适用人群

面向零基础入门数据分析与数据科学的人士,建议先学完《全民一起玩Python基础篇 提高篇》,了解Python语法

课程概述

本课程是杨洋博士《全民一起玩Python》系列课程之一,共72集精品视频,专题讲解数据分析与数据科学的核心基础,涵盖Numpy/Pandas、主流绘图库、统计分析库与机器学习库的技巧方法。同时在官网ukoedu.com上提供有完整的交互式知识点图谱、220道习题(部分附有视频讲解)和13万字官方学习笔记。

课程保持了杨洋博士一贯动画精美、风趣幽默、通俗易懂、思维与技巧并重的风格,并特别请到同济大学柯华副教授(清华大学数学博士)作为数学顾问,以求在教学中达到严谨性与通俗性的最佳平衡、从而帮助非专业人士高效理解和掌握相关数学原理与概念。

课程主要内容包括以下模块:
1.  绪论,共3集视频,介绍数据科学主要概念及本课程教学安排、Jupyter 环境的功能用法,以及Pandas统计案例体验;
2. Numpy,共8集视频,结合Numpy介绍数据分析计算的思维方式、维度/广播/掩码等重要概念;
3. Pandas,共18集视频,介绍Pandas的核心用法,包括数据整理、计算、连接、分组、透视、文本处理、时间处理、多重索引等;
4. 可视化与基础统计学,共21集视频,结合实际案例介绍各种统计方法和绘图工具;
6. 机器学习共20集视频,结合案例讲解机器学习的完整过程和商业统计中最常用的主流模型。

目录

章节1:绪论:领域概念 Jupyter环境 Pandas统计体验试看
课时1视频第零回 世事如棋 枯荣皆有数 ,推演不易 Python自成书19:52可试看
课时2视频第一回 好工具写代码至关重要,Jupyter玩数据别有有一格26:07可试看
课时3视频第二回 Pandas果然易学易用,玩数据从此称手称心21:27可试看
章节2:数据思维与Numpy核心功能试看
课时4视频第三回 一个函数导入数据文本,多种方法创建ndArray21:58可试看
课时5视频第四回 一组数据视作一个整体,一次变换只需一条算式23:50
课时6视频第五回 统计函数有方向,数组维度即特征27:06
课时7视频第六回 广播规则若能生效,不同形状也可结合16:52
课时8视频第七回 Shape/ReShape拿捏维度,切片+步长提取子集18:15
课时9视频第八回 关系运算设罗捕雀,掩码数组爬梳剔抉21:29
课时10视频第九回 where函数分金定位,巧设条件寻龙换穴20:46
课时11视频第十回 索引如乱花,渐欲迷人眼 所学似浅草,才能没马蹄17:55
章节3:Pandas核心用法
课时12视频第十一回 分组连接命名列 Pandas全有,时间文本缺失值 一个库就行21:02
课时13视频第十二回 六项参数灵活读取工作表,多种技巧任意导入数据集24:36
课时14视频第十三回 索引加数组构建序列,数字做名称暗藏机关21:16
课时15视频第十四回 Series像字典又像数组,做切片可索引也可下标18:26
课时16视频第十五回 DataFrame二维切片规则不变 布尔掩码花式索引一往如常18:40
课时17视频第十六回 add搭配 axis ,确保数据自动对齐25:01
课时18视频第十七回 apply方法化繁为简,函数式编程举重若轻24:23
课时19视频第十八回 删行改列都是一句代码,更名调序只需几个函数23:21
课时20视频第十九回 拼接数据表可用concat方法,合纵或连横全看axis参数20:14
课时21视频第二十回 merge方法看齐SQL语句,内外连接实现数据补完23:38
课时22视频第二十一回 合并结果保留原表索引,数据排序可用各种规则19:32
课时23视频第二十二回 GroupBy做分组灵活方便 按类别算统计简单清晰18:25
课时24视频第二十三回 PivotTable纵横透视,多重分组行列叠加16:58
课时25视频第二十四回 查字改词非难事,切片正则皆可为19:45
课时26视频第二十五回 DT取出年月日,切片截得寸光阴23:02
课时27视频第二十六回 时间差分秒时日均可算,数据列上下左右任平移21:03
课时28视频第二十七回 一行代码转换类型格式,四种方法查补缺失数值26:10
课时29视频第二十八回 多重索引超越行列结构,二维表格展现N维特征26:23
章节4:数据可视化与统计学
课时30视频第二十九回 网页文本数据库 来者不拒,读取写入抓表格 样样都行22:53
课时31视频第三十回 工欲善其图,必先利其器 Seaborn巧设置,飘翩异风格25:28
课时32视频第三十一回 凭任务确定入手点,按排名筛选数据集16:49
课时33视频第三十二回 莫道柱图便无事,也曾愁杀分析师22:21
课时34视频第三十三回 加维度缓解大小差距,画气泡展现贫富悬殊25:38
课时35视频第三十四回 雷达图看整体看对比,柱形图可分簇可堆叠28:43
课时36视频第三十五回 中位数四分点划出三六九等,散点图箱型图分清上中下层21:38
课时37视频第三十六回 气愤!最大值凭啥一点五 震惊!异常点居然靠估算17:51
课时38视频第三十七回 增强箱型图层层递进,异常数据点个个收编21:11
课时39视频第三十八回 直方图展示数据分布,Pandas切割大小区间20:41
课时40视频第三十九回 核密度估计法可以由小见大 从样本到总体切莫以偏概全19:58
课时41视频第四十回 密度曲线观察面积比例,累积分布计算高低差值22:06
课时42视频第四十一回 因素独立才有正态分布,曲线叠加造就双峰图形23:07
课时43视频第四十二回 标准差衡量数据差异,置信度体现估测信心23:43
课时44视频第四十三回 相关分析巧点鸳鸯谱,多种图表画出姻缘线22:37
课时45视频第四十四回 热力地图看穿世事冷暖,相关矩阵算透数据离合19:07
课时46视频第四十五回 相关系数算法初探,线性回归原理解析21:08
课时47视频第四十六回 回归工具琳琅满目,绘图建模各有所长21:22
课时48视频第四十七回 重采样简化时间分组,closed指明左右包含23:26
课时49视频第四十八回 滑动窗口抚平异常波动,Label参数选定左右标签25:46
课时50视频第四十九回 二维列表映射地图数据 三行代码绘出锦绣山河33:41
课时51视频第五十回 网络图条条梳理关系线,漏斗图层层筛查业务流30:25
章节5:机器学习入门
课时52视频第五十一回 机器学习无非程序代码,指定规则然后顺藤摸瓜29:10
课时53视频第五十二回 任务类型要明确,特征数据是核心25:53
课时54视频第五十三回 两行代码手写KNN算法,多个近邻决定未知者类型23:54
课时55视频第五十四回 SKLearn在手何必多写代码 训练测试分开轻松验证模型27:01
课时56视频第五十五回 交叉验证提升测试质量,网格搜索穷尽参数组合27:30
课时57视频第五十六回 数据归一化同文共轨,特征过拟合画蛇添足25:30
课时58视频第五十七回 欧氏距闵氏距按需择取,标准化归一化各有短长20:03
课时59视频第五十八回 按距离设权重亲疏各异,召回率精确率视角不同26:17
课时60视频第五十九回 条件独立性化繁为简,朴素贝叶斯巧分类别24:29
课时61视频第六十回 词袋模型可解文章义,化整为零拆出特征集17:36
课时62视频第六十一回 SKLearn工具齐备,邮件分类实战告捷17:44
课时63视频第六十二回 决策树自动生成判断结构,信息熵精确算出数据价值19:28
课时64视频第六十三回 以信息增益为导向,选最佳条件做分枝23:39
课时65视频第六十四回 sklearn轻松构建决策树,文本特征必须编码整数值23:30
课时66视频第六十五回 数值特征逐个试验分界线,随机森林集体决定预测值22:16
课时67视频第六十六回 逻辑回归术无关逻辑,支持向量机只看支持22:39
课时68视频第六十七回 多模型实现回归预测,K-均值巧解聚类问题27:43
课时69视频第六十八回 多重共线性画蛇添足,主成分分析去芜存菁30:48
课时70视频第六十九回 图像识别化点阵为数组,AdaBoost看效果定权值28:26
课时71视频第七十回 反向传播撑起神经网络,梯度下降试探最优组合35:47
章节6:尾声
课时72视频结语:向来枉费推移力,此日中流自在行
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