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Python数据分析-基础技术篇

难度初级
时长 2小时42分
学习人数
综合评分8.40
77人评价 查看评价
9.0 内容实用
8.1 简洁易懂
8.1 逻辑清晰
讲的很一般,免费的课程也就那样了。。
谢谢老师!!!
课程画面太小
怎么不能加速了?
《Python3数据分析与挖掘建模实战》https://coding.imooc.com/class/185.html
数据分析与挖掘行业火爆,人才稀缺。本课程基于Python3全程以真实案例驱动,带你科学系统地学习数据分析与挖掘建模领域的科学思维、必会知识、常用工具、完整流程以及老师多年的经验技巧。让你轻松转行,快速胜任数据分析师岗位,逆袭成为数据掘金时代的抢手人才!
介绍的Anaconda套件十分有用,减少了入门的困难程度
谢谢老师的讲解
看不懂了就看看线代课本,看过后会意识到:wocao,还有这操作
Numpy定义了科学计算的基本数据结构。

Scipy是数值计算工具包(积分、插值、优化器、线性方程组求解)。

Pandas是数据分析工具(Series、DataFrame两种数据结构)。



Scikit-learn 是基于Python的数据挖掘建模和机器学习(监督学习和无监督学习)的工具包。他可以方便的实现分类、回归、聚类、降维常用的操作。



Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生。
这一节讲得不好
优化是找到最小值或等式的数值解的问题。scipy.optimization子模块提供了函数最小值(标量或多维)、曲线拟合和寻找等式的根的有用算法。
代码咩有报错但是运行不出结果
import matplotlib.pyplot as plt
NameError: name 'inv' is not defined
课程须知
需要对python语法和基本数据结构有所了解,对数据分析感兴趣!
老师告诉你能学到什么?
1、数据分析的一般步骤 2、numpy简介与基本使用 3、matplotlib简介与基本使用 4、scipy简介与基本使用 5、pandas简介与基本使用 6、机器学习的一般概念 7、scikit-learn的简介、使用示例与学习方法 8、keras的简介与一般用法

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