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《数据分析与可视化》
主讲教师 翟莉/安徽财贸职业学院
学习人数 500
开课周期 2022年11月25日 ~ 2023年01月26日
教学进度
预报名
进行中
已结课
课程期次 共 9 周
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人工智能、大数据时代的来临,使数据成为稀缺资源,而数据分析,可以帮助我们利用好这个稀缺资源,数据分析是一切行动的基石。随着互联网的飞速发展,人们在互联网上的行为产生了海量数据,对这些数据存储、处理与分析带动了大数据技术的发展。其中,数据挖掘和分析技术可以帮助人们对庞大的数据进行相关分析,找到有价值的信息和规律,使得人们对世界的认识更快、更便捷。在数据分析领域,Python语言简单易用,第三方库强大,并提供了完整的数据分析框架,因此深受数据分析人员的青睐,Python已经当仁不让地成为数据分析人员的一把利器。

课程概述

本课程从Python数据分析的基础知识入手,结合大量的数据分析示例,系统地介绍数据分析和可视化绘图的方法,带领大家一步步掌握Python数据分析的相关知识,提高大家解决实际问题的能力。


课程大纲
  • 第1讲 数据分析、数据可视化
  • 第2讲 数据分析、数据可视化概念
  • 第3讲 数据分析与可视化工具
  • 第4讲 Python及Python常用类库
  • 第5讲 Anaconda及Jupyter Notebook使用
  • 第6讲 创建数组对象
  • 第7讲 ndarray对象属性和数据转换
  • 第8讲 生成随机数
  • 第9讲 数组变换
  • 第10讲 数组的索引和切片
  • 第11讲 数组的运算
  • 第12讲 读写二进制文件
  • 第13讲 读写文本、csv文件
  • 第14讲 排序、去重和重复
  • 第15讲 统计函数、实训
  • 第16讲 Pandas中的数据结构
  • 第17讲 掌握DataFrame的常用操作(1)
  • 第18讲 掌握DataFrame的常用操作(2)
  • 第19讲 掌握DataFrame的常用操作(3)
  • 第20讲 读写不同数据源的数据
  • 第21讲 Pandas数据运算
  • 第22讲 数据分组与聚合(上)
  • 第23讲 数据分组与聚合(下)
  • 第24讲 数据透视表与交叉表
  • 第25讲 数据合并(上)
  • 第26讲 数据合并(下)
  • 第27讲 数据清洗(上)
  • 第28讲 数据清洗(下)
  • 第29讲 Matplotlib绘图基础(上)
  • 第30讲 Matplotlib绘图基础(下)
  • 第31讲 设置pyplot的动态rc参数
  • 第32讲 pyplot中的常用绘图
  • 第33讲 Seaborn风格设置
  • 第34讲 Seaborn中的常用绘图
  • 第35讲 sklearn快速入门
  • 第36讲 sklearn构建并评价分类模型
  • 第37讲 sklearn构建并评价聚类模型
  • 第38讲 sklearn构建并评价回归模型
授课目标
预备知识
配套教材
参考教材
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本课程是开设在安徽省网络课程学习中心(e会学)平台上的课程,是免费学习的。
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如果你想要获得课程证书,你需要按照课程老师制定的课程大纲和考核标准完成相关作业;如果仅是为了扩充知识并不需要申请证书,可以根据自己的时间与需求自由安排学习计划。
授课教师
安徽财贸职业学院
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