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逻辑教育是一家培养中高端技术人才的在线教育企业，专注于移动互联网、人工智能技术的研究和培训。公司讲师团队来自于一线互联网公司，有多年技术研发和教育培训的从业经验；课程包含详实的理论分析，更有符合IT互联网企业要求的项目经验；通俗易懂、幽默诙谐的授课风格，让学习成为一种享受
资源目录
WTDLG\03-腾讯课程\104-Python数据分析课程\ ├─01-数据分析-第一讲-介绍和环境安装 │ ├─上课视频 │ │ ├─01-1-工作环境准备.mkv 42.51MB │ │ ├─01-2-TXT文件操作.mkv 41.78MB │ │ ├─01-3-with语句.mkv 10.4MB │ │ ├─01-4-JSON文件操作.mkv 29.28MB │ │ ├─01-5-CSV文件操作.mkv 34.95MB │ │ ├─01-6-Excel文件操作.mkv 30.26MB │ │ ├─01-7-课堂练习.mkv 31.26MB │ │ └─01-8-课堂复习.mkv 20.01MB │ └─上课课件 │ ├─1-Python语言及工作环境准备_20190813_222126.pdf 343.04KB │ ├─2-本地数据的采集与操作.pdf 385.62KB │ └─第一节课.png 264.61KB ├─02-数据分析-第二讲-matplotlib折线图 │ ├─上课视频 │ │ ├─02-1-基础知识复习.mkv 18.81MB │ │ ├─02-2-matplotlib完善图形.mkv 51.68MB │ │ ├─02-3-matplotlit解决中文显示.mkv 70.02MB │ │ ├─02-4-练习.mkv 76.78MB │ │ ├─02-5-matplotlit总结.mkv 17.21MB │ │ ├─02-6-matplotlib绘制不同的图形.mkv 29.92MB │ │ └─02-7-课堂复习.mkv 28.13MB │ └─上课课件 │ ├─2-matplotlib介绍.pdf 743.03KB │ ├─loc参数.png 104.63KB │ ├─Snipaste_2019-08-15_22-06-23.png 77.95KB │ ├─折线图.png 482.61KB │ ├─散点图.png 568.82KB │ ├─条形图.png 500.33KB │ ├─直方图.png 507.85KB │ └─第二节课.png 191.88KB ├─03-数据分析-第三讲-matplotlib常用统计图+numpy数组 │ ├─上课视频 │ │ ├─03-1-matplotlib-绘制散点图.mkv 82.34MB │ │ ├─03-2-matplotlib-绘制条形图.mkv 87.26MB │ │ ├─03-3-matplotlib-绘制直方图.mkv 42.36MB │ │ ├─03-4-子图的使用.mkv 27.69MB │ │ ├─03-5-练习.mkv 33.07MB │ │ └─03-6-课堂复习.mkv 51.92MB │ └─上课课件 │ └─3-matplotlib常用统计图.pdf 586.33KB ├─04-数据分析-第四讲-numpy学习+numpy读取本地数据和索引 │ ├─上课视频 │ │ ├─04-1-numpy中的数组操作.mkv 41.03MB │ │ ├─04-2-numpy中的nan的注意点.mkv 27.83MB │ │ ├─04-3-numpy常用的方法.mkv 33.44MB │ │ ├─04-4-numpy中填充nan.mkv 27.24MB │ │ ├─04-5-总结&练习1.mkv 54.29MB │ │ ├─04-6-练习2.mkv 31.17MB │ │ └─04-7-数组的拼接.mkv 49.07MB │ └─上课课件 │ ├─4-numpy数组.pdf 406.5KB │ ├─4-numpy读取本地数据.pdf 360.6KB │ ├─GB_video_data_numbers.csv 32.24KB │ └─第四节课.png 222.17KB ├─05-数据分析-第五讲-numpy+pandas │ ├─上课视频 │ │ ├─5-1-numpy基础&常见数据类型.mkv 30.74MB │ │ ├─5-2-numpy数据类型操作&数组形状.mkv 69.33MB │ │ ├─5-3-numpy数组的计算.mkv 46.21MB │ │ ├─5-4-numpy读取本地数据.mkv 27.44MB │ │ ├─5-5-numpy索引和切片.mkv 49.95MB │ │ └─5-6-课堂复习.mkv 22.03MB │ └─上课课件 │ ├─5-numpy中的nan和常用方法.pdf 358.61KB │ ├─5-numpy读取本地数据.pdf 360.86KB │ ├─GB_video_data_numbers.csv 32.24KB │ ├─US_video_data_numbers.csv 34.22KB │ └─第五节课.png 217.34KB ├─06-数据分析-第六讲-pandas │ ├─上课视频 │ │ ├─06-1-课前复习.mkv 22.12MB │ │ ├─06-2-pandas-series介绍&创建.mkv 56.42MB │ │ ├─06-3-pandas的Series切片和索引.mkv 35.93MB │ │ ├─06-4-pandas中Series的索引和值.mkv 36.69MB │ │ ├─06-5-pandas中Series计算和读取数据.mkv 27.16MB │ │ ├─06-6-pandas中的DataFrame创建.mkv 42.39MB │ │ └─06-7-课堂复习.mkv 22.29MB │ └─上课课件 │ ├─6-pandas-Dataframe.pdf 495.26KB │ ├─6-pandas-Series.pdf 453.09KB │ ├─Series.png 87.44KB │ └─第六节课.png 137.82KB ├─07-数据分析-第七讲-pandas │ ├─上课代码 │ │ ├─catNames2.csv 143.02KB │ │ ├─dataframe操作.py 1013B │ │ ├─dataframe计算.py 327B │ │ ├─pandas中的索引.py 710B │ │ ├─pandas处理缺失数据.py 682B │ │ ├─pandas处理重复数据.py 528B │ │ ├─pandas布尔索引.py 442B │ │ ├─pandas排序.py 372B │ │ ├─pandas数据替换.py 400B │ │ └─练习.py 695B │ ├─上课视频 │ │ ├─07-2-pandas中的索引.mkv 57.84MB │ │ ├─07-3- pandas的布尔索引&字符串操作.mkv 55.4MB │ │ ├─07-4-pandas中的排序.mkv 29.91MB │ │ ├─07-5-pandas中的数据清洗.mkv 60.58MB │ │ └─07-6-课堂复习.mkv 22.46MB │ └─上课课件 │ ├─7-pandas-Dataframe.pdf 510.29KB │ └─第七节课.png 165.04KB ├─08-数据分析-第八讲-pandas │ ├─上课代码 │ │ ├─字符串离散化.py 1.09KB │ │ ├─数据合并.py 450B │ │ ├─练习.py 907B │ │ └─练习1.py 1.63KB │ ├─上课视频 │ │ ├─08-1-练习.mkv 47.21MB │ │ ├─08-2-练习.mkv 101.93MB │ │ ├─08-3-字符串离散化.mkv 71.98MB │ │ ├─08-4-数据合并.mkv 39.91MB │ │ └─08-5-课堂复习.mkv 18.06MB │ └─上课课件 │ ├─8-数据的合并和分组聚合.pdf 403.22KB │ ├─FoodFacts.csv 157.46MB │ ├─IMDB-Movie-Data.csv 302.51KB │ ├─result.csv 1.89KB │ ├─starbucks_store_worldwide.csv 3.92MB │ └─第八节课.png 301.59KB ├─09-数据分析-第九讲-分组聚合及时间序列 │ ├─上课代码 │ │ ├─911.csv 44.08MB │ │ ├─starbucks_store_worldwide.csv 3.92MB │ │ ├─使用时间序列.py 654B │ │ ├─分组聚合练习.py 799B │ │ ├─复合索引.py 739B │ │ ├─数据的分组聚合.py 757B │ │ ├─时间序列.py 433B │ │ ├─索引和复合索引.py 582B │ │ ├─练习.py 649B │ │ └─练习1.py 838B │ ├─上课视频 │ │ ├─09-1-pandas-数据的分组聚合.mkv 66.33MB │ │ ├─09-2-索引和复合索引.mkv 23.55MB │ │ ├─09-3-series和dataframe复合索引.mkv 35.11MB │ │ ├─09-4-pandas练习.mkv 45.58MB │ │ ├─09-5-pandas时间序列.mkv 32.84MB │ │ ├─09-6-pandas重采样.mkv 30.48MB │ │ └─09-7-课堂复习.mkv 16.45MB │ └─上课课件 │ ├─9-pandas中的时间序列.pdf 421.21KB │ ├─9-数据的合并和分组聚合.pdf 429.45KB │ ├─分组.png 34.94KB │ └─第九节课.jpg 90.83KB ├─10-数据分析-第十讲-pandas练习+matplotlib画图补充 │ ├─上课代码 │ │ ├─3D平面图.py 345B │ │ ├─3D散点图.py 482B │ │ ├─3D曲线图.py 441B │ │ ├─911.csv 44.08MB │ │ ├─iris.csv 4.49KB │ │ ├─pandas绘图.py 460B │ │ ├─PM2.5 │ │ │ ├─BeijingPM20100101_20151231.csv 3.03MB │ │ │ ├─ChengduPM20100101_20151231.csv 2.87MB │ │ │ ├─GuangzhouPM20100101_20151231.csv 3.2MB │ │ │ ├─ShanghaiPM20100101_20151231.csv 2.9MB │ │ │ └─ShenyangPM20100101_20151231.csv 2.9MB │ │ ├─population_data.json 1.36MB │ │ ├─练习1.py 897B │ │ ├─练习2.py 1.1KB │ │ └─饼图.py 980B │ ├─上课视频 │ │ ├─10-1-pandas练习.mkv 47.47MB │ │ ├─10-2-pandas练习2.mkv 45.58MB │ │ ├─10-3-matplotlib画图-饼图.mkv 62.33MB │ │ ├─10-4-matplotlib画图-3D图像.mkv 37.43MB │ │ ├─10-5-matplotlib&pandas画图补充.mkv 33.62MB │ │ └─10-6-课堂复习.mkv 19.77MB │ └─上课课件 │ ├─10-pandas中的时间序列.pdf 516.36KB │ └─第十节课.png 198.7KB ├─11-数据分析-第十一讲-seaborn+机器学习 │ ├─上课代码.zip 76.93KB │ ├─上课视频 │ │ ├─11-1-seaborn的简单使用.mkv 49.44MB │ │ ├─11-2-单变量和双变量分布.mkv 62.02MB │ │ ├─11-3-绘制柱状图和热力图.mkv 45.84MB │ │ ├─11-4-设置显示效果.mkv 24.19MB │ │ ├─11-5-机器学习概述.mkv 31.97MB │ │ └─11-6-机器学习概述.mkv 21.21MB │ └─上课课件.zip 965.46KB ├─12-数据分析-第十二讲-机器学习（1） │ ├─上课代码.zip 3.13KB │ ├─上课视频 │ │ ├─12-1-数据的特征工程.mkv 68.47MB │ │ ├─12-2-文本和字典的特征抽取.mkv 47.09MB │ │ ├─12-3-中文特征值化.mkv 28.86MB │ │ ├─12-4-数据的特征预处理.mkv 53.14MB │ │ ├─12-5-特征预处理-标准化&缺失值.mkv 36.3MB │ │ └─12-6-课堂复习.mkv 20.43MB │ └─上课课件.zip 1011.15KB ├─13-数据分析-第十三讲-机器学习（2） │ ├─上课代码.zip 1.95KB │ ├─上课视频 │ │ ├─13-1-数据的降维.mkv 57.77MB │ │ ├─13-2-机器学习基础.mkv 46.23MB │ │ ├─13-3-小结.mkv 20.05MB │ │ ├─13-4-sklearn数据集.mkv 75.45MB │ │ ├─13-5-转换器与预估器.mkv 33.13MB │ │ └─13-6-课堂复习.mkv 14.66MB │ └─上课课件.zip 1.27MB ├─14-数据分析-第十四讲-机器学习（3） │ ├─QQ图片20191015231137.png 24.53KB │ ├─上课代码.zip 1.87KB │ ├─上课视频 │ │ ├─14-1-K-近邻算法.mkv 38.03MB │ │ ├─14-2-k近邻算法实例-预测入住位置.mkv 159.75MB │ │ ├─14-3-朴素贝叶斯算法.mkv 60.89MB │ │ ├─14-4-朴素贝叶斯算法案例.mkv 36.34MB │ │ └─14-5-课堂复习.mkv 19.61MB │ └─上课课件.zip 559.46MB ├─15-数据分析-第十五讲-机器学习（4） │ ├─上课代码.zip 2.21KB │ ├─上课视频 │ │ ├─15-1-模型评估和调优.mkv 90.27MB │ │ ├─15-2-决策树介绍.mkv 50.53MB │ │ ├─15-3-决策树对泰坦尼克号进行预测.mkv 105.1MB │ │ └─15-4-课堂复习.mkv 26.59MB │ └─上课课件.zip 1.5MB ├─16-数据分析-第十六讲-机器学习（5） │ ├─上课代码.zip 1.75KB │ ├─上课视频 │ │ ├─16-1-随机森林.mkv 57.07MB │ │ ├─16-2-总结.mkv 28.23MB │ │ └─16-3-线性回归及矩阵运算.mkv 43.31MB │ └─上课课件.zip 1.64MB └─目录.txt -1.#INDB
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