本文主要是介绍视频教程-完胜数据分析之Python五套件-Python，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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视频教程-完胜数据分析之Python五套件-Python
学习有效期：永久观看
学习时长：959分钟
学习计划：16天
难度：高
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：张敏
开发组长/高级工程师/技术专家
讲师介绍：大数据工程师/算法工程师/大数据讲师，毕业于西华大学软件工程专业。在大数据领域有着丰富的实战经验。 擅长领域：Spark/Hadoop、算法设计及系统架构、数据挖掘、机器学习~。在Spark内核方面有深入的研究，参与Scala基础入门，Spark内核及性能优化相关书籍部分内容的编写工作。
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「你将学到什么？」
本课程提供Python数据分析常用库视频培训教程，其中包括科学计算库Numpy基础知识、Python数据处理库Pandas项目实战、Python数据可视化库matplotlib、Python机器学习库Scikit-learn四大Python数据分析框架知识点的讲解，帮助更多的人占领技术的制高点，狙击AI！
「课程学习目录」
| 第1章：Numpy科学计算 |
| 1.numpy简介及环境安装 |
| 2.numpy核心ndarray |
| 3.numpy基本操作 |
| 4.numpy数组和矩阵的索引切片和迭代操作 |
| 5.numpy条件判断和布尔数组 |
| 6.numpy中ndarray形状变换 |
| 7.numpy数组矩阵的连接和切分 |
| 8.numpy中常用概念 |
| 9.numpy结构化数组 |
| 10.numpy数据文件的读写 |
| 第2章：Pandas数据处理 |
| 1.pandas简介及安装 |
| 2.pandas核心数据结构之Series |
| 3.pandas核心数据结构之DataFrame |
| 4.pandas中的Index对象 |
| 5.pandas数据结构之间的运算 |
| 6.pandas中numpy函数应用与apply自定义函数 |
| 7.pandas中Dataframe和Series的排序和排位 |
| 8.pandas计算相关性和协方差 |
| 9.pandas中NaN数据处理 |
| 10.pandas读写CSV和文本数据 |
| 11.pandas读写HTML文件 |
| 12.pandas读取xml文件 |
| 13.pandas读取Microsoft Excel文件 |
| 14.pandas读写Json数据 |
| 15.pandas读写HDF5数据格式 |
| 16.pandas实现pickle对象序列化 |
| 17.pandas读写SQLite数据库 |
| 18.pandas读写mysql数据库 |
| 19.pandas读写postgresql数据库 |
| 20.pandas操作Nosql数据库mongodb |
| 第3章：Matplotlib数据可视化 |
| 1.matplotlib简介、安装及架构 |
| 2.matplotlib用户接口pyplot |
| 3.matplotlib 方法的关键字参数和subplot |
| 4.matplotlib为图表添加更多元素 |
| 5.matplotlib处理日期数据 |
| 6.matplotlib绘制线性图 |
| 7.matplotlib绘制直方图 |
| 8.matplotlib绘制条状图 |
| 9.matplotlib绘制饼图 |
| 10.matplotlib绘制等高线图 |
| 11.matplotlib绘制3D曲面 |
| 12.matplotlib绘制3D散点图 |
| 13.matplotlib绘制多面版图形 |
| 第4章：scikit-learn机器学习 |
| 1.LogisticRegression良恶性乳腺癌肿瘤预测 |
| 2.SVC分类手写数字 |
| 3.Naive_Bayes算法分类新闻文本 |
| 4.KNN算法分类鸢尾花类别 |
| 5.DecisionTree预测泰坦尼克号沉船事故船员生存 |
| 6.GBDT及随机森林集成模型预测泰坦尼克号沉船事件 |
| 7.线性回归和梯度下降回归预测波士顿房价 |
| 8.SVR预测波士顿房价(回归分析) |
| 9.KNN算法预测波士顿房价(回归分析) |
| 10.回归树预测波士顿房价 |
| 11.集成回归模型预测波士顿房价 |
| 12.K-means聚类算法对手写字体的分类 |
| 13.PCA特征降维手写字体数据集并用SVC分类 |
| 14.特征抽取（文本分类） |
| 15.特征筛选(决策树性能) |
| 16.模型正则化(欠拟合与过拟合) |
| 17.模型检验方式 |
| 18.GridSearch超参数搜索 |
| 19.XGBoost集成算法 |
| 20.GridSearch搜索XGBoost最佳参数 |
| 第5章：Seaborn数据可视化的艺术 |
| 1.Seaborn简介 |
| 2.Seaborn的安装 |
| 3.Seaborn图表六种风格 |
| 4.Seaborn图表元素的缩放 |
| 5.Seaborn调色板 |
| 6.Seaborn自定义颜色面板 |
| 7.Seaborn一元数据快速可视化 |
| 8.Seaborn二元数据分布可视化 |
| 9.Seaborn之stripplot和swarmplot |
| 10.Seaborn之盒图和小提琴图 |
| 11.Seaborn之条形图、点线图 |
| 12.Seaborn线性关系图 |
| 13.Seaborn之多变量线性关系图表的绘制 |
| 14.Seaborn网格图表的绘制 |
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「你可以收获什么？」
所有讲解都是基于python3.6最新版本，希望借此课程帮助更多的人进入Python领域！利用Python技术实现你的大数据梦，AI人工智能梦！
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