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    Python数据科学-

    共90节93人学习机工社华章IT 课程详情 领证书

    • 第1课：Python的过去和未来

      • Python数据科学完整视频课程视频培训：简介
      • 学习目标
      • 1.1数据科学中的Python历史
      • 1.2 Python数据科学库概述
      • 1.3 Python在AI、ML和数据科学领域的未来趋势

    • 第2课：Colab简介

      • 学习目标
      • 2.1创建第一个Colab文档
      • 2.2管理Colab文件
      • 2.3使用magic功能
      • 2.4了解与Jupyter的兼容性

    • 第3课：Python基础

      • 学习目标
      • 3.1编写程序代码
      • 3.2使用简单表达式和变量
      • 3.3使用内置类型
      • 3.4学会Print
      • 3.5执行基本数学运算
      • 3.6使用带点符号的类和对象

    • 第4课：Python中的字符串

      • 学习目标
      • 4.1使用字符串方法
      • 4.2字符串格式
      • 4.3操作字符串：membership, slicing和concatenation
      • 4.4学会使用unicode

    • 第5课：Python数据结构

      • 学习目标
      • 5.1使用列表和元组
      • 5.2浏览词典
      • 5.3合集
      • 5.4使用numpy数组
      • 5.5使用Pandas数据帧
      • 5.6使用Pandas系列

    • 第6课：数据转换方法

      • 学习目标
      • 6.1将列表转换为dicts并返回
      • 6.2将dicts转换为Pandas数据帧
      • 6.3将字符转换为整数并返回
      • 6.4在十六进制、二进制和浮点之间转换

    • 第7课：执行控制

      • 学习目标
      • 7.1学会用for循环
      • 7.2用while循环重复
      • 7.3学会处理异常
      • 7.4使用条件

    • 第8课：Python中的函数

      • 学习目标
      • 8.1编写和使用函数
      • 8.2学会使用decorators
      • 8.3组合闭包closure 函数
      • 8.4使用lambdas表达式
      • 8.5高级功能使用

    • 第9课：数据科学库

      • 学习目标
      • 9.1学习NumPy
      • 9.2学习SciPy
      • 9.3学习Pandas
      • 9.4学习TensorFlow
      • 9.5使用Seaborn绘制二维图
      • 9.6使用Plotly进行交互式绘图
      • 9.7专业可视化库
      • 9.8学习自然语言处理库

    • 第10课：函数式编程

      • 学习目标
      • 10.1了解函数编程
      • 10.2将功能应用于数据科学工作流
      • 10.3使用map/reduce/filte
      • 10.4使用列表解析
      • 10.5使用字典解析

    • 第11课：惰性计算

      • 学习目标
      • 11.1使用generators
      • 11.2设计generator管道
      • 11.3实现Lazy计算功能

    • 第12课：模式匹配

      • 学习目标
      • 12.1进行简单的模式匹配
      • 12.2使用正则表达式
      • 12.3学习文本处理技术：Beautiful Soup库

    • 第13课：用Python排序

      • 学习目标
      • 13.1在Python中排序
      • 13.2创建自定义排序函数
      • 13.3 Pandas数据排序

    • 第14课：Python中的I/O

      • 学习目标
      • 14.1读写文件：文件、pickle、CSV、JSON
      • 14.2Pandas读写：CSV，JSON
      • 14.3使用web资源进行读写（请求、boto、github）
      • 14.4使用基于功能的并发

    • 第15课：分享你的工作

      • 学习目标
      • 15.1使用Github共享
      • 15.2创建Kaggle Kernels
      • 15.3与Colab合作
      • 15.4使用Plotly发布公共图形

    • 第16课：案例研究

      • 学习目标
      • 16.1 PyTest使用
      • 16.2 Visual Studio Code使用
      • 16.3 Vim使用
      • 16.4 Ludwig（开源AutoML）
      • 16.5 Sklearn算法清单
      • 16.6建议

    • 总结

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