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        課時列表
        01-Matplotlib_可視化基礎
        02-Matplotlib_創建畫布
        03-Matplotlib_坐標系坐標軸
        04-Matplotlib_pandas繪圖
        05-Matplotlib_折線圖
        06-Matplotlib_圖形基本設置
        07-Matplotlib_柱狀圖
        08-Matplotlib_簇柱狀圖和堆積柱狀圖
        09-Matplotlib_直方圖
        10-Matplotlib_餅圖
        11-Matplotlib_階梯圖
        12-Matplotlib_盒須圖
        13-Matplotlib_詞云圖(一)
        14-Matplotlib_詞云圖(二)
        15-Matplotlib_seaborn
        16-Matplotlib_plotly_express
        17-數據預處理_缺失值處理
        18-數據預處理_鳶尾花數據清洗
        19-數據預處理_拉格朗日插值
        20-數據預處理_重復值處理
        21-數據預處理_正態分布、盒須圖判斷異常值
        22-數據預處理_數據類型轉換
        23-數據預處理_字符替換
        24-數據預處理_數值操作
        25-數據預處理_數據運算
        26-數據預處理_數據合并與分組
        首頁 / Python數據科學 · 第三階段 / 數據探索與預處理
        發布于 2022-02-17 · 160 次觀看
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        01-Matplotlib_可視化基礎
        42分鐘 · 126次播放
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        02-Matplotlib_創建畫布
        38分鐘 · 1次播放
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        03-Matplotlib_坐標系坐標軸
        40分鐘 · 1次播放
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        04-Matplotlib_pandas繪圖
        39分鐘 · 1次播放
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        05-Matplotlib_折線圖
        37分鐘 · 1次播放
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        06-Matplotlib_圖形基本設置
        42分鐘 · 2次播放
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        07-Matplotlib_柱狀圖
        42分鐘 · 1次播放
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        08-Matplotlib_簇柱狀圖和堆積柱狀圖
        39分鐘 · 1次播放
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        09-Matplotlib_直方圖
        41分鐘 · 2次播放
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        10-Matplotlib_餅圖
        44分鐘 · 1次播放
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        11-Matplotlib_階梯圖
        38分鐘 · 2次播放
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        12-Matplotlib_盒須圖
        45分鐘 · 1次播放
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        13-Matplotlib_詞云圖(一)
        42分鐘 · 1次播放
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        14-Matplotlib_詞云圖(二)
        38分鐘 · 1次播放
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        15-Matplotlib_seaborn
        41分鐘 · 1次播放
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        16-Matplotlib_plotly_express
        41分鐘 · 1次播放
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        17-數據預處理_缺失值處理
        41分鐘 · 3次播放
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        18-數據預處理_鳶尾花數據清洗
        40分鐘 · 1次播放
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        19-數據預處理_拉格朗日插值
        41分鐘 · 1次播放
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        20-數據預處理_重復值處理
        41分鐘 · 3次播放
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        21-數據預處理_正態分布、盒須圖判斷異常值
        42分鐘 · 1次播放
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        22-數據預處理_數據類型轉換
        41分鐘 · 1次播放
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        23-數據預處理_字符替換
        41分鐘 · 1次播放
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        24-數據預處理_數值操作
        38分鐘 · 2次播放
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        25-數據預處理_數據運算
        40分鐘 · 1次播放
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        26-數據預處理_數據合并與分組
        40分鐘 · 2次播放
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        課程目標
        熟練掌握數據可視化基本圖形的制作與優化
        知識要點
        質量分析-缺失值、質量分析-異常值、質量分析-一致性分析、特征分析-分布分析、特征分析-對比分析、特征分析-統計量分析、特征分析-周期性分析、特征分析-貢獻性分析、特征分析-相關性分析。
        授課講師

        周一

        蝸牛學苑資深講師
        碩士,統計師。從事數據科學研發多年,歷任數據分析師、數據挖掘工程師。具備深厚的數學、統計學和數理統計功底,擅長商業數據項目研發管理。熟悉R、SPSS、SAS、Python、 STATA等 語言工具,和機器學習、深度學習等相關技術。啟發式教學,個別化教學,課堂氛圍輕松,知識點凝練,深受學生好評。
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