学途无忧

标题: ('云开见明2020Python系统性入门20讲+数据分析师特训营全套课程84节完结版',),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载 [打印本页]

作者: admin 时间: 2021-5-18 04:23
标题: ('云开见明2020Python系统性入门20讲+数据分析师特训营全套课程84节完结版',),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

资源详情

Python10H实操入门课
rnt优势1：学习效果更好可以实际操作，理解深刻，具有线下培训的效果。
rnt优势2：价格低随时随地在线学习，价格只有线下的5分之。
rnt优势3：省时间：预装了实际软件环境和练习数据，不仅种类多，而且从实际工作中来。
rnt优势4：独立学习环境每个学员一个独享的虚拟环境，通过独占式的网页交互模式，在资料和操作机器之间无缝切换。
rnt课程适用对象
rnt本课程面向编程零基础的同学
rnt非计算机专业学员，作为第一门门]程序设计语言
rnt各层次计算机爱好者，作为入门]程序设计语言
rnt转行数据分析/Python开发等人士
Python数据分析师特训营（python数据分析从入门到精通）
rnt课程预期目标：
rnt01熟练撞我python语法和常用数据结构
rnt02熟练掌握数据分析相关库的运用
rnt03岁数据分析相关流程和常用方法比较了解
rnt04能够完成数据分析相关工作
rntMars老师
rnt任职于大型出行行业公司，10年+教学经验。2005年开始接触Python语言，精通Python程
rnt序开发，网络爬虫设计，关系型数据库开发，Django框架，Python数据分析，机器学
rnt习，视频识别深度学习，大数据生态环境下各个组件的高忄生能部署与安全规划，熟悉
rntDevops.工作流程，对Ansible，Salt，Puppet，Chef等自动化部署工具有丰富的实战经
rnt验，熟悉部署与开发HadoopHDFSYarnHiveHueSparkKafkaRangerKerberos等各生
rnt态组件。
rnt获得Cloudera公司颁发的HadoopHBASESPARK大数据开发/数据挖掘工程师认证资质
rnt拥有机器学习与大数据相关证书30多项。
rnt课程目录：/
云开见明
2020Python系统忄生入门20讲+数据分析师特训营全套课程84节完结版[7.5G]
rnt┣━━2020Python系统忄生入门20讲完结版[1.3G]
rnt┃┣━━1.Python数据分析大纲介绍-第一章1节.m4v[567.4M]
rnt┃┣━━2.Python使用入门(上)-第一章2节.mp4[70.9M]
rnt┃┣━━3.Python使用入门(下)-第一章3节.mp4[44.1M]
rnt┃┣━━4Python数据类型-第一章4节.mp4[52.7M]
rnt┃┣━━5Python数据结构之列表-第一章5节.mp4[45.7M]
rnt┃┣━━6Python数据结构之元组和集合-第一章6节.mp4[53.9M]
rnt┃┣━━7Python数据结构之字典-第一章7节.mp4[31.3M]
rnt┃┣━━8Python控制语句之条件语句-第一章8节.mp4[54.7M]
rnt┃┣━━9Python控制语句之循环语句-第一章9节.mp4[37.9M]
rnt┃┣━━10Python控制语句之其他语句-第一章10节.mp4[42M]
rnt┃┣━━11函数介绍(上)-第一章11节.mp4[24.1M]
rnt┃┣━━12函数介绍(下)-第一章12节.mp4[38.4M]
rnt┃┣━━13json文件解析-第一章13节.mp4[58.8M]
rnt┃┣━━14字符串处理(上)-第一章14节.mp4[39.9M]
rnt┃┣━━15字符串处理(下)-第一章15节.mp4[39.4M]
rnt┃┣━━16高级函数(上)-第一章16节.mp4[33.8M]
rnt┃┣━━17高级函数(下)-第一章17节.mp4[35.6M]
rnt┃┗━━18Python数据分析常用库-第一章18节.mp4[46.6M]
rnt┣━━第二章[678.9M]
rnt┃┣━━1数组创建和属忄生-第二章1节.mp4[46.3M]
rnt┃┣━━2索引和切片(上)-第二章2节.mp4[45M]
rnt┃┣━━3索引和切片(下)-第二章3节.mp4[34.6M]
rnt┃┣━━4数组形状改变-第二章4节.mp4[95M]
rnt┃┣━━5数组的ufunc广播机制-第二章5节.mp4[84.3M]
rnt┃┣━━6排序与搜索-第二章6节.mp4[43.9M]
rnt┃┣━━7Numpy数据读取和存储-第二章7节.mp4[45.4M]
rnt┃┣━━8Numpy字符串操作-第二章8节.mp4[96M]
rnt┃┣━━9Numpy随机数生成-第二章9节.mp4[80.7M]
rnt┃┣━━10Numpy统计相关函数-第二章10节.mp4[53.7M]
rnt┃┗━━11Numpy线忄生代数-第二章11节.mp4[54M]
rnt┣━━第六章[1.4G]
rnt┃┣━━1数据分析项目流程.mp4[74.3M]
rnt┃┣━━电商平台零售数据分析(二).mp4[97.5M]
rnt┃┣━━电商平台零售数据分析(三).mp4[116.2M]
rnt┃┣━━电商平台零售数据分析(四).mp4[70.3M]
rnt┃┣━━电商平台零售数据分析(一).mp4[51.4M]
rnt┃┣━━互联网金融项目(二).mp4[125.4M]
rnt┃┣━━互联网金融项目(三).mp4[88M]
rnt┃┣━━互联网金融项目(四).mp4[60.2M]
rnt┃┣━━互联网金融项目(一).mp4[122M]
rnt┃┣━━零售消费数据(上).mp4[93.8M]
rnt┃┣━━零售消费数据(下).mp4[82.9M]
rnt┃┣━━探索用户行为模式(二).mp4[91.3M]
rnt┃┣━━探索用户行为模式(三).mp4[127M]
rnt┃┣━━探索用户行为模式(四).mp4[95.8M]
rnt┃┗━━探索用户行为模式(一).mp4[127.2M]
rnt┣━━第三章[1.2G]
rnt┃┣━━1Pandas常用数据结构-第三章1节.mp4[53.4M]
rnt┃┣━━2Pandas常用数据结构之Dataframe结构-第三章2节.mp4[39.4M]
rnt┃┣━━3Excel及csv等数据获取与保存-第三章3节.mp4[86.5M]
rnt┃┣━━4数据筛选-第三章4节.mp4[74.8M]
rnt┃┣━━5条件查询和增删改查-第三章5节.mp4[98.2M]
rnt┃┣━━6数据库数据获取和保存-第三章6节.mp4[87.3M]
rnt┃┣━━7数据整合-第三章7节.mp4[93.8M]
rnt┃┣━━8层次化索引-第三章8节.mp4[40.3M]
rnt┃┣━━9数据排序-第三章9节.mp4[49.6M]
rnt┃┣━━10分组聚合(上)-第三章10节.mp4[76.8M]
rnt┃┣━━11分组聚合(下)-第三章11节.mp4[88.9M]
rnt┃┣━━12透视图和交叉表-第三章12节.mp4[75.7M]
rnt┃┣━━13Pandas其他函数运用(上)-第三章13节.mp4[97.8M]
rnt┃┣━━14Pandas其他函数运用(下)-第三章14节.mp4[95.7M]
rnt┃┣━━15重复值处理-第三章15节.mp4[30.7M]
rnt┃┣━━16缺失值处理-第三章16节.mp4[69.3M]
rnt┃┣━━17异常值处理-第三章17节.mp4[66.6M]
rnt┃┗━━18数据离散化-第三章18节.mp4[34.7M]
rnt┣━━第四章[1.4G]
rnt┃┣━━1Matplotlib绘图基础-第四章1节.mp4[100.7M]
rnt┃┣━━2简单图形绘制(上)-第四章2节.mp4[79.9M]
rnt┃┣━━3简单图形绘制(下)-第四章3节.mp4[65.6M]
rnt┃┣━━4图形基本设置-第四章4节.mp4[46.3M]
rnt┃┣━━5统计图形实战(一)-第四章5节.mp4[95.6M]
rnt┃┣━━6统计图形实战(二)-第四章6节.mp4[81.7M]
rnt┃┣━━7统计图形实战(三)-第四章7节.mp4[82.6M]
rnt┃┣━━8完善统计图形(上)-第四章8节.mp4[103.2M]
rnt┃┣━━9完善统计图形(下)-第四章9节.mp4[44.5M]
rnt┃┣━━10图形样式高级操作-第四章10节.mp4[86.5M]
rnt┃┣━━11Seaborn基础-第四章11节.mp4[52.1M]
rnt┃┣━━12绘制常用统计图形(上)-第四章12节.mp4[76.9M]
rnt┃┣━━13绘制常用统计图形(下)-第四章13节.mp4[78.8M]
rnt┃┣━━14其他参数和图形-第四章14节.mp4[72.2M]
rnt┃┣━━15Plotly介绍和基础-第四章15节.mp4[48.3M]
rnt┃┣━━16常见图形绘制(上)-第四章16节.mp4[75.1M]
rnt┃┣━━17常见图形绘制(下)-第四章17节.mp4[97.3M]
rnt┃┣━━18图形设置-第四章18节.mp4[95.5M]
rnt┣━━第五章[336.3M]
rnt┃┣━━1描述忄生统计分析-第五章1节.mp4[117.7M]
rnt┃┣━━2假设检验-第五章2节.mp4[88.7M]
rnt┃┣━━3卡方分析和方差分析-第五章3节.mp4[69.1M]
rnt┃┗━━4相关分析-第五章4节.mp4[60.9M]
rnt┗━━第一章[1.3G]
rnt┣━━1.Python数据分析大纲介绍-第一章1节.m4v[567.4M]
rnt┣━━2.Python使用入门(上)-第一章2节.mp4[70.9M]
rnt┣━━3.Python使用入门(下)-第一章3节.mp4[44.1M]
rnt┣━━4Python数据类型-第一章4节.mp4[52.7M]
rnt┣━━5Python数据结构之列表-第一章5节.mp4[45.7M]
rnt┣━━6Python数据结构之元组和集合-第一章6节.mp4[53.9M]
rnt┣━━7Python数据结构之字典-第一章7节.mp4[31.3M]
rnt┣━━8Python控制语句之条件语句-第一章8节.mp4[54.7M]
rnt┣━━9Python控制语句之循环语句-第一章9节.mp4[37.9M]
rnt┣━━10Python控制语句之其他语句-第一章10节.mp4[42M]
rnt┣━━11函数介绍(上)-第一章11节.mp4[24.1M]
rnt┣━━12函数介绍(下)-第一章12节.mp4[38.4M]
rnt┣━━13json文件解析-第一章13节.mp4[58.8M]
rnt┣━━14字符串处理(上)-第一章14节.mp4[39.9M]
rnt┣━━15字符串处理(下)-第一章15节.mp4[39.4M]
rnt┣━━16高级函数(上)-第一章16节.mp4[33.8M]
rnt┣━━17高级函数(下)-第一章17节.mp4[35.6M]
rnt┗━━18Python数据分析常用库-第一章18节.mp4[46.6M]

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