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培养未来数据分析人才的基石
开设学校：山东大学；学科：计算机、
培养未来数据分析人才的基石
-1.1 Python数据大分析概述1
-1.2Python数据大分析概述2
-1.3 Python数据大分析概述3
-1.4 Python数据大分析概述4
-1.5 Python数据大分析概述5
-1.6 Python数据大分析概述6
-第一章 测试
-2.1 Numpy介绍1
--Numpy介绍1
-2.2 Numpy介绍2
--Numpy介绍2
-2.3 Numpy介绍3
--Numpy介绍3
-2.4 Numpy介绍4
--Numpy介绍4
-2.5 Numpy介绍5
--Numpy介绍5
-2.6 Numpy介绍6
--Numpy介绍6
-2.7 Numpy介绍7
--Numpy介绍7
-2.8 Numpy介绍8
--Numpy介绍8
-2.9 Numpy介绍9
--Numpy介绍9
-第二章测试
-3.1 Pandas介绍1
-3.2 Pandas介绍2
-3.3. Pandas介绍3
-3.4 Pandas介绍4
-3.5 Pandas介绍5
-3.6 Pandas介绍6
-3.7 Pandas介绍6
-第三章作业
-4.1 数据加载和存储01
-4.2 数据加载和存储02
-4.3 数据加载和存储03
-4.4 数据加载和存储04
-4.5 数据加载和存储05
-第四章作业
-5.1 数据清洗和准备01
-5.2 数据清洗和准备02
-5.3 数据清洗和准备03
-5.4 数据清洗和准备04
-5.5 数据清洗和准备05
-5.6 数据清洗和准备06
-5.7 数据清洗和准备07
-5.8 数据清洗和准备08
-5.9 数据清洗和准备09
-5.10 数据清洗和准备10
-5.11 数据清洗和准备11
-第五章作业
-6.1 数据规整：聚合、合并和重聚01
-6.2 数据规整：聚合、合并和重聚02
-6.3 数据规整：聚合、合并和重聚03
-6.4 数据规整：聚合、合并和重聚04
-6.5 数据规整：聚合、合并和重聚05
-6.6 数据规整：聚合、合并和重聚06
-6.7 数据规整：聚合、合并和重聚07
-6.8 数据规整：聚合、合并和重聚08
-第六章习题
-7.1 数据可视化01
--数据可视化01
-7.2 数据可视化02
--数据可视化02
-7.3 数据可视化03
--数据可视化03
-7.4 数据可视化04
--数据可视化04
-7.5 数据可视化05
--数据可视化05
-7.6 数据可视化06
--数据可视化06
-第七章习题
-8.1 数据的聚合与分组运算01
-8.2 数据的聚合与分组运算02
-8.3 数据的聚合与分组运算03
-8.4 数据的聚合与分组运算04
-8.5 数据的聚合与分组运算05
-8.6 数据的聚合与分组运算06
-第八章习题
-9.1 时间序列01
--时间序列01
-9.2 时间序列02
--时间序列02
-9.3 时间序列03
--时间序列03
-9.4 时间序列04
--时间序列04
-9.5 时间序列05
--时间序列05
-9.6 时间序列06
--时间序列06
-9.7 时间序列07
--时间序列07
-9.8 时间序列08
--时间序列08
-9.9 时间序列09
--时间序列09
-9.10 时间序列10
--时间序列10
-第九章作业
教授，博士生导师，现任山东大学软件学院院长，电子商务交易技术国家工程实验室副主任，中国计算机学会（CCF）理事，数据库专委会常委委员、服务计算专委会常委委员，主持国家自然基金重点项目、面上项目、国家重点研发计划等各级省部级科研项目近20项。在TPDS、TSC、TCC、计算机学报、Scientific Data、AAAI、SIGIR、CIKM等发表高水平学术论文60余篇。获教育部科技进步二等奖1项，山东省科技进步一等奖1项，二等奖2项，获国家教学成果奖一等奖1项，山东省教学成果特等奖1项、一等奖1项，二等奖1项，获人工智能顶级会议AAAI2018人工智能创新应用奖。一直讲授《数据科学导论》，《大数据分析》等课程。
博士，山东大学软件学院教师，研究方向为大数据技术，众智理论，主持或参与省部级科研和教研项目多项，在国内外顶级学术会议和刊物上发表高水平论文多篇，一直讲授《大数据分析》，《程序设计语言》，《软件工程》等课程。
博士，山东大学软件学院教师，研究方向为大数据技术，众智理论，参与省部级科研和教研项目多项，在国内外学术会议和刊物上发表高水平论文多篇，一直讲授《数据分析技术》，《机器学习》等课程。
