Python10H实操入门课

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

优势2：价格低随时随地在线学习，价格只有线下的5分之

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

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

课程适用对象

本课程面向编程零基础的同学

非计算机专业学员，作为第一门门]程序设计语言

各层次计算机爱好者，作为入门]程序设计语言

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）

课程预期目标：

01熟练撞我python语法和常用数据结构

02熟练掌握数据分析相关库的运用

03岁数据分析相关流程和常用方法比较了解

04能够完成数据分析相关工作

Mars老师

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

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

习，视频识别深度学习，大数据生态环境下各个组件的高性能部署与安全规划，熟悉

Devops.工作流程，对Ansible， Salt， Puppet， Chef 等自动化部署工具有丰富的实战经

验，熟悉部署与开发Hadoop HDFS Yarn Hive Hue Spark Kafka Ranger Kerberos等 各生

态组件

获得Cloudera公司颁发的Hadoop HBASE SPARK 大数据开发/数据挖掘工程师认证资质

拥有机器学习与大数据相关证书30多项

课程目录：/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 [7.5G]

┣━━2020Python系统性入门20讲完结版 [1.3G]

• ┣━━1.Python数据分析大纲介绍-第一章1节.m4v [567.4M]
• ┣━━2.Python使用入门(上)-第一章2节 [70.9M]
• ┣━━3.Python使用入门(下)-第一章3节 [44.1M]
• ┣━━4Python数据类型-第一章4节 [52.7M]
• ┣━━5Python数据结构之列表-第一章5节 [45.7M]
• ┣━━6Python数据结构之元组和集合-第一章6节 [53.9M]
• ┣━━7Python数据结构之字典-第一章7节 [31.3M]
• ┣━━8Python控制语句之条件语句-第一章8节 [54.7M]
• ┣━━9Python控制语句之循环语句-第一章9节 [37.9M]
• ┣━━10Python控制语句之其他语句-第一章10节 [42M]
• ┣━━11函数介绍(上)-第一章11节 [24.1M]
• ┣━━12函数介绍(下)-第一章12节 [38.4M]
• ┣━━13json文件解析-第一章13节 [58.8M]
• ┣━━14字符串处理(上)-第一章14节 [39.9M]
• ┣━━15字符串处理(下)-第一章15节 [39.4M]
• ┣━━16高级函数(上)-第一章16节 [33.8M]
• ┣━━17高级函数(下)-第一章17节 [35.6M]
• ┗━━18Python数据分析常用库-第一章18节 [46.6M]

┣━━第二章 [678.9M]

• ┣━━1数组创建和属性-第二章1节 [46.3M]
• ┣━━2索引和切片(上)-第二章2节 [45M]
• ┣━━3索引和切片(下)-第二章3节 [34.6M]
• ┣━━4数组形状改变-第二章4节 [95M]
• ┣━━5数组的ufunc广播机制-第二章5节 [84.3M]
• ┣━━6排序与搜索-第二章6节 [43.9M]
• ┣━━7Numpy数据读取和存储-第二章7节 [45.4M]
• ┣━━8Numpy字符串操作-第二章8节 [96M]
• ┣━━9Numpy随机数生成-第二章9节 [80.7M]
• ┣━━10Numpy统计相关函数-第二章10节 [53.7M]
• ┗━━11Numpy线性代数-第二章11节 [54M]

┣━━第六章 [1.4G]

• ┣━━1数据分析项目流程 [74.3M]
• ┣━━电商平台零售数据分析(二) [97.5M]
• ┣━━电商平台零售数据分析(三) [116.2M]
• ┣━━电商平台零售数据分析(四) [70.3M]
• ┣━━电商平台零售数据分析(一) [51.4M]
• ┣━━互联网金融项目(二) [125.4M]
• ┣━━互联网金融项目(三) [88M]
• ┣━━互联网金融项目(四) [60.2M]
• ┣━━互联网金融项目(一) [122M]
• ┣━━零售消费数据(上) [93.8M]
• ┣━━零售消费数据(下) [82.9M]
• ┣━━探索用户行为模式(二) [91.3M]
• ┣━━探索用户行为模式(三) [127M]
• ┣━━探索用户行为模式(四) [95.8M]
• ┗━━探索用户行为模式(一) [127.2M]

┣━━第三章 [1.2G]

• ┣━━1Pandas常用数据结构-第三章1节 [53.4M]
• ┣━━2Pandas常用数据结构之Dataframe结构-第三章2节 [39.4M]
• ┣━━3Excel及csv等数据获取与保存-第三章3节 [86.5M]
• ┣━━4数据筛选-第三章4节 [74.8M]
• ┣━━5条件查询和增删改查-第三章5节 [98.2M]
• ┣━━6数据库数据获取和保存-第三章6节 [87.3M]
• ┣━━7数据整合-第三章7节 [93.8M]
• ┣━━8层次化索引-第三章8节 [40.3M]
• ┣━━9数据排序-第三章9节 [49.6M]
• ┣━━10分组聚合(上)-第三章10节 [76.8M]
• ┣━━11分组聚合(下)-第三章11节 [88.9M]
• ┣━━12透视图和交叉表-第三章12节 [75.7M]
• ┣━━13Pandas其他函数运用(上)-第三章13节 [97.8M]
• ┣━━14Pandas其他函数运用(下)-第三章14节 [95.7M]
• ┣━━15重复值处理-第三章15节 [30.7M]
• ┣━━16缺失值处理-第三章16节 [69.3M]
• ┣━━17异常值处理-第三章17节 [66.6M]
• ┗━━18数据离散化-第三章18节 [34.7M]

┣━━第四章 [1.4G]

• ┣━━1Matplotlib绘图基础-第四章1节 [100.7M]
• ┣━━2简单图形绘制(上)-第四章2节 [79.9M]
• ┣━━3简单图形绘制(下)-第四章3节 [65.6M]
• ┣━━4图形基本设置-第四章4节 [46.3M]
• ┣━━5统计图形实战(一)-第四章5节 [95.6M]
• ┣━━6统计图形实战(二)-第四章6节 [81.7M]
• ┣━━7统计图形实战(三)-第四章7节 [82.6M]
• ┣━━8完善统计图形(上)-第四章8节 [103.2M]
• ┣━━9完善统计图形(下)-第四章9节 [44.5M]
• ┣━━10图形样式高级操作-第四章10节 [86.5M]
• ┣━━11Seaborn基础-第四章11节 [52.1M]
• ┣━━12绘制常用统计图形(上)-第四章12节 [76.9M]
• ┣━━13绘制常用统计图形(下)-第四章13节 [78.8M]
• ┣━━14其他参数和图形-第四章14节 [72.2M]
• ┣━━15Plotly介绍和基础-第四章15节 [48.3M]
• ┣━━16常见图形绘制(上)-第四章16节 [75.1M]
• ┣━━17常见图形绘制(下)-第四章17节 [97.3M]
• ┣━━18图形设置-第四章18节 [95.5M]

┣━━第五章 [336.3M]

• ┣━━1描述性统计分析-第五章1节 [117.7M]
• ┣━━2假设检验-第五章2节 [88.7M]
• ┣━━3卡方分析和方差分析-第五章3节 [69.1M]
• ┗━━4相关分析-第五章4节 [60.9M]

┗━━第一章 [1.3G]

┣━━1.Python数据分析大纲介绍-第一章1节.m4v [567.4M]

┣━━2.Python使用入门(上)-第一章2节.mp4 [70.9M]

┣━━3.Python使用入门(下)-第一章3节.mp4 [44.1M]

┣━━4Python数据类型-第一章4节.mp4 [52.7M]

┣━━5Python数据结构之列表-第一章5节.mp4 [45.7M]

┣━━6Python数据结构之元组和集合-第一章6节.mp4 [53.9M]

┣━━7Python数据结构之字典-第一章7节.mp4 [31.3M]

┣━━8Python控制语句之条件语句-第一章8节.mp4 [54.7M]

┣━━9Python控制语句之循环语句-第一章9节.mp4 [37.9M]

┣━━10Python控制语句之其他语句-第一章10节.mp4 [42M]

┣━━11函数介绍(上)-第一章11节.mp4 [24.1M]

┣━━12函数介绍(下)-第一章12节.mp4 [38.4M]

┣━━13json文件解析-第一章13节.mp4 [58.8M]

┣━━14字符串处理(上)-第一章14节.mp4 [39.9M]

┣━━15字符串处理(下)-第一章15节.mp4 [39.4M]

┣━━16高级函数(上)-第一章16节.mp4 [33.8M]

┣━━17高级函数(下)-第一章17节.mp4 [35.6M]

┗━━18Python数据分析常用库-第一章18节.mp4 [46.6M]