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课程目录:
├─01 第1章 为什么越来越多的开发者选择或者尝试“BI可视化”的新赛道
│ 01 1-1 进军可视化IB新赛道,让自己的发展之路更宽_ev.mp4
│ 02 1-2 本章概览_ev.mp4
│ 03 1-3 可视化BI的企业需求及业界典型场景_ev.mp4
│ 04 1-4 BI可视化对标的岗位及前景_ev.mp4
│ 05 1-5 如何选择更适合的可视化BI工具_ev.mp4
│ 06 1-6 进军“可视化BI”领域,你准备好了吗[2]_ev.mp4
│ 07 1-7 高效学习可视化BI的方法和线路[2]_ev.mp4
│
├─02 第2章 知识储备-python必备技能
│ 01 2-1 本章概览&技术选型优势_ev.mp4
│ 02 2-2 细数需要掌握哪些python能力_ev.mp4
│ 03 2-3 内置数据结构_ev.mp4
│ 04 2-4 Ndarray数据结构_ev.mp4
│ 05 2-5 pandas数据结构_ev.mp4
│ 06 2-6 面向对象编程[2]_ev.mp4
│
├─03 第3章 知识储备-Numpy的使用
│ 01 3-1 本章概览及专业术语梳理[2]_ev.mp4
│ 02 3-2 numpy在数据分析中的用途_ev.mp4
│ 03 3-3 numpy数据计算_ev.mp4
│ 04 3-4 numpy数学公式计算以及案例实操_ev.mp4
│ 05 3-5 Numpy的向量内积及外积运算_一手IT课程获取+微信2268731.html
│ 06 3-6 Numpy的矩阵三种乘法运算_一手IT课程获取+微信2268731.html
│ 07 3-7 本章重点梳理[2]_ev.mp4
│
├─04 第4章 知识储备-Pandas的使用
│ 01 4-1 本章概览_ev.mp4
│ 02 4-2 pandas介绍[2]_ev.mp4
│ 03 4-3 pandas与numpy的区别[2]_ev.mp4
│ 04 4-4 pandas的数据结构(1)_ev.mp4
│ 05 4-5 pandas的数据结构(2)_ev.mp4
│ 06 4-6 pandas的数据结构(3)[2]_ev.mp4
│ 07 4-7 pandas的数据结构(4)[2]_ev.mp4
│ 08 4-8 pandas的数据结构(5)[2]_ev.mp4
│ 09 4-9 利用pandas对数据描述性统计及分组聚合[2]_ev.mp4
│ 10 4-10 利用pandas对数据合并和拼接[2]_ev.mp4
│ 11 4-11 利用pandas对数据进行遍历[2]_ev.mp4
│ 12 4-12 利用pandas对数据进行排序[2]_ev.mp4
│ 13 4-13 利用pandas对数据的缺失值进行处理[2]_ev.mp4
│ 14 4-14 利用pandas操作文件[2]_ev.mp4
│ 15 4-15 pandas的使用注意事项[2]_ev.mp4
│ 16 4-16 pandas 的遍历方法对比(上)_一手IT课程获取+微信2268731.html
│ 17 4-17 pandas 的遍历方法对比(下)_一手IT课程获取+微信2268731.html
│ 18 4-18 pandas与numpy的性能对比_一手IT课程获取+微信2268731.html
│ 19 4-19 本章重点内容梳理[2]_ev.mp4
│
├─05 第5章 知识储备-利用matplotlib可视化展示数据
│ 01 5-1 本章概览_ev.mp4
│ 02 5-2 绘制折线图_ev.mp4
│ 03 5-3 绘制柱状图_ev.mp4
│ 04 5-4 绘制散点图_ev.mp4
│ 05 5-5 绘制直方图_ev.mp4
│ 06 5-6 重点内容梳理[2]_ev.mp4
│ 07 5-7 matplotlib常用方法梳理--安装&画布绘制_一手IT课程获取+微信2268731.html
│ 08 5-8 matplotlib常用方法梳理--绘制线条&2D图形化(上)_一手IT课程获取+微信2268731.html
│ 09 5-9 matplotlib常用方法梳理--绘制线条&2D图形化(下)_一手IT课程获取+微信2268731.html
│
├─06 第6章 知识储备-数据建模
│ 01 6-1 本章概览_ev.mp4
│ 02 6-2 多元回归模型介绍_ev.mp4
│ 03 6-3 多元回归模型建模(上)_ev.mp4
│ 04 6-4 多元回归模型建模(下)_ev.mp4
│ 05 6-5 数据预处理(上)_ev.mp4
│ 06 6-6 数据预处理(中)_ev.mp4
│ 07 6-7 数据预处理(下)_ev.mp4
│ 08 6-8 评估房产_ev.mp4
│ 09 6-9 数据可视化_ev.mp4
│ 10 6-10 K-Means聚类算法(上)_ev.mp4
│ 11 6-11 K-Means聚类算法(下)_ev.mp4
│ 12 6-12 数据预处理(上)_ev.mp4
│ 13 6-13 数据预处理(下)_ev.mp4
│ 14 6-14 数据标准化及K-Means分析_ev.mp4
│ 15 6-15 Jupyter的安装及注意事项.html
│ 16 6-16 时间序列模型_ev.mp4
│ 17 6-17 重点内容梳理_ev.mp4
│
├─07 第7章 可视化BI开发实战-情景分析
│ 01 7-1 情景分析_ev.mp4
│
├─08 第8章 可视化BI开发实战-数据预处理
│ 01 8-1 本章概览及为什么数据预处理_ev.mp4
│ 02 8-2 异常数据处理_ev.mp4
│ 03 8-3 运用正则处理数据(1)_ev.mp4
│ 04 8-4 运用正则处理数据(2)_ev.mp4
│ 05 8-5 聚合分组变化规约_ev.mp4
│ 06 8-6 本章重点内容梳理_ev.mp4
│
├─09 第9章 可视化BI开发实战-数据建模
│ 01 9-1 本章概览_ev.mp4
│ 02 9-2 平稳时间序列建模(1)_ev.mp4
│ 03 9-3 平稳时间序列建模(2)_ev.mp4
│ 04 9-4 非平稳时间序列建模_ev.mp4
│ 05 9-5 平稳序列建模预测降水_ev.mp4
│ 06 9-6 非平稳序列建模预测气温(1)_ev.mp4
│ 07 9-7 非平稳序列建模预测气温(2)_ev.mp4
│ 08 9-8 本章重点内容梳理_ev.mp4
│
├─10 第10章 可视化BI开发实战-系统设计
│ 01 10-1 系统设计(上)_ev.mp4
│ 02 10-2 系统设计(下)_ev.mp4
│
├─11 第11章 可视化BI开发实战-数据存储
│ 01 11-1 mysql基本操作回顾_ev.mp4
│ 02 11-2 配置文件_ev.mp4
│ 03 11-3 使用python封装mysql1_ev.mp4
│ 04 11-4 使用python封装mysql2_ev.mp4
│ 05 11-5 使用python封装mysql3_ev.mp4
│ 06 11-6 使用python封装mysql4_ev.mp4
│ 07 11-7 本章重点内容回顾_ev.mp4
│
├─12 第12章 可视化BI开发实战-后端服务开发
│ 01 12-1 利用flask快速搭建简单服务并验证_ev.mp4
│ 02 12-2 利用MVC思路开发数据层内部接口_ev.mp4
│ 03 12-3 利用MVC思路开发逻辑层内部接口-1_ev.mp4
│ 04 12-4 利用MVC思路开发逻辑层内部接口-2_ev.mp4
│ 05 12-5 利用MVC思路开发view层外部接口_ev.mp4
│ 06 12-6 flask服务入口程序开发_ev.mp4
│ 07 12-7 验证flask服务启动是否正确_ev.mp4
│
└─13 第13章 可视化开发实战-前端开发
01 13-1 前端知识介绍_ev.mp4
02 13-2 快速搭建vue脚手架_ev.mp4
03 13-3 echars组件化_ev.mp4
04 13-4 脚手架详解_ev.mp4
05 13-5 echars组件化_ev.mp4
06 13-6 使用css优化页面布局_ev.mp4
07 13-7 数据的静态渲染(上)_ev.mp4
08 13-8 数据的静态渲染(下)_ev.mp4
09 13-9 使用js和axios渲染后端数据(上)_ev.mp4
10 13-10 使用js和axios渲染后端数据(下)_ev.mp4
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