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1 课程导学
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2 数据分析概述
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3 Python与数据分析
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3.1 教学设计
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3.2 Python简介
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3.3 Python与数据分析的关系
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3.4 Python数据分析常用的类库
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3.5 Python环境搭建
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4 Python语言基础
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4.1 教学设计
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4.2 Python的基础语法
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4.3 Python的数据类型
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4.4 Python的函数
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5 NumPy数组与矢量计算
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5.1 教学设计
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5.2 NumPy概述
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5.3 NumPy数组对象、操作及矢量计算
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6 用 NumPy进行简单统计分析
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6.1 教学设计
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6.2 文件读写操作
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6.3 使用NumPy函数进行统计分析
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7 数据可视化——Matplotlib库
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7.1 教学设计
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7.2 Matplotlib概述
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7.3 使用pyplot创建图形
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7.4 Matplotlib参数配置
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7.5 分析变量间关系图
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7.6 分析变量数据分布和分散状况
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8 pandas数据分析基础
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8.1 教学设计
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8.2 pandas概述
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8.3 数据分析方法
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9 用pandas进行数据预处理
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9.1 教学设计
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9.2 数据清洗、合并和抽取
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9.3 重塑层次化索引
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9.4 映射与数据转换
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9.5 排列与随机抽样
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10 机器学习库scikit-learn
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10.1 教学设计
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10.2 数据准备
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10.3 数据降维
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10.4 数据分类
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10.5 回归
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10.6 聚类
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10.7 模型选择
选择班级