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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/exploratory-data-analysis-in-python-pandas-excel/
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**课程名称：** Exploratory Data Analysis in Python, Pandas & Excel **课程概述：** 本课程是一项综合训练营，旨在帮助学员掌握数据分析的核心技能，涵盖 Python、Pandas、Excel、统计学、EDA（探索性数据分析）、特征工程、Power BI 和 SQL Server。课程通过循序渐进的项目和清晰的讲解，将带领学习者深入理解数据分析的全过程。 **学习目标：** * **数据可视化：** 学习如何可视化数据集中隐藏的信息，识别变量之间的相关性和重要性。 * **Python 库：** 熟悉并掌握 Matplotlib 和 Seaborn 等常用的 Python 数据可视化库。 * **EDA 技能：** 理解 EDA 在数据科学和机器学习中的关键作用，学会利用可视化工具识别趋势、模式和异常值，确保数据质量，挖掘数据洞察。 * **Power BI 应用：** 学习构建交互式且富有洞察力的仪表板，掌握 DAX 进行复杂计算，并整合实际数据生成报告。 * **数据清洗：** 解决数据集中常见的问题，如数据损坏或不完整。 * **Python 进阶：** 深入学习 Python 语言，获得丰富的实践经验。 **目标学员：** 本课程最适合已经掌握 Python 基础知识，并渴望成为数据分析师或数据科学家的初学者。任何希望进入数据科学/数据分析领域的人都将从中受益。 **课程核心内容：** 在进行数据建模之前，深入理解数据至关重要。EDA 是分析数据集以概括其主要特征的过程，而可视化是其中的关键。本课程将重点教授如何利用 Python 构建强大的数据分析能力，为后续的数据建模打下坚实基础。
Master Data Analysis: Python, Statistics, EDA, Feature Engineering, Power BI, and SQL Server in Comprehensive B in Comprehensive Bootcamp. Step-by-step projects with clear explanations. EDA is an important step of data science and machine learning.With this course, the student will learn:How to visualize information that is hidden inside the datasetHow to visualize the correlation and the importance of the columns of a datasetSome useful Python librariesThis is the best course for people who have just learnt python basics(prerequisite for this course) and want to become Data Analyst/Data Scientist.Before diving into data modeling, it's crucial to understand your data. EDA is the process of analyzing data sets to summarize their main characteristics, often with visual methods. You'll learn how to identify trends, patterns, and outliers using visualization tools like Matplotlib and Seaborn. This step is essential for uncovering insights and ensuring data quality.Everyone who want to step into Data Science/Data Analytics. Learn to build interactive and insightful dashboards using Power BI, applying DAX for complex calculations, and integrating real-world data to produce reports.Resolve common issues in broken or incomplete data sets. Learn python in detail and get exposure. good luck and hands on python.
