2017

最新唐宇迪

Python

数据分析与机器学习实战视频教程

【课程介绍】课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案

例，通过

python

数据科学库

numpy,pandas,matplot

结合机器学习库

scikit-learn

完成

一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这

些

python

库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典

kaggle

项

目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。

【课程目标】课

程目标：零基础快速掌握

python

数据分析与机器学习算法实战，快速入门

python

最流行的数据分析库

numpy,pandas,matplotlib

。对于繁琐的机器学习算法，先从原理

上进行推导，以算法流程为主结合实际案例完成算法代码

,

使用

scikit-learn

机器学习

库完成快速建立模型，评估以及预测。结合经典

kaggle

案例，从数据预处理开始一

步步完成整个项目，使大家对如何应用

python

库完成实际的项目有完整的经验与概

念。

5 M4 u:

f”

v$ j) O

‘

w7 ]7 M8 G. b ` _+ r-

§

T7 y( D7 G$ Z1 F

章节

1: Python

科学计算库

-Numpy 4 f1 `# o! \; l# iv7 r

课时

1

课程介绍（主题与大纲）

10:46 zo3

m”

G. m5 Y

课时

2

机器学习概述

10:04 6 d; g4 [, h+ j6 H% p! b

课时

3

使用

Anaconda

安装

python

环境（

Python

新手先看这个）

13:10 % e d) I) t `, z! }* R$ w. \4

s 2 Y( x1 w# D- w/ e

课时

4

课程数据，代码，

PPT

（在参考

L1 m6 n! E) r8

~”

h%

AJ

课时

9

矩阵常用操作

10:18 1 G% u5 }0 }1 @ d/ U

课时

10

不同复制操作

对比

10:49 ( \* a5 J+

H’

l9 C) d

3 _3 S% p8 |. t2 ~

章节

2: python

数据分析处理库

-

Pandas

课时

11Pandas

数据读取

11:50 f* e9 k/ Q9 V; K

课时

12Pandas

索引与

计算

10:26

课时

13Pandas

数据预处理实例

13:01

9

g3

W7

G:

E

p6

y

课时

14Pandas

常用预处理方法

11:11

课时

15Pandas

自定义函数

07:44 : s- `z6 k5 c L6

P * u, f$ ~% |. A

课时

16Series

结构

12:29 - r- p+ C9 u9 v Q5 B6 Y$ K5 Q 1 J; o4 P3

p) Q, k1 Hr

5 _ f I7

g’

@+ w* l

章节

3: Python

数据可视化库

-Matplotlib + X% U) N,

H!

s”

o, Y 4 A$ g1 Y9 }# Dw( z; f( H

课时

17

折线图绘制

08:25

课时

18

子图

操作

14:05 [0

O”

[# { ?0 j(

w”

m+ M- t* c ) N2 X5 n( T. w* y4 Q?$ ~

课时

19

条形

图与散点图

10:12

课时

20

柱形图与盒图

10:17

6

Zw9

T,

y/

_

0

r$

X(

Y+

{2

g