1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析必須用Pandas。Pandas是在Python最直接最流行的數(shù)據(jù)處理框架。這門(mén)課程目標(biāo)是，高效快速的讓大家在最短的時(shí)間內(nèi)掌握好pandas這個(gè)在python數(shù)據(jù)分析中不可缺少的數(shù)據(jù)分析框架，可以這么說(shuō)，如果你不會(huì)使用pandas，那你就談不上會(huì)用python做數(shù)據(jù)分析。
適用人群
有志于學(xué)習(xí)技術(shù)的所有人
課程簡(jiǎn)介
注意：實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)在第二講中下載。

本課程會(huì)使用奧林匹克一個(gè)真實(shí)的數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，從零基礎(chǔ)到各種pandas的常用操作，到常用的數(shù)據(jù)可視化，讓你在最短的時(shí)間內(nèi)掌握好pandas，輕松愉快的玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析。課程包括以下內(nèi)容：
第一章：聽(tīng)課注意事項(xiàng)及初識(shí)pandas
第二章：Series和Dataframes
第三章：數(shù)據(jù)輸入及驗(yàn)證
第四章：數(shù)據(jù)基本分析
第五章：數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)篇
第六章：數(shù)據(jù)索引
第七章：數(shù)據(jù)分組
第八章：數(shù)據(jù)重塑
第九章：數(shù)據(jù)可視化進(jìn)階篇
第十章：數(shù)據(jù)框架多表操作
第十一章：房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)分析案例
第十二章：貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)案例
第1章聽(tīng)課注意事項(xiàng)及初識(shí)pandas
1-1課程介紹
1-2觀看課程注意事項(xiàng)
1-3初識(shí)pandas
第2章Series和DataFrames
2-1數(shù)據(jù)讀取及Dataframe初識(shí)
2-2Series及其與Dataframe的關(guān)系
2-3本章實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)
2-4pandas老司機(jī)帶你過(guò)第一關(guān)
第3章數(shù)據(jù)輸入與驗(yàn)證
3-1pandas數(shù)據(jù)輸入
3-2shape屬性
3-3head和tail方法
3-4info方法
第4章基本數(shù)據(jù)分析
4-1數(shù)據(jù)頻率統(tǒng)計(jì)-value_counts方法
4-2數(shù)據(jù)排序-sort_values方法
4-3布爾值索引快速篩選數(shù)據(jù)
4-4字符串處理--模糊查詢(xún)
4-5基本數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)現(xiàn)場(chǎng)
4-6pandas老司機(jī)帶你過(guò)第二關(guān)
第5章數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)篇
5-1初識(shí)Matplotlib與Seaborn
5-2常見(jiàn)圖形-線(xiàn)形圖 柱狀圖及餅狀圖
5-3圖形顏色設(shè)置
5-4圖形尺寸設(shè)置
5-5多顏色自動(dòng)匹配-colormaps
5-6seanborn初探
5-7第五章實(shí)戰(zhàn)現(xiàn)場(chǎng)
5-8pandas老司機(jī)帶你過(guò)第三關(guān)
第6章數(shù)據(jù)索引
6-1數(shù)據(jù)索引初識(shí)
6-2數(shù)據(jù)索引的設(shè)置方式
6-3索引復(fù)位
6-4按索引排序數(shù)據(jù)
6-5loc數(shù)據(jù)行索引
6-6iloc索引
6-7第六章實(shí)戰(zhàn)現(xiàn)場(chǎng)
6-8pandas老司機(jī)帶你過(guò)第四關(guān)
第7章數(shù)據(jù)分組
7-1數(shù)據(jù)分組對(duì)象
7-2遍歷分組對(duì)象
7-3分組數(shù)據(jù)常用操作
7-4第七章實(shí)戰(zhàn)現(xiàn)場(chǎng)
7-5pandas老司機(jī)帶你過(guò)第五關(guān)
第8章數(shù)據(jù)重塑
8-1重塑數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
8-2stack和unstack用法
8-3第八章實(shí)戰(zhàn)現(xiàn)場(chǎng)
8-4pandas
第9章數(shù)據(jù)可視化續(xù)篇
9-1heatmap數(shù)據(jù)總結(jié)圖
9-2定制colormap
9-3第九章實(shí)戰(zhàn)現(xiàn)場(chǎng)及老司機(jī)帶你飛
第10章多表操作
10-1批量處理數(shù)據(jù)-apply函數(shù)
10-2數(shù)據(jù)多表合并之concat方法
10-3數(shù)據(jù)框架多表左右內(nèi)外連接
第11章房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)分析及預(yù)測(cè)
11-1初看多維度房?jī)r(jià)相關(guān)數(shù)據(jù)
11-2數(shù)據(jù)合并及初級(jí)線(xiàn)性回歸
11-3多變量線(xiàn)性回歸
第12章金融貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)
12-1貸款數(shù)據(jù)預(yù)覽與導(dǎo)入
12-2特征選擇與數(shù)據(jù)清洗
12-3數(shù)據(jù)探索
12-4風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)建模-高斯樸素貝葉斯模型
12-5數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)及模型評(píng)估
數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)及模型評(píng)估