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数据科学：基于Python和R语言实现-

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  • 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
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