Python在Excel 2024数据科学大师课 | Python in Excel 2024 Masterclass for Data Science

Python在Excel 2024数据科学大师课 | Python in Excel 2024 Masterclass for Data Science-幻仿编程
Python在Excel 2024数据科学大师课 | Python in Excel 2024 Masterclass for Data Science
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资源分类: IT编程查看预览
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视频语言: 英语视频字幕: 中英字幕

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2024 年 Excel 中的 Python 数据科学大师班

超激动人心的全新 Excel 功能,抢先体验!直接在 Excel 中使用 Pandas、Seaborn、Scikit-Learn 等!

讲师:Alexander Hagmann


图片[1]-Python在Excel 2024数据科学大师课 | Python in Excel 2024 Masterclass for Data Science-幻仿编程

您将学到什么

  • 设置并使用全新的 Excel 中的 Python 功能
  • 直接在 Excel 中使用强大的 Python 数据科学工具(Pandas、Seaborn、Scikit-learn)
  • 在 Excel 中使用 Python 进行解释性数据分析 (EDA) 和数据可视化
  • 在 Excel 中使用 Python 进行统计、假设检验和机器学习
  • 使用 Excel 中的 Pandas 进行财务数据和时间序列分析
  • 在 Excel 中使用 Pandas 合并、聚合和操作表格数据
  • 将 Excel 中的全新 Python 功能与其他强大工具(Xlwings)相结合

探索相关主题

  • Python
  • 微软
  • 办公效率

要求

  • 安装了有效 Microsoft 365 订阅的 Windows 台式电脑(不支持 MAC 和 Linux)
  • 能够播放高清视频的互联网连接。
  • 基本 Excel 和 Python 编码技能

描述

使用 Excel 2024 中的 Python 释放数据科学和金融的力量——全新的 Excel 功能!

你准备好将你的数据分析和可视化技能提升到一个新的高度了吗?欢迎来到“2024 年 Excel 中的 Python 数据科学大师班”,这门终极课程将帮助 Excel 用户将 Python 无缝集成到他们的工作流程中,从而增强数据操作、分析、可视化和机器学习能力。

课程亮点:

利用协同效应:将 Excel 熟悉的界面与 Python 编程的无限可能性相结合,深入探索数据科学的未来。

数据转换:了解如何使用 Python 库轻松加载、清理和转换数据,增强数据准备过程。

高级分析:使用 Python 强大的库掌握 Excel 中的统计分析和机器学习的艺术,为预测建模和决策开辟新的视野。

数据可视化:使用 Python 的数据可视化库创建令人惊叹的图表、图形和交互式仪表板来讲述引人入胜的数据故事。

财务分析: 使用 Python 强大的库在 Excel 中执行更复杂的财务和投资工作流程

无缝集成:了解如何将 Python 脚本无缝集成到您的 Excel 工作簿中并自动执行重复性任务,从而节省您的时间和精力。

与其他强大工具的结合:Excel 中全新的 Python 与 xlwings 的互补使用将促进您的项目。

本课程适合哪些人?

  • Excel 爱好者希望扩展他们的技能并探索 Python 的数据分析功能。
  • 数据分析师、业务分析师和财务专业人士希望在不离开 Excel 环境的情况下利用 Python 的高级分析工具。
  • 数据科学爱好者渴望获得使用 Python 进行实际数据项目的实践经验。
  • 任何希望通过掌握最新的数据分析技术来提升职业前景的人。

为什么选择这门课程?

  • 最新内容:利用 Excel 2023 中的最新 Python 集成功能保持领先地位。
  • 实践学习:深入实践项目和练习,强化您的技能。
  • 专家指导:经验丰富的讲师将利用他们的知识简化复杂的概念。
  • 结业证书:完成课程后,通过 Udemy 证书展示您新学到的技能。

导师简介:

您的课程讲师 Alexander Hagmann 是一位经验丰富的数据科学家和金融专业人士,拥有超过 15 年的 Excel 和 Python 使用经验。他设计这门课程旨在帮助您弥合 Excel 和 Python 之间的差距,使数据分析和可视化比以往任何时候都更易于理解和强大。

注意:本课程要求您具备 Excel 基础知识以及一些 Python 基础。需要在 Windows 计算机上拥有有效的 Microsoft 365 订阅(目前不支持 MAC 和 Linux!)

本课程适合哪些人:

  • 数据科学家和财务专业人士寻求在他们的项目中使用 Excel 作为前端,使用 Python 作为分析后端。
  • 希望在 Excel 中完成工作的 Python 数据科学家
  • 频繁使用 Excel 的用户希望使用 Excel 中的 Python 代码来提高工作效率
共 64 节课程 • 总时长 7 小时 22 分钟
第一章 入门指南
1. 欢迎2分3秒
2. 如何充分利用这门课程5分27秒
3. Excel中使用Pandas合并与连接数据预览5分43秒
4. Python在Excel中的工作原理及所需条件2分48秒
5. Python在Excel中的功能与替代工具(xlwings)10分17秒
6. 如何在Excel中设置Python(测试版)3分11秒
7. 故障排除5分36秒
第二章 Python in Excel 入门指南与必备知识
1. 简介1分57秒
2. 使用PY函数进行简单操作12分4秒
3. Python变量与Excel单元格引用对比7分14秒
4. Python对象与数据类型12分30秒
5. NoneType对象9分17秒
6. Python输出类型与Excel值的对比8分21秒
7. 从Python对象提取数据到Excel6分9秒
8. 诊断4分57秒
9. 计算顺序与重新计算13分31秒
10. 初始化设置与自定义8分23秒
11. 用户自定义函数和类3分2秒
12. Python绘图(Matplotlib与Seaborn)8分31秒
第三章 项目1 使用Python和Excel进行探索性数据分析
1. 项目介绍与下载3分49秒
2. 指令与提示8分23秒
3. Jupyter Notebook中的项目解决方案详解3分55秒
4. 任务1 如何加载和导入数据集7分47秒
5. 任务2 初始数据检查13分4秒
6. 任务3 单变量数据分析 18分40秒
7. 任务4 单变量数据分析25分12秒
8. 任务5 多元数据分析 16分15秒
9. 任务6 多元数据分析 27分27秒
10. 任务7 多元数据分析 37分39秒
第四章 项目2 在Excel中使用Python进行时间序列和金融数据分析
1. 项目介绍与下载59秒
2. 指令与提示6分33秒
3. Jupyter Notebook中的项目解决方案详解2分21秒
4. 任务1 如何加载数据集和初始数据检查6分8秒
5. 任务2 如何创建动态价格图表11分3秒
6. 任务3 动态重采样与金融回报9分17秒
7. 任务4 统计与性能分析9分17秒
8. 任务5 协方差与相关矩阵及热力图5分21秒
第五章 项目3 使用Pandas在Excel中合并与聚合数据
1. 项目介绍与下载1分14秒
2. 指令与提示5分26秒
3. Jupyter Notebook中的Excursus项目解决方案3分16秒
4. 任务1 创建和聚合数据框架9分41秒
5. 任务2 创建完全灵活的数据集合并工具9分16秒
第六章 项目4 多元回归分析 假设检验与预处理
1. 项目介绍、下载与提示9分34秒
2. 编码解决方案(第1部分)7分15秒
3. 编程解决方案(第2部分)4分45秒
4. 编码解决方案(第3部分)9分47秒
5. Excel中的实现与特征消除(第1部分)12分33秒
6. Excel中的实现与特征消除(第2部分)10分42秒
第七章 使用Python和xlwings在Excel中的终极提升项目
1. 介绍与下载2分59秒
2. xlwings 安装与配置1分38秒
3. 如何使用xlwings作为数据查看器7分24秒
4. 数据查看器 – 更新1分26秒
5. 如何连接到Excel工作簿7分28秒
6. 如何读写单个值5分56秒
7. 在Excel中运行Python脚本及下载简介1分14秒
8. 安装 xlwings 插件及其他准备工作8分44秒
9. 使用 Run main 运行 Python 脚本4分41秒
10. 故障排除4分32秒
11. 附加项目介绍与下载7分31秒
12. 指令与提示6分19秒
13. 解决方案6分39秒
第八章 附录 安装和使用 Anaconda 与 Jupyter Notebooks
1. 下载和安装Anaconda7分30秒
2. 如何打开Jupyter Notebooks12分24秒
3. 如何使用 Jupyter Notebooks17分25秒
1. 关于课程更新与获取

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2. 关于课程资料

课程下载后资料是否齐全?
绝大部分课程资料齐全。 我们尽力确保您获得完整的学习资源。
少数情况说明: 极少数课程可能存在资料缺失情况。针对 Udemy 课程,资料形式多样,请知悉:本地文件(随视频下载): 此类课件通常随视频一并提供,下载即得。

本地文件(含链接): 课件文件中会提供资料下载链接,您需自行访问链接下载。此类资料通常也可获取。
在线平台存储(如 GitHub): 讲师会在视频中说明资料获取方式(如访问特定平台),请您按指引自行下载。
③ Udemy 平台内资料: 部分资料需登录您在 Udemy 购买的账号才能查看。此类资料本站无法提供,除非您自行在 Udemy 平台购买该课程。
3. 关于课程字幕

是否提供中英文双字幕?原本无字幕的课程是否支持?
是的,本站下载的所有课程均提供中英文双字幕,包括 Udemy 原本无任何字幕的课程。 我们致力于提升您的学习体验。

Udemy 字幕现状与本站服务:
○ Udemy 绝大多数课程本身不提供任何字幕。在少数提供字幕的课程中,也几乎不提供中文字幕。

本站字幕服务流程:
Udemy 有字幕: 我们会将其翻译成中文字幕,与英文字幕一同提供。
Udemy 无字幕: 我们会通过技术手段识别生成英文字幕,再翻译成中文字幕,一同提供给您。

字幕服务重要说明(请您理解):
翻译精度: 字幕翻译采用谷歌翻译引擎完成,虽不及人工翻译精准,但足以保障您正常学习理解。
若您仍然觉得字幕精度较低: 可联系站长针对性润色字幕(该服务仅限本站会员)。
4. 关于视频存储与使用

视频存储位置与观看/下载方式?
本站所有课程视频均存储于网盘平台。
您支持在线观看: 可在网盘内直接播放学习。
您支持下载: 可将视频下载至本地,使用播放器播放,更灵活便捷。

主要存储网盘:百度网盘

视频格式与加密情况?
本站所有课程视频均以 MP4 或 MKV 通用格式提供。
视频文件不加密,您可自由分享(请遵守相关法律法规)。
播放建议: 使用本地播放器(如 PotPlayer)播放时,可同时加载中英文字幕文件,学习体验更佳。您可参考我们提供的《PotPlayer 挂载中英双字幕教程》。
5. 关于售后支持与退款政策

遇到问题如何联系?
无论您在购买前或购买后遇到任何疑问,都欢迎随时联系站长。 我们将竭诚为您服务。

退款政策说明:
原则: 由于虚拟商品(课程、资料等)具有可复制性,一旦购买成功并完成下载,原则上不支持退款。

请您在购买前仔细阅读课程介绍、资料说明及本条款,确认符合您的需求。 如有不确定之处,欢迎先行咨询站长。

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