课程大纲

第 1 天:

基本 Python 和 Data Analysis 技能复习

NumPy 简介

  • 创建 NumPy 阵列
  • 矩阵的常见操作
  • 使用 ufunc
  • NumPy 阵列上的检视和广播
  • 通过避免回圈来优化性能
  • 使用 cProfile 优化性能

Data Analysis 与 Pandas

  • 在 pandas 中使用矢量化数据
  • 数据整理
  • 对数据进行排序和筛选
  • 聚合操作
  • 分析时间序列

Data Visualization 与 Matplotlib

  • 使用 Matplotlib 绘制图表
  • 在 pandas 中使用 Matplotlib
  • 创建质量图
  • 在 Jupyter 笔记本中可视化数据
  • Python 中的其他可视化库

第 2 天: 

用于 Data Analysis 的其他 Python 库

  • scikit-学习
  • 科学
  • statsmodel
  • RPy2

总结和后续步骤

要求

  • 基本 Python 和数据分析技能

观众

  • Python 开发者
  • 数据分析师
 14 小时

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