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第1章 认识数据分析
认识数据分析
1.1. 什么是数据分析
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1.2. 数据分析师应该具备哪些能力
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1.3. 数据类型简单分类
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1.4. 数据的统计学分类
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1.5. 数据分析流程1
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1.6. 数据分析流程2
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1.7. 数据分析流程3
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1.8. 数据分析流程4
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1.9. 数据分析流程5
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1.10. 数据分析流程6
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1.11. 数据分析流程7
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1.12. 数据分析流程8
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1.13. 数据分析流程9
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1.14. 数据分析流程10
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1.15. 定量和定性数据分析
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第2章 数组创建与特殊数组
数组创建与特殊数组
2.1. 数组创建与特殊数组1
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2.2. 数组创建与特殊数组2
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2.3. 数组创建与特殊数组3
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2.4. 数组的创建与特殊数组4
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2.5. 数组的创建与特殊数组5
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2.6. 数组的创建与特殊数组6
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2.7. 数组的创建与特殊数组7
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2.8. 数组的创建与特殊数组8
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2.9. 数组的创建与特殊数组9
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2.10. 数组的创建与特殊数组10
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2.11. 数组的创建与特殊数组11
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第3章 数组元素数据类型索引与切片
数组元素数据类型索引与切片
3.1. 数组元素数据类型索引与切片1
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3.2. 数组元素数据类型索引与切片2
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3.3. 数组元素数据类型索引与切片3
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3.4. 数组元素数据类型索引与切片4
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3.5. 数组元素数据类型索引与切片5
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3.6. 数组元素数据类型索引与切片6
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3.7. 数组元素数据类型索引与切片7
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3.8. 数组元素数据类型索引与切片8
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3.9. 数组元素数据类型索引与切片9
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3.10. 数组元素数据类型索引与切片10
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3.11. 数组元素数据类型索引与切片11
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第4章 数组转置与一元二元函数
数组转置与一元二元函数
4.1. 数组转置与一元二元函数1
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4.2. 数组转置与一元二元函数2
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4.3. 数组转置与一元二元函数3
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4.4. 数组转置与一元二元函数4
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4.5. 数组转置与一元二元函数5
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4.6. 数组转置与一元二元函数6
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4.7. 数组转置与一元二元函数7
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4.8. 数组转置与一元二元函数8
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4.9. 数组转置与一元二元函数9
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4.10. 数组转置与一元二元函数10
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第5章 数据的快速挑选与统计函数
数据的快速挑选与统计函数
5.1. 数据的快速挑选与一元和二元函数1
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5.2. 数据的快速挑选与统计函数2
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5.3. 数据的快速挑选与统计函数3
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5.4. 数据的快速挑选与统计函数4
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5.5. 数据的快速挑选与统计函数5
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5.6. 数据的快速挑选与统计函数6
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5.7. 数据的快速挑选与统计函数7
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5.8. 数据的快速挑选与统计函数8
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5.9. 数据的快速挑选与统计函数9
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第6章 数组排序与去重及数据上载与下载
数组排序与去重及数据上载与下载
6.1. 常用布尔数组方法数组排序与去重以及数据的上载与下载1
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6.2. 常用布尔数组方法数组排序与去重以及数据的上载与下载2
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6.3. 常用布尔数组方法数组排序与去重以及数据的上载与下载3
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6.4. 常用布尔数组方法数组排序与去重以及数据的上载与下载4
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6.5. 常用布尔数组方法数组排序与去重以及数据的上载与下载5
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6.6. 常用布尔数组方法数组排序与去重以及数据的上载与下载6
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6.7. 常用布尔数组方法数组排序与去重以及数据的上载与下载7
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6.8. 常用布尔数组方法数组排序与去重以及数据的上载与下载8
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6.9. 常用布尔数组方法数组排序与去重以及数据的上载与下载9
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第7章 pandas数据结构-Series基础
pandas数据结构-Series基础
7.1. pandas数据结构-series基础1
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7.2. pandas数据结构-series基础2
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7.3. pandas数据结构-series基础3
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7.4. pandas数据结构-series基础4
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第8章 pandas数据结构-Pandas基础
pandas数据结构-Pandas基础
8.1. pandas数据结构-pandas基础1
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8.2. pandas数据结构-pandas基础2
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8.3. pandas数据结构-pandas基础3
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8.4. pandas数据结构-pandas基础4
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8.5. pandas数据结构-pandas基础5
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8.6. pandas数据结构-pandas基础6
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8.7. pandas数据结构-pandas基础7
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8.8. pandas数据结构-pandas基础8
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8.9. pandas数据结构-pandas基础9
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8.10. pandas数据结构-pandas基础10
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第9章 索引重建与复杂索引
索引重建与复杂索引
9.1. 索引重建与复杂索引1
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9.2. 索引重建与复杂索引2
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9.3. 索引重建与复杂索引3
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9.4. 索引重建与复杂索引4
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9.5. 索引重建与复杂索引5
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9.6. 索引重建与复杂索引6
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9.7. 索引重建与复杂索引7
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9.8. 索引重建与复杂索引8
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9.9. 索引重建与复杂索引9
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第10章 Series和数据框的简单计算以及排序和排名
Series和数据框的简单计算以及排序和排名
10.1. series和数据框的简单计算以及排序和排名1
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10.2. series和数据框的简单计算以及排序和排名2
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10.3. series和数据框的简单计算以及排序和排名3
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10.4. series和数据框的简单计算以及排序和排名4
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10.5. series和数据框的简单计算以及排序和排名5
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10.6. series和数据框的简单计算以及排序和排名6
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10.7. series和数据框的简单计算以及排序和排名7
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10.8. series和数据框的简单计算以及排序和排名8
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第11章 Series和数据框常用统计函数去重频数统计以及空值处理
Series和数据框常用统计函数去重频数统计以及空值处理
11.1. series和数据框常用统计函数去重频数统计以及空值处理1
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11.2. series和数据框常用统计函数去重频数统计以及空值处理2
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11.3. series和数据框常用统计函数去重频数统计以及空值处理3
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11.4. series和数据框常用统计函数去重频数统计以及空值处理4
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11.5. series和数据框常用统计函数去重频数统计以及空值处理5
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11.6. series和数据框常用统计函数去重频数统计以及空值处理6
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11.7. series和数据框常用统计函数去重频数统计以及空值处理7
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课程讲师
Python技术专家，德国奥格斯堡大学理论物理专业硕士毕业。参与过包括德国著名Max-Planck研究院光子与材料能量交换模型的计算机模拟实验，军工项目红外信号分析等项目，在德国求学期间，长期担任助教，期间积累了丰富的教学经验。
人工智能—数据分析库
总课时：29小时29分01秒
Python全栈之数据分析核心技能
总课时：24小时42分21秒
学习记录
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学
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40%
4%
练
50%
75%
80%
测
25%
50%
25%
评
75%
75%
25%
很不错，整体课程安排的思路很清晰，还给出了每章讲课所写的代码。
喜欢老师的讲课思维方式，以及速度，第一次能这么比较完整的停下来，课程的魅力还是很值得肯定的。
不错，是我想要的课程。我是初学者，所以想对数科有个大概了解，找到一个切入，本课程真是这个切入点。不错。
不错的，思路清晰，浅显易懂，语速稍快
不错很好，刚看完前几章，老师的讲的很好
不错，基础的数据操作知识都有
我是将所有课程都看完之后来评价的，总的来说还是强烈推荐的。尤其对于入门小白来说，老师讲的逻辑清晰，答疑也很负责。给老师赞一个！
授人以鱼不如授人以渔，此课精髓在渔!
讲得很好，清晰易懂，推荐学习这门课程。不管是对工作还是以后，都是很有帮助的。
老师讲解通俗易懂，而且很干练，全是干货
老师的课程解救了我，最近学到感觉到了瓶颈，实际上是基础不牢固，重新看过老师课程之后有一种醍醐灌顶的感觉，慢慢的干货！感激感激！