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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/numpy-pandas-matplotlib-rakesh-roshan/
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课程名称：掌握Numpy、Pandas和Matplotlib - 数据处理工具 课程概述：如果你希望在数据科学家、数据分析师或机器学习专家的职业道路上有所发展，那么当前学习Numpy、Pandas和Matplotlib库是非常重要的。在本课程中，你将详细了解与Numpy、Pandas和Matplotlib有关的主题和功能。完成本课程后，你将能够进行数据操控和数据可视化。这些工具可以说是数据科学家的阶梯。 课程的重要特点包括： 1. 每个主题均有实用案例。 2. 用简单易懂的语言进行讲解。 3. 非编程背景的学员也能轻松理解。 4. 演示方式简单，使你能通过观看视频进行实践。 对于数据科学的追求者而言，这是最佳课程。如今，数据可视化是组织决策中的重要工具。在这里，你可以使用Matplotlib库轻松可视化数据，包括直方图、条形图、饼图、散点图等多种形式。 课程内容涵盖了以下主题： **Numpy部分：** 1. Numpy数组 2. Numpy索引和切片 3. 拷贝与视图 4. Numpy数组形状和重塑 5. Numpy数组迭代 6. Numpy数组的连接与合并 7. 分割、搜索和排序 8. 过滤 9. 随机模块 **Pandas部分：** 1. 序列 2. 数据框 3. 导入文件/数据集 4. 合并、连接与拼接 5. 数据分析 6. 数据清理 7. 数据操作 **Matplotlib部分：** 1. 数据可视化的重要性 2. 数据可视化的类型 3. Matplotlib库的概念 4. 折线图 5. 直方图 6. 条形图 7. 散点图 8. 饼图 9. 箱形图 10. 面积图 通过本课程，你将掌握数据处理的核心技能，助你在数据领域取得成功。
If you are looking to make a career as a Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Expert using Python, then Numpy, Pandas and Matplotlib library is very important to learn in today's scenario. In this course, you will get a detailed explanation of topics and functions related to Numpy, pandas and matplotlib library. After this course, you can able to do Data Manipulation and Data Visualization. You can say these tools are the ladder for the Data Scientist. Important Feature of this course is as follows:1. Every topic is covered practically.2. Explained in very easy language.3. Non-Programming background can also understand easily4. Demonstrated in a simple way so that you can do the same by watching videos.For Data Science aspirants, this is the best course. Nowadays Data Visualization is an important tool to make decisions in organizations. Here using matplotlib library you can easily visualize the data using histogram, bar chart, pie chart, scatter diagram and many more.Topics Covered in Numpy:1. Numpy Array2. Numpy indexing and Slicing3. Copy vs View4. Numpy Array Shape, Reshape5. Numpy Array Iterating6. Numpy Array joining and Merging7. Splitting , Searching and Sorting8. Filtering9. Random ModuleTopics Covered in Pandas:1. Series2. DataFrame3. Import Files/Dataset4. Merging , Joining and Concatenating5. Analyzing Data6. Cleaning Data7. Data ManipulationTopics Covered in Matplotlib:1. Importance of Data Visualization2. Type of Data Visualization3. Concepts of matplotlib Library4. Line Plotting5. Histogram6. Bar Plot7. Scatter Plot8. Pie Chart9. Box Plot10. Area Chart
