【Udemy中英字幕】Master Cluster Analysis with Python and Pandas [2024]

掌握使用 Python 和 Pandas 进行聚类分析 [2024]

掌握使用 Pandas 和 Python 进行聚类分析和无监督学习，用于数据科学和机器学习 [2024]

讲师：Henrik Johansson

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您将学到什么

• 掌握聚类分析和无监督学习的理论和实践
• 掌握简单和高级的聚类分析模型
• 使用 K-均值聚类分析、DBSCAN、层次聚类模型、主成分分析等…
• 使用多种不同的工具评估聚类分析模型
• 学习先进的无监督和监督学习理论，并了解自动更新的模拟
• 了解真相、预测真相或基于模型的条件真相等概念
• 使用有效的高级图形工具来判断模型的性能
• 使用 Scikit-learn 库进行聚类分析和无监督学习，由 Matplotlib、Seaborn、Pandas 和 Python 提供支持
• 掌握 Python 3 编程，包括 Python 的原生数据结构、数据转换器、函数、面向对象和逻辑
• 使用和设计高级 Python 结构，并使用 Python 执行详细的数据处理任务，包括文件处理
• 使用 Python 的高级面向对象编程并创建自己的自定义对象、函数以及如何泛化函数
• 操纵数据并使用先进的多维不均匀数据结构
• 掌握 Pandas 2 和 3 库进行高级数据处理
• 使用 Pandas 库的语言和基本概念，处理从 Pandas DataFrame 创建、修改和选择数据的所有方面
• 使用 Pandas 进行文件处理以及如何将 Pandas DataFrames 与 Pandas 连接、连接和合并函数/方法相结合
• 执行高级数据准备，包括基于高级模型的缺失数据填补以及数据的缩放和标准化
• 使用 Pandas 进行高级数据描述和统计。对数据进行排名、排序、交叉制表、透视、融合、转置和分组
• [附加视频] 使用 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 进行高级数据可视化
• 云计算：使用Anaconda Cloud Notebook（基于云的Jupyter Notebook）。学习使用云计算资源

探索相关主题

• 聚类分析
• 数据科学
• 发展

要求

• 建议具有日常使用 Windows、MacOS、iOS、Android、ChromeOS 或 Linux 计算机的经验
• 有一台可以连接互联网的电脑
• 不需要编程经验，我们将教你所需的一切
• 课程仅使用免费软件
• 包含云计算和 Windows 10/11 的安装和设置指导视频

描述

欢迎参加使用 Pandas 和 Python 掌握聚类分析和无监督学习的课程！

聚类分析和无监督学习是机器学习和数据科学中最重要和最具决定性的任务之一。聚类分析和无监督学习是数据科学家、分析师、人工智能和机器智能从数据中创造新见解、信息或知识的主要方法之一。

本课程是一门实用且令人兴奋的动手 3 合 1 大师班视频课程，关于使用 Python 3 编程语言结合强大的 Pandas 2 + 3 库掌握聚类分析和无监督学习以及高级数据处理。

您将学习掌握一些最有用和最强大的聚类分析和无监督学习技术，并学习掌握 Python 编程语言和 Pandas 库以进行高级数据处理。

你将学习：

• 掌握聚类分析和无监督学习的理论和实践
• 掌握简单和高级的聚类分析模型
• 使用 K-均值聚类分析、DBSCAN、层次聚类模型、主成分分析等…
• 使用多种不同的工具评估聚类分析模型
• 学习先进的无监督和监督学习理论，并了解自动更新的模拟
• 了解真相、预测真相或基于模型的条件真相等概念
• 使用有效的高级图形工具来判断模型的性能
• 使用 Scikit-learn 库进行聚类分析和无监督学习，由 Matplotlib、Seaborn、Pandas 和 Python 提供支持
• 掌握 Python 3 编程，包括 Python 的原生数据结构、数据转换器、函数、面向对象和逻辑
• 使用和设计高级 Python 结构，并使用 Python 执行详细的数据处理任务，包括文件处理
• 使用 Python 的高级面向对象编程并创建自己的自定义对象、函数以及如何泛化函数
• 操纵数据并使用先进的多维不均匀数据结构
• 掌握 Pandas 2 和 3 库进行高级数据处理
• 使用 Pandas 库的语言和基本概念，处理从 Pandas DataFrame 对象创建、更改、修改和选择数据的所有方面
• 使用 Pandas 进行文件处理以及如何将 Pandas DataFrames 与 Pandas 连接、连接和合并函数/方法相结合
• 执行高级数据准备，包括基于高级模型的缺失数据填补以及数据的缩放和标准化
• 使用 Pandas 进行高级数据描述和统计。对数据进行排名、排序、交叉制表、透视、融合、转置和分组
• [附加视频] 使用 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 进行高级数据可视化
• 云计算：使用Anaconda Cloud Notebook（基于云的Jupyter Notebook）。学习使用云计算资源
• 选项：使用 Anaconda 发行版（适用于 Windows、Mac、Linux）
• 选项：使用 Python 环境基础与 Conda 包管理系统以及命令行安装/更新库和包 – 黄金秘诀，可改善您的工作生活质量。
• 还有更多……

本课程是学习掌握聚类分析、无监督学习、Python、Pandas 和高级数据处理的绝佳方式！

聚类分析和无监督学习被视为探索性数据分析，可用于发现新信息和知识。无监督学习和聚类分析通常被视为人工智能和机器智能无需人工协助或监督即可创建新知识或数据信息的少数几种方式之一，即所谓的监督学习。

数据处理是使数据可用于分析的过程。大多数数据科学家和机器学习工程师将大约 80% 的工作精力和时间花在数据处理任务上。掌握使用 Python 和 Pandas 进行数据处理是一项非常有用且省时的技能，可作为生产力的倍增器。

本课程为您提供使用 Anaconda Cloud Notebook 进行云计算以及学习使用云计算资源的选项，或者您也可以使用您选择的任何支持 Python 的环境。

本课程专为希望

• 学习掌握聚类分析和无监督学习
• 从零开始或初级水平学习掌握 Python 3
• 学习掌握 Python 3 并了解另一种编程语言
• 达到 Udemy 中级 Python 程序员水平，如 Python、数据科学或机器学习等许多高级课程所要求的
• 学习掌握 Pandas 库
• 学习数据处理技能，这些技能可以作为力量倍增器，并会在整个职业生涯中用到
• 学习高级数据处理并提高其能力和生产力

要求：

• 建议具有日常使用 Windows、MacOS、iOS、Android、ChromeOS 或 Linux 计算机的经验
• 有一台可以连接互联网的电脑
• 不需要编程经验，我们将教你所需的一切
• 课程仅使用免费软件
• 包含云计算和 Windows 10/11 的安装和设置指导视频

如果我们可以穿越时空成为新生，我们自己也希望能够选修这门课程。我们认为，这门课程是掌握集群分析、无监督学习、Python、Pandas 和数据处理的最佳课程。

立即报名，即可获得超过25小时带有手动编辑英文字幕的视频教程，并在完成课程后获得结业证书！

本课程适合哪些人：

• 每个想掌握聚类分析和无监督学习的人
• 想要从零开始或初级水平掌握 Python 3 的所有人
• 想要掌握 Python 3 并了解其他编程语言的所有人
• 所有想要达到 Udemy 中级 Python 程序员水平（许多高级 Python、数据科学或机器学习课程都要求达到这一水平）的人
• 想要掌握 Pandas 库的每个人
• 每个想要学习数据处理技能的人，这些技能可以作为力量倍增器，并将在他们的整个职业生涯中用到
• 想要学习高级数据处理并提高能力和生产力的每个人