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課程簡介

第一天:

回顧 Python 基礎與資料分析技能

NumPy 簡介

  • 建立 NumPy 陣列
  • 矩陣常見操作
  • 使用 ufuncs(通用函數)
  • NumPy 陣列的視圖與廣播機制
  • 透過避免迴圈來優化效能
  • 使用 cProfile 優化效能

Pandas 資料分析

  • 在 pandas 中使用向量化資料
  • 資料整理
  • 資料排序與篩選
  • 聚合操作
  • 時間序列分析

Matplotlib 資料視覺化

  • 使用 Matplotlib 繪製圖表
  • 在 pandas 內部使用 Matplotlib
  • 建立高品質圖表
  • 在 Jupyter notebooks 中視覺化資料
  • Python 中的其他視覺化套件

第二天: 

用於資料分析的其他 Python 套件

  • scikit-learn
  • Scipy
  • statsmodel
  • RPy2

摘要與後續步驟

最低要求

  • 基本的 Python 和資料分析技能

對象

  • Python 開發人員
  • 資料分析師
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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