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Python 数据科学
分析数据，构建模型，并进行预测
2024/2/1•1 分钟阅读•5 个月前更新•
★4.7
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全面的数据科学课程，涵盖 Python、pandas、NumPy、scikit-learn 和机器学习算法。
课程内容
Python 数据科学
Python基础
复习数据科学的Python基础。
NumPy 数组
使用 NumPy 进行数值计算。
数据处理
Pandas 数据框
使用 pandas DataFrame 操作数据。
数据清洗
清理和预处理混乱的数据集。
统计分析
描述性统计
计算并解释统计测量。
机器学习
线性回归
构建和评估线性回归模型。
分类模型
实现分类算法。
数据可视化
Matplotlib 和 Seaborn
创建引人入胜的数据可视化。
测验
1. pandas的主要目的是什么？
- 网页开发
- 数据处理与分析✓ Correct
- 机器学习
- 数据库管理
常见问题
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