基礎資料科學：Numpy、Pandas 和 Matplotlib

在本課程中，我們將學習 Python 資料結構的基礎知識以及最流行的資料科學庫，例如 NumPy 和 Pandas，並提供分步示例！

在本課程中，我們將從理解 jupyter notebook 基礎知識和如何在 jupyter notebook 中編寫程式碼開始，一步一步地學習

然後瞭解 jupyter notebook 的每一項功能，接下來我們將學習基本的 Python，例如字串、數字及其操作。我們將討論分配和訪問字串、字串切片、替換、連線、格式和字串的不同方式。

在處理數字時，我們將討論整數和浮點數的分配、訪問和不同操作。這些操作包括基本操作和高階操作，例如指數。此外，我們還將檢查運算順序、增量和減量、舍入值和型別轉換。

接下來，我們將學習 Python 中的基本資料結構，例如列表、元組和集合。對於列表，我們將嘗試不同的分配、訪問和切片選項。除了流行的列表方法之外，我們還將學習列表擴充套件、刪除、反轉、排序、最小值和最大值、存在性檢查、列表迴圈、切片以及列表和字串的相互轉換。

對於元組，我們還將執行分配和訪問選項，並使用 Python 中的集合繼續執行不同的選項。之後，我們將處理 python 字典。不同的分配和訪問方法。值更新和刪除方法，以及迴圈遍歷字典中的值。

之後，我們將學習如何在 python 中讀取不同的檔案，例如 CSV、JSON、xlv 檔案等。

之後，我們將探索 numpy 基本操作，我們將嘗試逐列和逐行訪問選項，刪除行和列，使用諸如 min 和 max 等方法獲取資料幀的摘要。此外，我們將把一個 Python 字典轉換為熊貓資料幀。在大資料集裡，資料為空或缺失是常見情況。我們將看到如何管理資料幀內的缺失資料。我們將看到資料幀的排序和索引操作。

最後，我們將深入學習繪圖工具，例如 Matplotlib、Seaborn、cufflinks 和 plotly，以及資料分析

總體而言，本課程是您開始資料科學和機器學習旅程的完美入門包。您還將在完成課程後獲得經驗證書（僅在您的學習平臺支援的情況下）