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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/programming-and-data-analysis-part-2-data-analysis/
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**课程名称：** 编程与数据分析（第二部分：数据分析） **课程概述：** 本课程是为期十六周、三学分的“编程与数据分析”课程的线上录制版本。为了提高实体课程的教学效率，本线上课程包含了投影片的讲解内容。课程分为两个部分，此线上课程重点涵盖第二部分——数据分析。课程将使用 Python 语言，并在 Miniconda 和 Visual Studio Code 开发环境上进行。课程讲义使用英文编写，但授课语言为中文。课程参考书籍为 Jake VanderPlas 的《Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data》。由于学校实体课程在教室容量和教师承载能力上存在限制，许多无法在大学期间选修到该课程的同学，可以通过此线上课程不受限制地学习。 **课程内容（根据概述推测，具体细节请参考讲义）：** * **Python 基础回顾（可能包含）：** * Python 语法和数据结构（列表、元组、字典、集合） * 函数和模块 * **数据分析核心工具：** * **NumPy：** 用于科学计算的高性能多维数组对象和数学函数。 * **Pandas：** 用于数据处理和分析的强大库，包括 DataFrame 和 Series。 * **数据可视化：** * **Matplotlib / Seaborn：** 用于创建各种统计图表和数据可视化。 * **数据分析流程：** * 数据获取与加载 * 数据清洗与预处理（缺失值处理、异常值检测、数据转换等） * 数据探索性分析（EDA） * 特征工程 * 数据建模（可能涉及基础模型） * **案例研究与实践：** * 通过实际数据集进行数据分析练习。 **适用人群：** * 希望学习 Python 数据分析的初学者。 * 因学校课程限制而无法选修实体课程的学生。 * 需要提升数据分析技能的专业人士。 **开发环境：** * Python * Miniconda * Visual Studio Code **参考书籍：** * Jake VanderPlas. *Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data.*
這是為期十六週的三學分課程「程式設計與資料分析」預錄課程影片。有鑑於我想要將實體課程的講授變得更有效率，因此將投影片的說明預錄成線上課程影片。「程式設計與資料分析」分為兩個部分，這堂線上課程涵蓋的是第二個部分：資料分析。採用的語言是 Python，開發環境是 Miniconda 與 Visual Studio Code。這門課程的講義以英文編寫，但以中文授課。講義的參考書籍是 Jake VanderPlas. Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data.礙於學校實體課程需考量教室大小與老師量能，許多沒有辦法在大學時期選修到這門課的同學，就能在無限制門檻的情況下選修線上課程。
