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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-para-data-science-e-analytics/
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**课程名称：Python 数据科学与分析：从零到高阶** **课程概述：** 本课程将教授您使用 Python 这一在数据科学和分析领域最常用语言所需的一切知识，使您能够对海量数据进行分析。您将学会轻松地处理数据并创建可视化图表，从而从数据中提取最佳见解。此外，您还将学习如何自动化处理 Excel 电子表格的工作，提高分析和日常任务的效率。您可以轻松地处理各种数据源，并处理数百万条记录。 通过学习 Python 进行分析和数据科学，您将成为市场上需求最旺盛的专业人士——Python 数据科学家行列中的一员。这一职业目前非常抢手，市场上专业人才的缺口很大。如果您考虑转行，本课程将直接传授市场所需的技能。您将向拥有数据科学和分析领域多年经验的专家学习。通过高级分析和提高工作效率的技巧，在工作中脱颖而出。Glassdoor 评选数据科学家为第一名工作，在美国，数据科学家的平均年薪超过 120,000 美元！数据科学是一项回报丰厚的职业，让您能够解决世界上一些最有趣的问题！此外，许多巴西公司也开始扩展他们的数据分析领域。 本课程专为有编程经验的初学者或希望转向数据科学领域经验丰富的开发人员设计！ **课程内容从零到高阶，涵盖以下主题：** * **探索性数据分析 (EDA)** * Python 简介 * 基本函数 * NumPy 和 Pandas * DataFrame * 循环 * 条件运算符 * 用户自定义函数 * 数据可视化 * 探索性数据分析最终项目 * **统计建模** * 数据清洗和数据准备 * 异常值检测 * 分类变量处理 * 建模概念 * 线性回归 * 逻辑回归 * K-means 聚类 * 统计建模最终项目 * **机器学习** * 支持向量机 (SVM) * 朴素贝叶斯 * 决策树 * Bagging 和 Boosting * 随机森林 * 梯度提升、XGBoost 和 LGBM * 特征选择 * 交叉验证 * 使用 Pickle 保存模型
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