完整的 Pandas 训练营 2023：使用 Python 进行数据科学(The Complete Pandas Bootcamp 2023: Data Science with Python)

（最新课程更新和全面回顾于 2023 年 5 月进行。现在有超过 20 个 Udemy 在线编码练习 – 新功能！）

欢迎来到网络上最全面的 Pandas 训练营，其中包含 34 小时的视频内容、150 多个练习以及两个大型且全面的最终项目来测试您的技能！本课程有一个目标：将您的数据处理技能提升到一个新的水平，以建立您在数据科学、机器学习、金融等领域的职业生涯。

本课程分为五个部分：

• Pandas 基础知识 – 从零到英雄（第 1 部分）。
• Pandas 的完整数据工作流程 AZ：导入、清理、合并、聚合和准备机器学习数据。（第2部分）
• 数据科学招聘/评估中心经常使用的两个综合项目挑战：测试您的技能！（第 3 部分）。
• 应用 1：用于金融、投资和其他时间序列数据的 Pandas（第 4 部分）
• 应用 2：使用 Pandas 和 scikit-learn 进行机器学习（第 5 部分）

为什么要学习 Pandas？

世界变得越来越数据驱动。数据科学家的薪水超过 10 万美元。是时候从肥皂盒汽车（Excel 等电子表格软件）切换到高级赛车（Pandas）了！

Python 是一个出色的数据科学平台/环境，具有强大的科学、统计、金融和机器学习工具。Pandas库是 Python 数据科学的核心。Pandas 使您能够导入、清理、加入/合并/连接、操作和深入理解您的数据，并最终准备/处理数据以进行进一步的统计分析、机器学习或数据呈现。事实上，所有这些任务都需要对 Pandas 有很高的熟练程度！数据科学家通常花费高达 85% 的时间来操作 Pandas 中的数据。

你现在可以开始吗？

Python 初学者经常被问到的一个问题是：“我需要成为 Python 编码专家才能开始使用 Pandas 吗？”

明确的答案是：“不！您需要成为 Microsoft 软件开发人员才能开始使用 Excel 吗？可能不需要！”

您需要一些 Python 基础知识，例如数据类型、简单操作/运算符、列表和 numpy 数组。在本课程的附录中，您可以找到Python速成课程。本 Python 简介是量身定制的，足以满足数据科学的目的！

此外，本课程还涵盖基本统计概念（使用 scipy 进行编码）。   

总之，如果您主要想使用 Python 进行数据科学或作为 Excel 的替代品，那么本课程是完美的选择！

你为什么应该学习这门课程？

• 这是关于熊猫的最 相关和最全面的课程。
• 这是最新的课程，也是第一个涵盖 Pandas 版本 1.x 的课程。Pandas 库在过去几个月中经历了巨大的改进。使用和依赖过时的代码可能会很痛苦。
• Pandas 不是一个孤立的工具。它与其他库一起使用：Matplotlib和Seaborn用于数据可视化 | 用于机器学习、科学和统计计算的Numpy、Scipy和Scikit-Learn 。本课程涵盖所有这些图书馆。
• 在现实项目中，编码和业务方面同样重要。这可能是唯一一门同时教授以下内容的 Pandas 课程：深入的 Pandas 编码和大局思维。
• 它充当Pandas 百科全书，涵盖现实世界项目的所有相关方法、属性和工作流程。如果您对任何方法或工作流程有疑问，您很可能会在本课程中获得帮助并找到解决方案。
• 它显示并解释了完整的现实世界数据工作流程AZ：从导入杂乱数据、清理数据、合并和连接数据、分组和聚合数据、解释性数据分析开始，一直到准备和处理统计、机器学习、金融和数据呈现。 
• 它解释了 Pandas 对真实数据和现实世界问题的编码。没有玩具数据！这是学习和理解 Pandas 的最佳方式。
• 它为您提供了大量自行练习和编码的机会。边干边学。在练习中，您可以通过可选的提示和指导/说明来选择难度级别。
• Pandas 是一个非常强大的工具。但它也存在一些缺陷，可能会导致数据中出现意外和未被发现的错误。本课程还重点关注常见错误和错误，并教您不应该做什么。

我期待在课程中见到您！