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用Python玩转数据 南京大学
- 内容简介:
- 欢迎来到《用Python玩转数据》，这是第5次开课啦，大壮老师会尽量用非计算机专业小伙伴们能听得懂的方式讲述如何利用简单、易学、优雅的Python方便快捷地获取、表示、分析和展示数据，通过多个案例让大家轻松愉快地学会用Python玩转各领域数据。本次课程将提供更多丰富的案例/小项目供大家学习和拓展。
- 价格:
- 免费
课程介绍
| MODULE 01: Python基础之第一周 走近Python | 1.1 Python简介 | 1.1 Python简介 |
| MODULE 01: Python基础之第一周 走近Python | 1.2 第一个Python程序 | 1.2 第一个Python程序 |
| MODULE 01: Python基础之第一周 走近Python | 1.3 Python语法基础 | 1.3 Python语法基础 |
| MODULE 01: Python基础之第一周 走近Python | 1.4 Python数据类型 | 1.4 Python数据类型 |
| MODULE 01: Python基础之第一周 走近Python | 1.5 Python基本运算 | 1.5 Python基本运算 |
| MODULE 01: Python基础之第一周 走近Python | 1.6 Python的函数、模块和包 | 1.6 Python的函数、模块和包 |
| MODULE 01: Python基础之第二周 Python面面观 | 2.1 条件 | 2.1 条件 |
| MODULE 01: Python基础之第二周 Python面面观 | 2.2 range函数 | 2.2 range函数 |
| MODULE 01: Python基础之第二周 Python面面观 | 2.3 循环 | 2.3 循环 |
| MODULE 01: Python基础之第二周 Python面面观 | 2.4 循环中的break，continue和else | 2.4 循环中的break，continue和else |
| MODULE 01: Python基础之第二周 Python面面观 | 2.5 自定义函数 | 2.5 自定义函数 |
| MODULE 01: Python基础之第二周 Python面面观 | 2.6 递归 | 2.6 递归 |
| MODULE 01: Python基础之第二周 Python面面观 | 2.7 变量作用域 | 2.7 变量作用域 |
| MODULE 01: Python基础之第二周 Python面面观 | 拓展1：Python常用标准库函数 | Python常用标准库函数 |
| MODULE 01: Python基础之第二周 Python面面观 | 拓展2：异常 | 异常 |
| MODULE 02: 数据获取与表示之第三周 数据获取与表示 | 3.1 本地数据获取 | 3.1 本地数据获取 |
| MODULE 02: 数据获取与表示之第三周 数据获取与表示 | 3.2 网络数据获取 | 3.2 网络数据获取 |
| MODULE 02: 数据获取与表示之第三周 数据获取与表示 | 3.3 序列 | 3.3 序列 |
| MODULE 02: 数据获取与表示之第三周 数据获取与表示 | 3.4 字符串 | 3.4 字符串 |
| MODULE 02: 数据获取与表示之第三周 数据获取与表示 | 3.5 列表 | 3.5 列表 |
| MODULE 02: 数据获取与表示之第三周 数据获取与表示 | 3.6 元组 | 3.6 元组 |
| MODULE 03: 第四周 强大的数据结构和Python扩展库 | 4.1 为什么需要字典 | 4.1 为什么需要字典 |
| MODULE 03: 第四周 强大的数据结构和Python扩展库 | 4.2 字典的使用 | 4.2 字典的使用 |
| MODULE 03: 第四周 强大的数据结构和Python扩展库 | 4.3 集合 | 4.3 集合 |
| MODULE 03: 第四周 强大的数据结构和Python扩展库 | 4.4 扩展库SciPy | 4.4 扩展库SciPy |
| MODULE 03: 第四周 强大的数据结构和Python扩展库 | 4.5 ndarray | 4.5 ndarray |
| MODULE 03: 第四周 强大的数据结构和Python扩展库 | 4.6 变长字典Series | 4.6 变长字典Series |
| MODULE 03: 第四周 强大的数据结构和Python扩展库 | 4.7 DataFrame | 4.7 DataFrame |
| MODULE 04: Python数据统计和可视化之第五周 Python基本数据统计 | 5.1 便捷数据获取 | 5.1 便捷数据获取 |
| MODULE 04: Python数据统计和可视化之第五周 Python基本数据统计 | 5.2 数据准备 | 5.2 数据准备 |
| MODULE 04: Python数据统计和可视化之第五周 Python基本数据统计 | 5.3 数据显示 | 5.3 数据显示 |
| MODULE 04: Python数据统计和可视化之第五周 Python基本数据统计 | 5.4 数据选择 | 5.4 数据选择 |
| MODULE 04: Python数据统计和可视化之第五周 Python基本数据统计 | 5.5 简单统计与处理 | 5.5 简单统计与处理 |
| MODULE 04: Python数据统计和可视化之第五周 Python基本数据统计 | 5.6 Grouping | 5.6 Grouping |
| MODULE 04: Python数据统计和可视化之第五周 Python基本数据统计 | 5.7 Merge | 5.7 Merge |
| MODULE 04: Python数据统计和可视化之第六周 Python高级数据处理与可视化 | 6.1 聚类分析 | 6.1 聚类分析 |
| MODULE 04: Python数据统计和可视化之第六周 Python高级数据处理与可视化 | 6.2 Matplotlib绘图基础 | 6.2 Matplotlib绘图基础 |
| MODULE 04: Python数据统计和可视化之第六周 Python高级数据处理与可视化 | 6.3 Matplotlib图像属性控制 | 6.3 Matplotlib图像属性控制 |
| MODULE 04: Python数据统计和可视化之第六周 Python高级数据处理与可视化 | 6.4 pandas作图 | 6.4 pandas作图 |
| MODULE 04: Python数据统计和可视化之第六周 Python高级数据处理与可视化 | 6.5 数据存取 | 6.5 数据存取 |
| MODULE 04: Python数据统计和可视化之第六周 Python高级数据处理与可视化 | 6.6 Python的理工类应用 | 6.6 Python的理工类应用 |
| MODULE 04: Python数据统计和可视化之第六周 Python高级数据处理与可视化 | 6.7 Python的人文社科类应用 | 6.7 Python的人文社科类应用 |
| MODULE 05: 面向对象和图形用户界面 | 7.1 GUI与面向对象 | 7.1 GUI与面向对象 |
| MODULE 05: 面向对象和图形用户界面 | 7.2 抽象 | 7.2 抽象 |
| MODULE 05: 面向对象和图形用户界面 | 7.3 继承 | 7.3 继承 |
| MODULE 05: 面向对象和图形用户界面 | 7.4 GUI的基本框架 | 7.4 GUI的基本框架 |
| MODULE 05: 面向对象和图形用户界面 | 7.5 GUI常用组件 | 7.5 GUI常用组件 |
| MODULE 05: 面向对象和图形用户界面 | 7.6 布局管理 | 7.6 布局管理 |
| MODULE 05: 面向对象和图形用户界面 | 7.7 其他GUI库 | 7.7 其他GUI库 |
| MODULE 05: 面向对象和图形用户界面 | 7.8 综合应用 | 7.8 综合应用 |
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