(‘云开见明2020Python系统性入门20讲+数据分析师特训营全套课程84节完结版’,),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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                      Python10H实操入门课
r n t优势1：学习效果更好可以实际操作，理解深刻，具有线下培训的效果。
r n t优势2：价格低随时随地在线学习，价格只有线下的5分之。
r n t优势3：省时间：预装了实际软件环境和练习数据，不仅种类多，而且从实际工作中来。
r n t优势4：独立学习环境每个学员一个独享的虚拟环境，通过独占式的网页交互模式，在资料和操作机器之间无缝切换。
r n t课程适用对象
r n t本课程面向编程零基础的同学
r n t非计算机专业学员，作为第一门门]程序设计语言
r n t各层次计算机爱好者，作为入门]程序设计语言
r n t转行数据分析/Python开发等人士
Python数据分析师特训营（python数据分析从入门到精通）
r n t课程预期目标：
r n t01熟练撞我python语法和常用数据结构
r n t02熟练掌握数据分析相关库的运用
r n t03岁数据分析相关流程和常用方法比较了解
r n t04能够完成数据分析相关工作
r n tMars老师
r n t任职于大型出行行业公司，10年+ 教学经验。2005年开始接 触Python语言，精通Python程
r n t序开发，网络爬虫设计，关系型数据库开发，Django框架， Python数据分析，机器学
r n t习，视频识别深度学习，大数据生态环境下各个组件的高忄生能部署与安全规划，熟悉
r n tDevops.工作流程，对Ansible， Salt， Puppet， Chef 等自动化部署工具有丰富的实战经
r n t验，熟悉部署与开发Hadoop HDFS Yarn Hive Hue Spark Kafka Ranger Kerberos等 各生
r n t态组件。
r n t获得Cloudera公司颁发的Hadoop HBASE SPARK 大数据开发/数据挖掘工程师认证资质
r n t拥有机器学习与大数据相关证书30多项。
r n t课程目录：/
云开见明
2020Python系统忄生入门20讲+数据分析师特训营全套课程84节完结版 [7.5G]
r n t┣━━2020Python系统忄生入门20讲完结版 [1.3G]
r n t┃ ┣━━1.Python数据分析大纲介绍-第一章1节.m4v [567.4M]
r n t┃ ┣━━2.Python使用入门(上)-第一章2节.mp4 [70.9M]
r n t┃ ┣━━3.Python使用入门(下)-第一章3节.mp4 [44.1M]
r n t┃ ┣━━4Python数据类型-第一章4节.mp4 [52.7M]
r n t┃ ┣━━5Python数据结构之列表-第一章5节.mp4 [45.7M]
r n t┃ ┣━━6Python数据结构之元组和集合-第一章6节.mp4 [53.9M]
r n t┃ ┣━━7Python数据结构之字典-第一章7节.mp4 [31.3M]
r n t┃ ┣━━8Python控制语句之条件语句-第一章8节.mp4 [54.7M]
r n t┃ ┣━━9Python控制语句之循环语句-第一章9节.mp4 [37.9M]
r n t┃ ┣━━10Python控制语句之其他语句-第一章10节.mp4 [42M]
r n t┃ ┣━━11函数介绍(上)-第一章11节.mp4 [24.1M]
r n t┃ ┣━━12函数介绍(下)-第一章12节.mp4 [38.4M]
r n t┃ ┣━━13json文件解析-第一章13节.mp4 [58.8M]
r n t┃ ┣━━14字符串处理(上)-第一章14节.mp4 [39.9M]
r n t┃ ┣━━15字符串处理(下)-第一章15节.mp4 [39.4M]
r n t┃ ┣━━16高级函数(上)-第一章16节.mp4 [33.8M]
r n t┃ ┣━━17高级函数(下)-第一章17节.mp4 [35.6M]
r n t┃ ┗━━18Python数据分析常用库-第一章18节.mp4 [46.6M]
r n t┣━━第二章 [678.9M]
r n t┃ ┣━━1数组创建和属忄生-第二章1节.mp4 [46.3M]
r n t┃ ┣━━2索引和切片(上)-第二章2节.mp4 [45M]
r n t┃ ┣━━3索引和切片(下)-第二章3节.mp4 [34.6M]
r n t┃ ┣━━4数组形状改变-第二章4节.mp4 [95M]
r n t┃ ┣━━5数组的ufunc广播机制-第二章5节.mp4 [84.3M]
r n t┃ ┣━━6排序与搜索-第二章6节.mp4 [43.9M]
r n t┃ ┣━━7Numpy数据读取和存储-第二章7节.mp4 [45.4M]
r n t┃ ┣━━8Numpy字符串操作-第二章8节.mp4 [96M]
r n t┃ ┣━━9Numpy随机数生成-第二章9节.mp4 [80.7M]
r n t┃ ┣━━10Numpy统计相关函数-第二章10节.mp4 [53.7M]
r n t┃ ┗━━11Numpy线忄生代数-第二章11节.mp4 [54M]
r n t┣━━第六章 [1.4G]
r n t┃ ┣━━1数据分析项目流程.mp4 [74.3M]
r n t┃ ┣━━电商平台零售数据分析(二).mp4 [97.5M]
r n t┃ ┣━━电商平台零售数据分析(三).mp4 [116.2M]
r n t┃ ┣━━电商平台零售数据分析(四).mp4 [70.3M]
r n t┃ ┣━━电商平台零售数据分析(一).mp4 [51.4M]
r n t┃ ┣━━互联网金融项目(二).mp4 [125.4M]
r n t┃ ┣━━互联网金融项目(三).mp4 [88M]
r n t┃ ┣━━互联网金融项目(四).mp4 [60.2M]
r n t┃ ┣━━互联网金融项目(一).mp4 [122M]
r n t┃ ┣━━零售消费数据(上).mp4 [93.8M]
r n t┃ ┣━━零售消费数据(下).mp4 [82.9M]
r n t┃ ┣━━探索用户行为模式(二).mp4 [91.3M]
r n t┃ ┣━━探索用户行为模式(三).mp4 [127M]
r n t┃ ┣━━探索用户行为模式(四).mp4 [95.8M]
r n t┃ ┗━━探索用户行为模式(一).mp4 [127.2M]
r n t┣━━第三章 [1.2G]
r n t┃ ┣━━1Pandas常用数据结构-第三章1节.mp4 [53.4M]
r n t┃ ┣━━2Pandas常用数据结构之Dataframe结构-第三章2节.mp4 [39.4M]
r n t┃ ┣━━3Excel及csv等数据获取与保存-第三章3节.mp4 [86.5M]
r n t┃ ┣━━4数据筛选-第三章4节.mp4 [74.8M]
r n t┃ ┣━━5条件查询和增删改查-第三章5节.mp4 [98.2M]
r n t┃ ┣━━6数据库数据获取和保存-第三章6节.mp4 [87.3M]
r n t┃ ┣━━7数据整合-第三章7节.mp4 [93.8M]
r n t┃ ┣━━8层次化索引-第三章8节.mp4 [40.3M]
r n t┃ ┣━━9数据排序-第三章9节.mp4 [49.6M]
r n t┃ ┣━━10分组聚合(上)-第三章10节.mp4 [76.8M]
r n t┃ ┣━━11分组聚合(下)-第三章11节.mp4 [88.9M]
r n t┃ ┣━━12透视图和交叉表-第三章12节.mp4 [75.7M]
r n t┃ ┣━━13Pandas其他函数运用(上)-第三章13节.mp4 [97.8M]
r n t┃ ┣━━14Pandas其他函数运用(下)-第三章14节.mp4 [95.7M]
r n t┃ ┣━━15重复值处理-第三章15节.mp4 [30.7M]
r n t┃ ┣━━16缺失值处理-第三章16节.mp4 [69.3M]
r n t┃ ┣━━17异常值处理-第三章17节.mp4 [66.6M]
r n t┃ ┗━━18数据离散化-第三章18节.mp4 [34.7M]
r n t┣━━第四章 [1.4G]
r n t┃ ┣━━1Matplotlib绘图基础-第四章1节.mp4 [100.7M]
r n t┃ ┣━━2简单图形绘制(上)-第四章2节.mp4 [79.9M]
r n t┃ ┣━━3简单图形绘制(下)-第四章3节.mp4 [65.6M]
r n t┃ ┣━━4图形基本设置-第四章4节.mp4 [46.3M]
r n t┃ ┣━━5统计图形实战(一)-第四章5节.mp4 [95.6M]
r n t┃ ┣━━6统计图形实战(二)-第四章6节.mp4 [81.7M]
r n t┃ ┣━━7统计图形实战(三)-第四章7节.mp4 [82.6M]
r n t┃ ┣━━8完善统计图形(上)-第四章8节.mp4 [103.2M]
r n t┃ ┣━━9完善统计图形(下)-第四章9节.mp4 [44.5M]
r n t┃ ┣━━10图形样式高级操作-第四章10节.mp4 [86.5M]
r n t┃ ┣━━11Seaborn基础-第四章11节.mp4 [52.1M]
r n t┃ ┣━━12绘制常用统计图形(上)-第四章12节.mp4 [76.9M]
r n t┃ ┣━━13绘制常用统计图形(下)-第四章13节.mp4 [78.8M]
r n t┃ ┣━━14其他参数和图形-第四章14节.mp4 [72.2M]
r n t┃ ┣━━15Plotly介绍和基础-第四章15节.mp4 [48.3M]
r n t┃ ┣━━16常见图形绘制(上)-第四章16节.mp4 [75.1M]
r n t┃ ┣━━17常见图形绘制(下)-第四章17节.mp4 [97.3M]
r n t┃ ┣━━18图形设置-第四章18节.mp4 [95.5M]
r n t┣━━第五章 [336.3M]
r n t┃ ┣━━1描述忄生统计分析-第五章1节.mp4 [117.7M]
r n t┃ ┣━━2假设检验-第五章2节.mp4 [88.7M]
r n t┃ ┣━━3卡方分析和方差分析-第五章3节.mp4 [69.1M]
r n t┃ ┗━━4相关分析-第五章4节.mp4 [60.9M]
r n t┗━━第一章 [1.3G]
r n t┣━━1.Python数据分析大纲介绍-第一章1节.m4v [567.4M]
r n t┣━━2.Python使用入门(上)-第一章2节.mp4 [70.9M]
r n t┣━━3.Python使用入门(下)-第一章3节.mp4 [44.1M]
r n t┣━━4Python数据类型-第一章4节.mp4 [52.7M]
r n t┣━━5Python数据结构之列表-第一章5节.mp4 [45.7M]
r n t┣━━6Python数据结构之元组和集合-第一章6节.mp4 [53.9M]
r n t┣━━7Python数据结构之字典-第一章7节.mp4 [31.3M]
r n t┣━━8Python控制语句之条件语句-第一章8节.mp4 [54.7M]
r n t┣━━9Python控制语句之循环语句-第一章9节.mp4 [37.9M]
r n t┣━━10Python控制语句之其他语句-第一章10节.mp4 [42M]
r n t┣━━11函数介绍(上)-第一章11节.mp4 [24.1M]
r n t┣━━12函数介绍(下)-第一章12节.mp4 [38.4M]
r n t┣━━13json文件解析-第一章13节.mp4 [58.8M]
r n t┣━━14字符串处理(上)-第一章14节.mp4 [39.9M]
r n t┣━━15字符串处理(下)-第一章15节.mp4 [39.4M]
r n t┣━━16高级函数(上)-第一章16节.mp4 [33.8M]
r n t┣━━17高级函数(下)-第一章17节.mp4 [35.6M]
r n t┗━━18Python数据分析常用库-第一章18节.mp4 [46.6M]                    

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