课程大纲

第一天:

复习基本的Python和数据分析技能

NumPy简介

  • 创建NumPy数组
  • 矩阵的常见操作
  • 使用ufuncs
  • NumPy数组的视图和广播
  • 通过避免循环优化性能
  • 使用cProfile优化性能

使用Pandas进行数据分析

  • 在pandas中使用向量化数据
  • 数据整理
  • 数据排序和过滤
  • 聚合操作
  • 分析时间序列

使用Matplotlib进行数据可视化

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

第二天:

其他用于数据分析的Python库

  • scikit-learn
  • Scipy
  • statsmodel
  • RPy2

总结与下一步

要求

  • 基本的Python和数据分析技能

受众

  • Python开发者
  • 数据分析师
 14 小时

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