数值方法
您将在NumPy(数值Python)中学习基本和高级功能
通过真实数据集学习和实践所有相关的熊猫方法和工作流程
了解如何使用Jupyter笔记本和创建。py文件。
有Python的技能和理解，可以自信地申请Tech公司的Python编程工作。
获得进入不同领域的必备Python技能——机器学习、数据科学、后端开发等。
了解如何创建自己的Python程序。
向经验丰富的专业软件开发人员学习Python。
本课程通过从零开始的示例，教您Python编程语言快速简便的方法。
许多小测验来掌握概念和测试你的理解。
掌握Python编程的基本概念。
作为大科技公司的开发人员和数据科学家/机器学习工程师，开始您的旅程。
只需这一门课程，您就可以立即开始您的数据科学之旅！去吧。
这门课是给谁上的:
初级Python程序员
数据科学爱好者和专业人士
任何想进入数据科学和机器学习的人
每个想要掌握庞大、混乱和不干净数据集的人
数据科学家和机器学习
任何对使用python掌握数据分析感兴趣的人
任何想深入了解和掌握蟒蛇、熊猫和Numpy的人
希望提高数据处理/数据操作技能的数据科学家。
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