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。

• 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
• 文档
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