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****-白话数据分析之NumPy-大数据
学习有效期：永久观看
学习时长：174分钟
学习计划：3天
难度：低
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：张涛
高校教师 / 培训机构讲师
讲师介绍：资深网络爬虫、机器学习专家，《从零开始学Scrapy网络爬虫》一书作者，目前在高等院校担任人工智能授课工作，具有丰富的实践授课经验。
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「你将学到什么？」
NumPy:数据分析三剑客之一，极为流行的数据科学计算库，人工智能和大数据研究领域必备技能。
「课程学习目录」
| 第1章：NumPy概述 |
| 1.数据分析概述1 |
| 2.数据分析概述2 |
| 3.Anaconda安装 |
| 4.Jupyter Notebook的使用 |
| 5.PyCharm集成开发环境安装和介绍 |
| 第2章：NumPy数据预处理 |
| 1.案例引入：北京PM2.5数据集介绍 |
| 2.使用NumPy读取北京PM2.5数据集 |
| 3.NumPy的ndarray数组对象介绍 |
| 4.多种方式创建NumPy数组对象 |
| 5.NumPy数组对象的属性 |
| 6.NumPy数组对象的运算 |
| 7.NumPy数组的水平和垂直组合 |
| 8.北京PM2.5数据集的截取 |
| 9.北京PM2.5数据集去重处理 |
| 10.任意行列的数据删除 |
| 11.NumPy的条件查找 |
| 12.改变数组的维度 |
| 13.NumPy数据保存的3种方法 |
| 第3章：NumPy科学计算 |
| 1.NumPy数据统计(均值,求和,累加,累乘) |
| 2.NumPy数据统计(标准差,方差,最大最小值) |
| 3.矩阵的乘法 |
| 4.使用矩阵乘法实现PM2.5的预测功能 |
| 5.矩阵的线性代数的计算函数 |
| 第4章：生成自己的数据集 |
| 1.NumPy生成随机数 |
| 2.NumPy生成均匀间隔的数据 |
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掌握NumPy的核心方法
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