【视频教程下载】企业级数据分析师课程 Python高端数据分析实战课程 200多集视频+代码+资料 Python必备

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视频教程大纲

企业级数据分析师课程 Python高端数据分析实战课程通过200多集的视频教程重点讲解了数据思维导论,从零开始学习Python,数据解析核心技巧,统计分析能力强化,数学建模,结果输出及内容美化,Python数据可视化Seaborn,关系网络数据可视化,数据挖掘项目实战,国产烂片深度揭秘,社会财富分配问题模拟,网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营,如何高效构建业务指标体系等知识点。

 

【视频教程下载】企业级数据分析师课程 Python高端数据分析实战课程 200多集视频+代码+资料 Python必备插图

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===============课程目录===============

<微专业:数据分析师python>
├zfdev_tree.txt
├<00 从专业的角度说说数据可视化(课前准备)>
│  ├0.0从专-业-的-角-度说说数-据-可-视-化.mp4
│  ├0.2软件安装及资料准备(重要!必看!).mp4
│  ├<随堂资料>
│  │  ├seaborn 下载遇到问题.pdf
│  │  ├免费课程合集-da鹏教你玩数据.docx
│  │  └数据分析师python_课程资料不含anaconda.zip
├<01 数据思维导论:如何从数据中挖掘价值>
│  ├课程1.1 优秀数据分析师的三个特点.mp4
│  ├课程1.2 避免对数据可视化的误解(上).mp4
│  ├课程1.2 避免对数据可视化的误解(下).mp4
│  ├课程1.3 机器学习是什么.mp4
│  └课程1.4 用数据改变未来.mp4
├<02 基础语言入门:从零开始学习Python>
│  ├<01第一章 关于Python你需要知道的事儿>
│  │  ├<课程1.1 重新认识你的电脑>
│  │  │  └课程1.1 重新认识你的电脑.mp4
│  │  ├<课程1.2 为什么选择Python?>
│  │  │  └课程1.2 为什么选择Python?.mp4
│  │  ├<课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑>
│  │  │  └课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp4
│  │  ├<课程1.4 JupyterNotebook与Spyder>
│  │  │  └课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4
│  ├<02第二章 变量及数值类型>
│  │  ├<课程2.1 数值类型概述>
│  │  │  └课程2.1 数值类型概述.mp4
│  │  ├<课程2.2 认识变量>
│  │  │  └课程2.2 认识变量.mp4
│  │  ├<课程2.3 运算符>
│  │  │  └课程2.3 运算符.mp4
│  │  ├<课程2.4 注释>
│  │  │  └课程2.4 注释.mp4
│  ├<03第三章 序列及通用操作>
│  │  ├<课程3.1 什么是序列?>
│  │  │  └课程3.1 什么是序列?.mp4
│  │  ├<课程3.2 序列通用操作>
│  │  │  └课程3.2 序列通用操作.mp4
│  │  ├<课程3.3 列表list常用操作>
│  │  │  └课程3.3 列表list常用操作.mp4
│  │  ├<课程3.4 文本序列str常用操作>
│  │  │  └课程3.4 文本序列str常用操作.mp4
│  ├<04第四章 字典映射>
│  │  ├<课程4.1 字典dict基本概念>
│  │  │  └课程4.1 字典dict基本概念.mp4
│  │  ├<课程4.2 字典常用操作>
│  │  │  └课程4.2 字典常用操作.mp4
│  │  ├<课程4.3 字典的元素访问及遍历>
│  │  │  └课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4
│  ├<05第五章 条件判断及循环语句>
│  │  ├<课程5.1 什么是语句?>
│  │  │  └课程5.1 什么是语句?.mp4
│  │  ├<课程5.2 条件判断:if语句>
│  │  │  └课程5.2 条件判断:if语句.mp4
│  │  ├<课程5.3 循环语句:for循环>
│  │  │  └课程5.3 循环语句:for循环.mp4
│  │  ├<课程5.4 循环语句:while循环>
│  │  │  └课程5.4 循环语句:while循环.mp4
│  │  ├<课程5.5 循环控制语句>
│  │  │  └课程5.5 循环控制语句.mp4
│  ├<06第六章 函数>
│  │  ├<课程6.1 函数的基本概念>
│  │  │  └课程6.1 函数的基本概念.mp4
│  │  ├<课程6.2 自定义函数>
│  │  │  └课程6.2 自定义函数.mp4
│  │  ├<课程6.3 局部变量及全局变量>
│  │  │  └课程6.3 局部变量及全局变量.mp4
│  │  ├<课程6.4 匿名函数lambda>
│  │  │  └课程6.4 匿名函数lambda.mp4
│  ├<07第七章 模块与包>
│  │  ├<课程7.1 什么是模块?>
│  │  │  └课程7.1 什么是模块?.mp4
│  │  ├<课程7.2 模块创建及import指令运用>
│  │  │  └课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4
│  │  ├<课程7.3 “包”的概念及python包管理工具:pip>
│  │  │  └课程7.3 “包”的概念及python包管理工具:pip.mp4
│  │  ├<课程7.4 windows环境下的代码运行>
│  │  │  └课程7.4 windows环境下的代码运行.mp4
│  ├<08第八章 数据读写>
│  │  ├<课程8.1 文件对象声明及基本操作>
│  │  │  └课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4
│  │  ├<课程8.2 系统模块下的路径操作>
│  │  │  └课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4
│  │  ├<课程8.3 文件的读取与写入(上)>
│  │  │  └课程8.3 文件的读取与写入(上).mp4
│  │  ├<课程8.4 文件的读取与写入(下)>
│  │  │  └课程8.4 文件的读取与写入(下).mp4
│  │  ├<课程8.5 pickle模块的运用>
│  │  │  └课程8.5 pickle模块的运用.mp4
│  ├<09考核项目介绍>
│  │  ├<9.0项目介绍>
│  │  │  └9.0项目介绍.mp4
│  ├<10.0项目解答>
│  │  ├<答案解读_项目01_商铺数据加载及存储>
│  │  │  └答案解读_项目01_商铺数据加载及存储.mp4
│  │  ├<答案解读_项目02_基于Python的算法函数创建>
│  │  │  └答案解读_项目02_基于Python的算法函数创建.mp4
├<03 重点工具掌握:数据解析核心技巧>
│  ├<第1章 科学计算工具:Numpy>
│  │  ├<课程1.1 什么是Numpy?>
│  │  │  └课程1.1 什么是Numpy?.mp4
│  │  ├<课程1.2 Numpy基础数据结构>
│  │  │  └课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
│  │  ├<课程1.3 Numpy通用函数>
│  │  │  └1.3.mp4
│  │  ├<课程1.4 Numpy索引及切片>
│  │  │  └课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
│  │  ├<课程1.5 Numpy随机数>
│  │  │  └课程1.5 Numpy随机数.mp4
│  │  ├<课程1.6 Numpy数据的输入输出>
│  │  │  └课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4
│  ├<第2章 数据分析工具:Pandas>
│  │  ├<课程2.1 什么是Pandas>
│  │  │  └课程2.1 什么是Pandas.mp4
│  │  ├<课程2.10 时间戳索引>
│  │  │  └课程2.10 时间戳索引.mp4
│  │  ├<课程2.11 时期>
│  │  │  └课程2.11 时期.mp4
│  │  ├<课程2.12 时间序列 – 索引及切片>
│  │  │  └课程2.12 时间序列 – 索引及切片.mp4
│  │  ├<课程2.13 时间序列 – 重采样>
│  │  │  └课程2.13 时间序列 – 重采样.mp4
│  │  ├<课程2.14 数值计算和统计基础>
│  │  │  └课程2.14 数值计算和统计基础.mp4
│  │  ├<课程2.15 文本数据>
│  │  │  └课程2.15 文本数据.mp4
│  │  ├<课程2.16 合并>
│  │  │  └课程2.16 合并.mp4
│  │  ├<课程2.17 连接与修补>
│  │  │  └课程2.17 连接与修补.mp4
│  │  ├<课程2.18 去重及替换>
│  │  │  └课程2.18 去重及替换.mp4
│  │  ├<课程2.19 数据分组>
│  │  │  └课程2.19 数据分组.mp4
│  │  ├<课程2.2 数据结构Series:基本概念及创建>
│  │  │  └课程2.2 数据结构Series:基本概念及创建.mp4
│  │  ├<课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”>
│  │  │  └课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4
│  │  ├<课程2.21 透视表及交叉表>
│  │  │  └课程2.21 透视表及交叉表.mp4
│  │  ├<课程2.22 文件读取>
│  │  │  └课程2.22 文件读取.mp4
│  │  ├<课程2.3 数据结构Series:索引>
│  │  │  └课程2.3 数据结构Series:索引.mp4
│  │  ├<课程2.4 数据结构Series:基本技巧>
│  │  │  └课程2.4 数据结构Series:基本技巧.mp4
│  │  ├<课程2.5 数据结构Dataframe:基本概念及创建>
│  │  │  └课程2.5 数据结构Dataframe:基本概念及创建.mp4
│  │  ├<课程2.6 数据结构Dataframe:索引>
│  │  │  └课程2.6 数据结构Dataframe:索引.mp4
│  │  ├<课程2.7 数据结构Dataframe:基本技巧>
│  │  │  └课程2.7 数据结构Dataframe:基本技巧.mp4
│  │  ├<课程2.8 时间模块>
│  │  │  └课程2.8 时间模块.mp4
│  │  ├<课程2.9 时刻数据>
│  │  │  └课程2.9 时刻数据.mp4
│  ├<第3章 图表绘制工具:Matplotlib>
│  │  ├<课程3.1 Matplotlib简介及图表窗口>
│  │  │  └课程3.1 Matplotlib简介及图表窗口.mp4
│  │  ├<课程3.10 散点图、矩阵散点图>
│  │  │  └课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4
│  │  ├<课程3.11 极坐标图>
│  │  │  └课程3.11 极坐标图.mp4
│  │  ├<课程3.12 箱型图>
│  │  │  └课程3.12 箱型图.mp4
│  │  ├<课程3.13 表格样式创建>
│  │  │  └课程3.13 表格样式创建.mp4
│  │  ├<课程3.14 表格显示控制>
│  │  │  └课程3.14 表格显示控制.mp4
│  │  ├<课程3.15 表格样式调用>
│  │  │  └课程3.15 表格样式调用.mp4
│  │  ├<课程3.2 图表的基本元素>
│  │  │  └课程3.2 图表的基本元素.mp4
│  │  ├<课程3.3 图表的样式参数>
│  │  │  └课程3.3 图表的样式参数.mp4
│  │  ├<课程3.4 刻度、注解、图表输出>
│  │  │  └课程3.4 刻度、注解、图表输出.mp4
│  │  ├<课程3.5 子图>
│  │  │  └课程3.5 子图.mp4
│  │  ├<课程3.6 基本图表绘制>
│  │  │  └课程3.6 基本图表绘制.mp4
│  │  ├<课程3.7 柱状图、堆叠图>
│  │  │  └课程3.7 柱状图、堆叠图.mp4
│  │  ├<课程3.8 面积图、填图、饼图>
│  │  │  └课程3.8 面积图、填图、饼图.mp4
│  │  ├<课程3.9 直方图>
│  │  │  └课程3.9 直方图.mp4
│  ├<第4章 CH04空间分析工具:GIS>
│  │  ├<课程4.1 什么是空间数据?>
│  │  │  └课程4.1 什么是空间数据?.mp4
│  │  ├<课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载>
│  │  │  └课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4
│  │  ├<课程4.3 坐标系>
│  │  │  └课程4.3 坐标系.mp4
│  │  ├<课程4.4 空间数据基本处理>
│  │  │  └课程4.4 空间数据基本处理.mp4
│  │  ├<课程4.5 空间数据几何计算>
│  │  │  └课程4.5 空间数据几何计算.mp4
│  │  ├<课程4.6 空间可视化制图>
│  │  │  └课程4.6 空间可视化制图.mp4
│  │  ├<课程4.7 空间划分>
│  │  │  └课程4.7 空间划分.mp4
│  │  ├<课程4.8 空间统计>
│  │  │  └课程4.8 空间统计.mp4
├<04 进阶算法学习:统计分析能力强化>
│  ├<第1章 数据特征分析>
│  │  ├<课程1.1 数据特征分析>
│  │  │  └课程1.1 数据特征分析.mp4
│  │  ├<课程1.2 分布分析>
│  │  │  └课程1.2 分布分析.mp4
│  │  ├<课程1.3 对比分析(上)>
│  │  │  └课程1.3 对比分析(上).mp4
│  │  ├<课程1.4 统计分析>
│  │  │  └课程1.4 统计分析.mp4
│  │  ├<课程1.5 帕累托分析>
│  │  │  └课程1.5 帕累托分析.mp4
│  │  ├<课程1.6 正态性检验(上)>
│  │  │  └课程1.6 正态性检验(上).mp4
│  │  ├<课程1.6 正态性检验(下)>
│  │  │  └课程1.6 正态性检验(下).mp4
│  │  ├<课程1.7 相关性分析>
│  │  │  └课程1.7 相关性分析.mp4
│  ├<第2章 数据处理>
│  │  ├<课程2.1 缺失值处理>
│  │  │  └课程2.1 缺失值处理.mp4
│  │  ├<课程2.2 异常值处理>
│  │  │  └课程2.2 异常值处理.mp4
│  │  ├<课程2.3 数据归一化>
│  │  │  └课程2.3 数据归一化.mp4
│  │  ├<课程2.4 数据连续属性离散化>
│  │  │  └课程2.4 数据连续属性离散化.mp4
│  ├<第3章 数学建模>
│  │  ├课程3.1数学建模概述.mp4
│  │  ├课程3.2.1线性回归理论概述.mp4
│  │  ├课程3.2.2线性回归的python实现方法.mp4
│  │  ├课程3.2.3线性回归模型评估.mp4
│  │  ├课程3.3.1KNN最邻近分类理论概述.mp4
│  │  ├课程3.3.2KNN最邻近分类的python实现方法.mp4
│  │  ├课程3.4.1PCA主成分分析理论概述.mp4
│  │  ├课程3.4.2PCA主成分的python实现方法.mp4
│  │  ├课程3.4.3K-means聚类理论概述及python实现.mp4
│  │  ├课程3.5.1蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4
│  │  └课程3.5.2蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
├<05 数据表达逻辑:结果输出及内容美化>
│  ├<第1章 数据可视化整体概述>
│  │  ├课程1.1什么是数据可视化?.mp4
│  │  ├课程1.2数据可视化技术体系及方向.mp4
│  │  ├课程1.3数据图表表达的逻辑原理.mp4
│  │  └课程1.4设计美学.mp4
│  ├<第2章 Python数据可视化:Seaborn>
│  │  ├课程2.1.mp4
│  │  ├课程2.10.mp4
│  │  ├课程2.11.mp4
│  │  ├课程2.2.mp4
│  │  ├课程2.3.mp4
│  │  ├课程2.4.mp4
│  │  ├课程2.5.mp4
│  │  ├课程2.6.mp4
│  │  ├课程2.7.mp4
│  │  ├课程2.8.mp4
│  │  └课程2.9.mp4
│  ├<第3章 关系网络数据可视化>
│  │  ├课程3.1 什么?.mp4
│  │  ├课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4
│  │  ├课程3.3 Gephi基本操作.mp4
│  │  ├课程3.4 Python数据预处理.mp4
│  │  ├课程3.5 案例研究一:.mp4
│  │  └课程3.6 案例研究二:.mp4
│  ├<第4章 空间数据可视化>
│  │  ├课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4
│  │  ├课程4.2 3D图表.mp4
│  │  ├课程4.3 空间柱状图(1).mp4
│  │  ├课程4.4 空间柱状图(2).mp4
│  │  ├课程4.5 空间线性轨迹图(1).mp4
│  │  ├课程4.6 空间线性轨迹图(2).mp4
│  │  └课程4.7 空间热力图.mp4
├<06 数据挖掘项目实战>
│  ├准备工作 → 现在开始启动spyder.mp4
│  ├<项目: 电商打折套路解析>
│  │  ├电商打折套路解析.mp4
│  │  ├讲解0801.mp4
│  │  ├讲解0802.mp4
│  │  ├讲解0803.mp4
│  │  └讲解0804.mp4
│  ├<项目:城市餐饮店铺选址分析>
│  │  ├城市餐饮店铺选址分析.mp4
│  │  ├讲解0701.mp4
│  │  └讲解0702.mp4
│  ├<项目:房价影响因素挖掘>
│  │  ├14讲解1001.mp4
│  │  ├15讲解1002.mp4
│  │  ├16讲解1003.mp4
│  │  ├17讲解1004.mp4
│  │  └房价影响因素挖掘.mp4
│  ├<项目:国产烂片深度揭秘>
│  │  ├23讲解1101.mp4
│  │  ├24讲解1102.mp4
│  │  ├25讲解1103.mp4
│  │  ├26讲解1104.mp4
│  │  └国产烂片深度揭秘.mp4
│  ├<项目:婚恋配对实验>
│  │  ├34讲解1401.mp4
│  │  ├35讲解1402.mp4
│  │  ├36讲解1403.mp4
│  │  ├37讲解1404.mp4
│  │  ├38讲解1405.mp4
│  │  └婚恋配对实验.mp4
│  ├<项目:社会财富分配问题模拟>
│  │  ├30讲解1301.mp4
│  │  ├31讲解1302.mp4
│  │  ├32讲解1303.mp4
│  │  ├33讲解1304.mp4
│  │  └社会财富分配问题模拟.mp4
│  ├<项目:泰坦尼克号获救问题>
│  │  ├39讲解1501.mp4
│  │  ├40讲解1502.mp4
│  │  └泰坦尼克号获救问题.mp4
│  ├<项目:中国城市资本流动问题探索>
│  │  ├27讲解1201.mp4
│  │  ├28讲解1202.mp4
│  │  ├29讲解1203.mp4
│  │  └中国城市资本流动问题探索.mp4
│  ├<项目:中国姓氏排行研究>
│  │  ├11讲解0901.mp4
│  │  ├12讲解0902.mp4
│  │  ├13讲解0903.mp4
│  │  └中国姓氏排行研究.mp4
├<07 网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营>
│  └第7章 数据时代的网络游戏设计与运营.mp4
├<08 网易严选:用户增长实践经验分享>
│  ├1用户增长实践经验分享.mp4
│  ├2户增长实践经验分享.mp4
│  ├3用户增长实践经验分享.mp4
│  └4用户增长实践经验分享.mp4
├<09 网易教育:如何高效构建业务指标体系>
│  ├01第一节 指标体系建设.mp4
│  ├02第二节 指标类型及常见的指标.mp4
│  ├03第三节 如何确定业务指标体系.mp4
│  └04第四节 指标体系落地.mp4
├<10 网易有数:数据平台在汽车行业中的应用>
│  ├第1节 某yi有数整体介绍_(new).mp4
│  ├第2节 整车销售业务分析.mp4
│  └第3节 整车售后配件业务分析.mp4
├<11 硅谷实战:消费者行为分析机器预测>
│  ├01消费者行为分析.mp4
│  ├02消费者行为分析.mp4
│  ├03消费者行为分析.mp4
│  └04消费者行为分析.mp4
├<课堂资料>
│  ├<00 课前直播>
│  │  └2017-12-28 数据研究可以套路化吗?拿Python实例说话!.mp4
│  ├<00从专业的角度说说数据可视化(课前准备)>
│  │  ├0.0从专-业-的-角-度说说数-据-可-视-化.mp4
│  │  ├0.2软件安装及资料准备(重要!必看!).mp4
│  │  ├<随堂资料>
│  │  │  ├seaborn 下载遇到问题.pdf
│  │  │  ├城市数据团_数据分析师_课程资料.zip
│  │  │  ├城市数据团免费课程合集-大鹏教你玩数据.docx
│  │  │  └数据分析师python_课程资料不含anaconda.zip
│  ├<00课后答案+超级福利>
│  │  ├<001【代码+软件+课后答案】课程资料>
│  │  │  ├课程资料.txt
│  │  │  ├<【非常重要】Python数据分析师_课程资料等多个文件>
│  │  │  │  ├<【非常重要】Python数据分析师微专业_课程资料>
│  │  │  │  │  ├Anaconda安装文件链接.txt
│  │  │  │  │  ├CLASSDATA_ch01数据思维导论:如何从数据中挖掘价值?.zip
│  │  │  │  │  ├CLASSDATA_ch02基础语言入门:从零开始学习Python.zip
│  │  │  │  │  ├CLASSDATA_ch03重点工具掌握:数据解析核心技巧.zip
│  │  │  │  │  ├CLASSDATA_ch04进阶算法学习:统计分析能力强化_数据处理.rar
│  │  │  │  │  ├CLASSDATA_ch04进阶算法学习:统计分析能力强化_数据特征分析.rar
│  │  │  │  │  └QGIS安装文件链接.txt
│  │  │  │  ├<【非常重要】Python数据分析师微专业_项目答案>
│  │  │  │  │  ├答案代码_项目01商铺数据加载及存储.ipynb
│  │  │  │  │  ├答案代码_项目02基于Python的算法函数创建.ipynb
│  │  │  │  │  ├答案代码_项目03知乎数据清洗整理和结论研究.ipynb
│  │  │  │  │  └答案代码_项目04视频网站数据清洗整理和结论研究.ipynb
│  │  │  │  ├<【非常重要】Python数据分析师微专业_项目资料>
│  │  │  │  │  ├项目01商铺数据加载及存储_资料.rar
│  │  │  │  │  ├项目02基于Python的算法函数创建_资料.rar
│  │  │  │  │  ├项目03知乎数据清洗整理和结论研究_资料.rar
│  │  │  │  │  └项目04视频网站数据清洗整理和结论研究.rar
│  │  │  ├<CLASSDATA_ch01数据思维导论:如何从数据中挖掘价值?>
│  │  │  │  ├1.2配套资料-课程中出现的参考2018.2.7更新.pdf
│  │  │  │  ├1.2配套资料-课程中出现的参考2018.2.7更新.txt
│  │  │  │  ├C00课程服务和资料上哪找(水印版).pdf
│  │  │  │  └C00软件安装及资料准备(水印版).pdf
│  │  │  ├<CLASSDATA_ch02基础语言入门:从零开始学习Python>
│  │  │  │  ├dashuju.py
│  │  │  │  ├商铺数据.csv
│  │  │  │  ├<ipynb笔记>
│  │  │  │  │  ├CH02变量及数据类型.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH03序列及通用操作.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH04字典映射.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH05条件及循环语句.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH06函数.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH07模块与包.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH08数据读写.ipynb
│  │  │  │  │  ├项目01商铺数据加载及存储.ipynb
│  │  │  │  │  └项目02基于Python的算法函数创建.ipynb
│  │  │  ├<CLASSDATA_ch03重点工具掌握:数据解析核心技巧>
│  │  │  │  ├课程资料.txt
│  │  │  │  ├<CH01科学计算工具:Numpy>
│  │  │  │  │  ├CH01科学计算工具:Numpy.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH01科学计算工具:Numpy_课程作业答案.ipynb
│  │  │  │  │  └课程作业.docx
│  │  │  │  ├<CH02数据分析工具:Pandas>
│  │  │  │  │  ├CH02数据分析工具:Pandas__Part01.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH02数据分析工具:Pandas__Part02.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH02数据分析工具:Pandas__Part03.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH02数据分析工具:Pandas_课程作业答案.ipynb
│  │  │  │  │  ├data1.txt
│  │  │  │  │  ├地市级党委书记数据库(2000-10).xlsx
│  │  │  │  │  └课程作业.docx
│  │  │  ├<软件安装Anaconda3>
│  │  │  │  ├<os>
│  │  │  │  │  └Anaconda3-4.2.0-MacOSX-x86_64.pkg
│  │  │  │  ├<win32>
│  │  │  │  │  └Anaconda3-5.0.1-Windows-x86.exe
│  │  │  │  ├<win64>
│  │  │  │  │  └Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
│  │  │  ├<项目答案>
│  │  │  │  ├答案代码_项目01商铺数据加载及存储.ipynb
│  │  │  │  └答案代码_项目02基于Python的算法函数创建.ipynb
│  │  ├<002【代码+软件+课后答案】课程资料>
│  │  │  ├【数据申请】(十几类城市数据免费申请).pdf
│  │  │  ├<【非常重要】Python数据分析师_课程资料>
│  │  │  │  ├Anaconda安装文件链接.txt
│  │  │  │  ├CLASSDATA_ch01数据思维导论:如何从数据中挖掘价值?.zip
│  │  │  │  ├CLASSDATA_ch02基础语言入门:从零开始学习Python.zip
│  │  │  │  ├CLASSDATA_ch03重点工具掌握:数据解析核心技巧.zip
│  │  │  │  ├CLASSDATA_ch04进阶算法学习:统计分析能力强化_数据处理.rar
│  │  │  │  ├CLASSDATA_ch04进阶算法学习:统计分析能力强化_数据特征分析.rar
│  │  │  │  └QGIS安装文件链接.txt
│  │  │  ├<【非常重要】Python数据分析师_项目答案>
│  │  │  │  ├答案代码_项目01商铺数据加载及存储.ipynb
│  │  │  │  ├答案代码_项目02基于Python的算法函数创建.ipynb
│  │  │  │  ├答案代码_项目03知乎数据清洗整理和结论研究.ipynb
│  │  │  │  ├答案代码_项目04视频网站数据清洗整理和结论研究.ipynb
│  │  │  │  └答案代码_项目05多场景下的算法构建.ipynb
│  │  │  ├<【非常重要】Python数据分析师_项目资料>
│  │  │  │  ├项目01商铺数据加载及存储_资料.rar
│  │  │  │  ├项目02基于Python的算法函数创建_资料.rar
│  │  │  │  ├项目03知乎数据清洗整理和结论研究_资料.rar
│  │  │  │  └项目04视频网站数据清洗整理和结论研究.rar
│  │  │  ├<CLASSDATA_ch01数据思维导论:如何从数据中挖掘价值?>
│  │  │  │  ├1.2配套资料-课程中出现的参考2018.2.7更新.pdf
│  │  │  │  ├1.2配套资料-课程中出现的参考2018.2.7更新.txt
│  │  │  │  ├C00课程服务和资料上哪找(水印版).pdf
│  │  │  │  └C00软件安装及资料准备(水印版).pdf
│  │  │  ├<CLASSDATA_ch02基础语言入门:从零开始学习Python>
│  │  │  │  ├dashuju.py
│  │  │  │  ├商铺数据.csv
│  │  │  │  ├<ipynb笔记>
│  │  │  │  │  ├CH02变量及数据类型.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH03序列及通用操作.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH04字典映射.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH05条件及循环语句.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH06函数.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH07模块与包.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH08数据读写.ipynb
│  │  │  │  │  ├项目01商铺数据加载及存储.ipynb
│  │  │  │  │  └项目02基于Python的算法函数创建.ipynb
│  │  │  ├<CLASSDATA_ch03重点工具掌握:数据解析核心技巧>
│  │  │  │  ├<CH01科学计算工具:Numpy>
│  │  │  │  │  ├CH01科学计算工具:Numpy.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH01科学计算工具:Numpy_课程作业答案.ipynb
│  │  │  │  │  └课程作业.docx
│  │  │  │  ├<CH02数据分析工具:Pandas>
│  │  │  │  │  ├CH02数据分析工具:Pandas__Part01.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH02数据分析工具:Pandas__Part02.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH02数据分析工具:Pandas__Part03.ipynb
│  │  │  │  │  ├CH02数据分析工具:Pandas_课程作业答案.ipynb
│  │  │  │  │  ├data1.txt
│  │  │  │  │  ├地市级党委书记数据库(2000-10).xlsx
│  │  │  │  │  └课程作业.docx
│  │  │  ├<软件安装Anaconda3>
│  │  │  │  ├<os>
│  │  │  │  │  └Anaconda3-4.2.0-MacOSX-x86_64.pkg
│  │  │  │  ├<win32>
│  │  │  │  │  └Anaconda3-5.0.1-Windows-x86.exe
│  │  │  │  ├<win64>
│  │  │  │  │  └Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
│  │  ├<003超级福利>
│  │  │  ├【扩展阅读】62本不得不看的python学习教材.rar
│  │  │  ├【数据分享】2016年全国重点城市POI数据.rar
│  │  │  ├【数据分享】4个G的2012年全国基础shp数据_WGS84坐标系.docx
│  │  │  ├【数据分享】5个G的2014年全国基础shp数据_WGS84坐标系.docx
│  │  │  ├【数据分享】世界空间数据.rar
│  │  │  ├【图表模板】电商运营表格.rar
│  │  │  └2012年全国电子地图SHP数据.rar
│  │  ├<62本不得不看的python学习教材>
│  │  │  ├[Building.Machine.Learning.Systems.with.Pytho.pdf
│  │  │  ├[MySQL.Cookbook(第2版)].(美)迪布瓦.中文版.扫描版.pdf
│  │  │  ├[精通正则表达式(第三版)].(美)佛瑞德.扫描版.pdf
│  │  │  ├《Python标准库》中文版 (1).pdf
│  │  │  ├《Python标准库》中文版.pdf
│  │  │  ├《Python核心编程 第二版》.(Wesley J. Chun ).[PDF]&ckook.pdf
│  │  │  ├A Byte of Python.pdf
│  │  │  ├A Primer on Scientfic Programming with Python, Third Edition .pdf
│  │  │  ├Beginning Python:Using Python 2.6 and Python 3.1.pdf
│  │  │  ├Developing MeeGo apps with Python and QML.pdf
│  │  │  ├Django_中文教程.pdf
│  │  │  ├flask-docs.pdf
│  │  │  ├Foundations of Python 3 Network Programming, Second Edition.pdf
│  │  │  ├Head First Python(中文版).pdf
│  │  │  ├Learning From Data 2nd Ed (Wiley,2007).pdf
│  │  │  ├Learning Python, 5th Edition.pdf
│  │  │  ├Machine_Learning_in_Action.pdf
│  │  │  ├Multitreading.pdf
│  │  │  ├MySQL技术内幕:SQL编程-迷你.pdf
│  │  │  ├Natural Language Processing with Python(1).pdf
│  │  │  ├Natural Language Processing with Python.pdf
│  │  │  ├NumPy_1_5_Beginner__039_s_Guide.pdf
│  │  │  ├Oreilly – Python Standard Library.pdf
│  │  │  ├OReilly Mining the Social Web 2nd Edition Oct.pdf
│  │  │  ├OReilly.-.Python for Data Analysis.pdf
│  │  │  ├Python 2.7 Tutorial 中文版.pdf
│  │  │  ├Python 核心编程翻译版(第二版).pdf
│  │  │  ├Python_qr.pdf
│  │  │  ├Python3程序开发指南(第二版).pdf
│  │  │  ├python标准库 (1).pdf
│  │  │  ├python标准库.pdf
│  │  │  ├Python参考手册(第4版).pdf
│  │  │  ├Python高级编程 (1).pdf
│  │  │  ├Python高级编程.pdf
│  │  │  ├python核心笔记.pdf
│  │  │  ├Python核心编程(第二版).pdf
│  │  │  ├python核心编程第二版笔记.doc
│  │  │  ├Python核心编程第二版附录A.pdf
│  │  │  ├python基础教程(第二版).pdf
│  │  │  ├Python技术手册(第2版).pdf
│  │  │  ├Python精要参考(第二版)_翻译.pdf
│  │  │  ├Python库参考手册.pdf
│  │  │  ├Python入门指南.pdf
│  │  │  ├Python学习手册(第4版).pdf
│  │  │  ├Python学习手册(第4版)_完整版本.pdf
│  │  │  ├Python源码剖析.pdf
│  │  │  ├quantsp研究计划书.pdf
│  │  │  ├Rapid+GUI+Programming+with+Python+and+Qt(1).pdf
│  │  │  ├think python.pdf
│  │  │  ├visualizing_data.pdf
│  │  │  ├笨办法学.Python.(第三版).pdf
│  │  │  ├笨办法学Python.pdf
│  │  │  ├常用的正则表达式总结.txt
│  │  │  ├集体智慧编程-python算法应用.pdf
│  │  │  ├简明Python教程.pdf
│  │  │  ├可爱的Python(哲思社区.插图版_文字版).pdf
│  │  │  ├码农 第5期.pdf
│  │  │  ├码农 第6期.pdf
│  │  │  ├码农 第7期.pdf
│  │  │  ├码农 第8期.pdf
│  │  │  ├码农第1期.pdf
│  │  │  └面向对象的思考过程.pdf

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