• 讲师平台
    • 我的学习
    • 消息
    购买 ¥99.00

    数据科学：基于Python和R语言实现-

    共72节130人学习机工社华章IT 课程详情 领证书

    • 第1课:面向所有人的开放数据科学

      • 使用Python和R的数据科学-简介
      • 学习目标
      • 1.1使用Anaconda代码仓库进行数据科学工件
      • 1.2使用Anaconda Navigator开发环境打开并运行Jupyter Notebooks
      • 1.3执行基本的Jupyter操作
      • 1.4用Pandas摄取、分析和清理数据
      • 1.5使用Bokeh可视化数据
      • 1.6使用Scikit Learn创建机器学习和预测建模

    • 第2课：开放数据科学的背景概念

      • 学习目标
      • 2.1了解开放数据科学的概念
      • 2.2确定开放数据科学团队中的不同角色
      • 2.3了解开放数据科学工作流程

    • 第3课:使用Pandas进行数据清洗

      • 学习目标
      • 3.1加载、查看和绘制Pandas数据框
      • 3.2修改内容和创建新列
      • 3.3使用boolean masks进行数据选择
      • 3.4从磁盘读取数据
      • 3.5数据分组
      • 3.6连接到数据库
      • 3.7使用时间序列数据
      • 3.8读写Excel文件
      • 3.9将代码发布到Anaconda Cloud

    • 第4课：Anaconda环境管理器概述

      • 学习目标
      • 4.1描述Anaconda发行版本
      • 4.2 熟悉Conda工具的用途
      • 4.3关联Anaconda企业组件
      • 4.4熟悉核心技术组件
      • 4.5描述典型的数据科学工作流
      • 4.6与团队一起在Anaconda企业版中创建项目

    • 第5课：使用Bokeh创建交互式可视化

      • 学习目标
      • 5.1描述Bokeh
      • 5.2用boke .charts绘制Pandas数据分析
      • 5.3用bokeh.plotting管理绘图
      • 5.4使用小部件和绘图链接进行交互性
      • 5.5创建web绘图
      • 5.6使用Bokeh服务器创建数据应用程序

    • 第6课：Conda包管理工具

      • 学习目标
      • 6.1从Navigator安装软件包
      • 6.2从Navigator添加channels
      • 6.3从Navigator中升级、降级和删除包
      • 6.4从Navigator创建一个新环境
      • 6.5选择Conda环境和Jupyter内核
      • 6.6从命令行使用Conda
      • 6.7了解pip和conda之间的区别
      • 6.8保持pip和conda最新
      • 6.9导出、保存和共享Conda环境
      • 6.10在Anaconda Cloud和Conda-Forge上查找包

    • 第7课:R课程中的数据处理和可视化

      • 学习目标
      • 7.1配置一个R分析环境
      • 7.2使用dplyr和tidyr访问和处理数据
      • 7.3使用ggplot创建可视化效果
      • 7.4使用线性模型进行预测分析
      • 7.5使用rBokeh和Shiny创建交互式可视化
      • 7.6用rpy2搭建R和Python之间的桥梁

    • 第8课:构建统计和预测模型

      • 学习目标
      • 8.1使用Scikit-Learn创建一个预测模型
      • 8.2用模型生成预测
      • 8.3评分模型
      • 8.4可视化模型性能

    • 第9课：Anaconda Fusion的Excel和Python

      • 学习目标
      • 9.1了解Fusion解决了哪些问题
      • 9.2安装并启动Fusion
      • 9.3连接电子表格到编码表

    • 第10课：使用Mosaic的数据库和分布式数据

      • 学习目标
      • 10.1了解Mosaic解决的问题
      • 10.2安装并启动Mosaic
      • 10.3使用Mosaic注册数据集和创建数据视图

    • 第11课:Dask的分布式和并行计算

      • 学习目标
      • 11.1描述Dask与Dasks的关系
      • 11.2描述Dask数据框的创建
      • 11.3分析和绘制Dask数据
      • 使用Python和R的数据科学:总结
    0/1024
    暂无留言

      订阅失败

      数据科学：基于Python和R语言实现
      数据科学：基于Python和R语言实现 ...

      订阅列表已满，请先移出部分订阅内容。

      当前章节需购买后观看
      开通超级会员免费看！专家精选系列课程，满足你从入门到精通！更有问答月卡免费送，你的问题有问必答！

      购买课程

      扫码完成付费，可继续学习全部课程内容

      加载中...
      正在试验
      后自动删除环境
      课程实验
      本次实验时间已到期 00:00:00
      程序员研修院 v1.1.0
      一、播放器优化
      修改播放器默认倍速设置，增加1.25倍速
      调整目录展示形式，增加折叠/展开
      优化播放器的使用体验，有播放问题可以点击播放页内的”反馈“提交问题
      查看全部版本记录
      课件正在飞速打包中，请耐心等待几秒钟～