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终极 Pandas 训练营:高级 Python 数据分析
掌握强大的 Pandas 库,分析、操作和可视化数据。内含超过 10 个数据集及奖励!
讲师:Andy Bek
![图片[1]-终极Pandas训练营高级Python数据分析 | The Ultimate Pandas Bootcamp Advanced Python Data Analysis-幻仿编程](https://hfbc101.com/wp-content/uploads/2026/01/【00447】the-ultimate-pandas-bootcamp-advanced-python-data-analysis.webp)
您将学到什么
- 从零开始学习有关熊猫的一切知识!
- 深入了解熊猫数据结构。
- 转换、清理、过滤、分组、透视以及以其他方式操作任何数据集。
- 了解相关的计算机科学主题,如随机数生成器、二元运算符、内存指针等!
- 练习在 Pandas 中直接读取来自网络、pickle、Excel 文件的数据。
- 发现并学习数百种在 pandas 和 python 中操作数据的方法、属性和技术。
探索相关主题
- 熊猫
- 其他 IT 和软件
- 信息技术与软件
要求
- 一台电脑(Windows/Mac/Linux)。就这些!
- 不需要任何 Python 的先验知识。
- 无需事先了解熊猫。
描述
欢迎来到在线学习和掌握使用 pandas和 python进行数据分析的最佳资源。
通过超过 32 小时、10 多个数据集和 50 多个技能挑战,您不仅将获得对pandas 1.x 的实践掌握,还将获得数十种计算机科学、统计学和编程概念的实践掌握。
我们将分解、理解和实践 pandas 和 python 中的数百种方法、属性和技术,从根本上改变您处理数据的方式。
在终极 Pandas 训练营 (2022)中,你将不再使用过时的 Pandas 版本,也不再对同一个枯燥的数据集编写重复的命令。相反,你将学习用Pandas和Python 语言解决有趣的实际数据问题,同时处理各种类型的数据集,涵盖葡萄酒份量、电子游戏销量、SAT 成绩、股票价格、大学薪资等等!
数据分析是一门应用科学,这就是为什么在每个部分中,您都会停下来练习在专门的技能挑战中学到的知识,然后是详细的解决方案,我们经常在其中考虑和比较替代解决方案。
数据分析是各行各业最热门的技能之一,而且职位数量也在不断增加。Python 也正日益成为人们的首选语言。
Pandas 是一个出色的开源库,体现了这些趋势:基于 Python 编程语言,Pandas 是 Python 数据科学社区中事实上的数据分析库。
––––– 结构与课程 –––––
在超过 31 个小时内,我们将介绍 Pandas 提供的所有内容,从操作系列和数据框到合并数据集、处理时间序列、聚合、过滤、排序等等!
训练营的前四个部分构成了核心课程。你将熟悉序列和数据框,并深入了解 Pandas 的数据结构。
· 系列概览
· 系列方法及处理
· 介绍 DataFrames
更深入地了解 DataFrames
在接下来的八个部分中,您将深入了解更高级的主题,并将您的熊猫技能提升到另一个层次,学习如何处理多个数据集、操作时间序列、可视化数据、编写自定义函数来转换数据等等。
· 使用多个 DataFrame
· 走向多维
· GroupBy 和聚合
· 使用枢轴进行重塑
· 使用日期和时间
· 正则表达式和文本操作
· 数据可视化
· 数据格式和 I/O
Pandas 和 python 相辅相成,这就是为什么这个训练营还包括对 python 编程语言的完整介绍,以便您立即开始编写pythonic代码。
这是关于当今最宝贵技能之一的终极课程。希望你能够掌握使用 Pandas 进行数据分析的技能。
里面见!
本课程适合哪些人:
- 任何想要深入了解和掌握熊猫的人
- 任何有兴趣使用 Python 进行数据分析的人
| 共 320 节课程 • 总时长 32 小时 8 分钟 | |
| 第一章 介绍 | |
| 1. 课程结构 | 1分25秒 |
| 2. Pandas 不是单线程 | 1分58秒 |
| 3. Anaconda | 3分20秒 |
| 4. Jupyter Notebooks | 11分36秒 |
| 5. 云端与本地 | 5分40秒 |
| 6. 你好 Python | 4分16秒 |
| 7. NumPy | 11分42秒 |
| 第二章 系列概览 | |
| 1. 第1节 简介 | 1分6秒 |
| 2. 什么是系列 | 3分57秒 |
| 3. 参数与参数的区别 | 2分48秒 |
| 4. 数据中有什么 | 5分48秒 |
| 5. 数据类型属性 | 2分15秒 |
| 6. BONUS dtypeo到底是什么 | 3分23秒 |
| 7. 索引和范围索引 | 7分10秒 |
| 8. 序列与索引名称 | 5分20秒 |
| 9. 技能挑战 | 2分3秒 |
| 10. 解决方案 | 4分13秒 |
| 11. 另一种解决方案 | 3分2秒 |
| 12. head和tail方法 | 5分43秒 |
| 13. 按索引位置提取 | 7分34秒 |
| 14. 通过标签访问元素 | 6分59秒 |
| 15. 附加内容 addprefix 和 addsuffix 方法 | 3分30秒 |
| 16. 使用点表示法 | 3分45秒 |
| 17. 布尔掩码与loc索引器 | 8分16秒 |
| 18. 使用iloc按位置提取数据 | 3分58秒 |
| 19. 使用Callables配合loc和iloc | 9分53秒 |
| 20. 使用get进行选择 | 5分19秒 |
| 21. 选择回顾 | 5分33秒 |
| 22. 技能挑战 | 1分50秒 |
| 23. 解决方案 | 5分22秒 |
| 第三章 系列方法与处理 | |
| 1. 章节介绍 | 1分49秒 |
| 2. 使用readcsv读取数据 | 8分58秒 |
| 3. 使用size、shape和len进行序列大小调整 | 4分35秒 |
| 4. 唯一值与序列单调性 | 5分20秒 |
| 5. count方法(1) | 2分16秒 |
| 6. count方法 | 2分16秒 |
| 7. 访问和统计缺失值 | 9分26秒 |
| 8. 额外方法 | 5分16秒 |
| 9. 另一面 notnull 与 notna | 3分1秒 |
| 10. Python中布尔值本质上是数字 | 3分19秒 |
| 11. 技能挑战 | 1分20秒 |
| 12. 解决方案 | 2分52秒 |
| 13. 删除和填充缺失值 | 4分34秒 |
| 14. 描述性统计 | 8分23秒 |
| 15. describe方法 | 2分31秒 |
| 16. 模式与值计数 | 7分21秒 |
| 17. idxmax和idxmin | 5分49秒 |
| 18. 使用sortvalues进行排序 | 5分16秒 |
| 19. nlargest 和 nsmallest | 2分49秒 |
| 20. 使用sortindex进行排序 | 3分41秒 |
| 21. 技能挑战 | 1分2秒 |
| 22. 解决方案 | 2分9秒 |
| 23. 序列运算与填充值 | 8分26秒 |
| 24. 附加内容 计算方差与标准差 | 4分33秒 |
| 25. 累计操作 | 5分2秒 |
| 26. 使用diff进行成对差异分析 | 3分42秒 |
| 27. 系列迭代 | 4分11秒 |
| 28. 过滤筛选与掩码 | 11分41秒 |
| 29. 使用update apply和map进行转换 | 13分26秒 |
| 30. 技能挑战 | 2分24秒 |
| 31. 解决方案1 读取数据 | 2分7秒 |
| 32. 解决方案2 均值 中位数和标准差 | 3分19秒 |
| 33. 解决方案3 Z分数 | 8分4秒 |
| 第四章 使用DataFrames | |
| 1. 章节介绍 | 1分40秒 |
| 2. 什么是DataFrame | 10分31秒 |
| 3. 创建 DataFrame | 4分40秒 |
| 4. 额外内容 构建DataFrame的另外4种方法 | 16分8秒 |
| 5. 信息方法 | 4分29秒 |
| 6. 营养数据解读 | 3分55秒 |
| 7. 清理重复索引 | 5分38秒 |
| 8. sample方法 | 4分14秒 |
| 9. 额外内容 有放回抽样或加权抽样 | 7分37秒 |
| 10. BONUS 随机数是如何生成的 | 5分40秒 |
| 11. DataFrame 轴 | 4分29秒 |
| 12. 修改索引 | 7分41秒 |
| 13. 按标签从数据框提取数据 | 7分22秒 |
| 14. 按位置提取DataFrame | 8分37秒 |
| 15. 使用at和iat进行单值访问 | 5分24秒 |
| 16. BONUS getloc方法 | 6分28秒 |
| 17. 技能挑战 | 1分17秒 |
| 18. 解决方案 | 7分49秒 |
| 19. 更多清理工作转向数值化 | 3分25秒 |
| 20. astype方法 | 5分56秒 |
| 21. DataFrame替换正则表达式初探 | 10分18秒 |
| 22. 第1部分 收集单位 | 12分59秒 |
| 23. 重命名方法 | 7分51秒 |
| 24. DataFrame dropna | 10分53秒 |
| 25. BONUS 使用子集进行dropna操作 | 7分55秒 |
| 26. 第2部分 合并带有列名的单元 | 11分32秒 |
| 27. 第3部分 从数值中移除单位 | 6分35秒 |
| 28. 2D过滤 | 9分15秒 |
| 29. DataFrame 排序 | 7分59秒 |
| 30. 在DataFrames之间使用Series | 6分9秒 |
| 31. 额外内容 最小值和最大值以及索引最小值和最大值与健康食品 | 9分15秒 |
| 32. DataFrame的nlargest和nsmallest方法 | 5分49秒 |
| 33. 技能挑战 | 1分26秒 |
| 34. 解决方案 | 5分53秒 |
| 35. 又一个技能挑战 | 2分 |
| 36. 解决方案 | 6分48秒 |
| 第五章 DataFrames 深入解析 | |
| 1. 章节介绍 | 2分23秒 |
| 2. 介绍一个新数据集 | 3分56秒 |
| 3. 快速回顾布尔掩码索引 | 3分42秒 |
| 4. 更多布尔掩码方法 | 10分27秒 |
| 5. 布尔值的二元运算符 | 10分29秒 |
| 6. 额外内容 异或和补码二进制运算 | 12分57秒 |
| 7. 组合条件 | 7分52秒 |
| 8. 条件作为变量 | 4分44秒 |
| 9. 技能挑战 | 1分7秒 |
| 10. 解决方案 | 6分58秒 |
| 11. 索引 | 10分 |
| 12. 使用查找进行花式索引 | 8分30秒 |
| 13. 按索引或列排序 | 6分59秒 |
| 14. 排序与重新排序 | 12分29秒 |
| 15. 额外方法 | 2分13秒 |
| 16. 额外提示 请避免这样排序 | 3分37秒 |
| 17. 技能挑战 | 1分17秒 |
| 18. 解决方案 | 4分3秒 |
| 19. 识别重复项 | 10分40秒 |
| 20. 移除重复项 | 6分13秒 |
| 21. 删除DataFrame行 | 2分58秒 |
| 22. BONUS 删除列 | 3分2秒 |
| 23. BONUS 另一种弹出方式 | 4分13秒 |
| 24. BONUS 一个复杂的替代方案 | 5分12秒 |
| 25. DataFrames中的空值 | 7分13秒 |
| 26. 删除和填充DataFrame缺失值 | 7分49秒 |
| 27. BONUS 使用fillna的方法和轴 | 10分5秒 |
| 28. 技能挑战 | 1分37秒 |
| 29. 解决方案 | 7分 |
| 30. 使用agg计算聚合 | 9分23秒 |
| 31. 相同形状变换 | 14分43秒 |
| 32. 使用apply实现更多灵活性 | 13分14秒 |
| 33. 使用applymap进行元素级操作 | 13分35秒 |
| 34. 技能挑战 | 2分7秒 |
| 35. 解决方案 | 4分56秒 |
| 36. 设置DataFrame值 | 6分54秒 |
| 37. 设置复制警告 | 7分15秒 |
| 38. 视图与副本 | 9分 |
| 39. 添加DataFrame列 | 8分2秒 |
| 40. 向DataFrames添加行 | 9分58秒 |
| 41. BONUS DataFrame在内存中是如何存储的 | 4分7秒 |
| 42. 技能挑战 | 1分25秒 |
| 43. 解决方案 | 5分53秒 |
| 第六章 使用多个DataFrame | |
| 1. 第1节 简介 | 1分9秒 |
| 2. 介绍五个新数据集 | 5分41秒 |
| 3. 合并DataFrame | 7分39秒 |
| 4. 重复索引问题 | 7分54秒 |
| 5. 强制唯一索引 | 7分36秒 |
| 6. BONUS 使用concat创建多个索引 | 4分30秒 |
| 7. 列轴拼接 | 4分17秒 |
| 8. append方法 concat的特殊情况 | 2分32秒 |
| 9. 不同列上的连接 | 4分48秒 |
| 10. 技能挑战 | 1分42秒 |
| 11. 解决方案 | 10分29秒 |
| 12. merge方法 | 6分12秒 |
| 13. 左对齐与右对齐参数 | 4分44秒 |
| 14. 内连接与外连接 | 5分37秒 |
| 15. 左连接与右连接对比 | 3分58秒 |
| 16. 一对一与一对多连接 | 9分32秒 |
| 17. 多对多连接 | 8分34秒 |
| 18. 按索引合并 | 5分38秒 |
| 19. join方法 | 3分5秒 |
| 20. 技能挑战 | 1分11秒 |
| 21. 解决方案 | 6分36秒 |
| 第七章 进入多维空间 | |
| 1. 第1节 简介 | 1分51秒 |
| 2. 介绍新数据 | 4分49秒 |
| 3. 索引和范围索引 | 4分29秒 |
| 4. 创建多级索引 | 3分45秒 |
| 5. 从CSV读取创建多级索引 | 3分53秒 |
| 6. 索引分层DataFrame | 8分6秒 |
| 7. 索引范围和切片 | 11分56秒 |
| 8. BONUS 使用 pdIndexSlice | 4分13秒 |
| 9. 使用xs进行横截面分析 | 5分30秒 |
| 10. 技能挑战 | 1分13秒 |
| 11. 解决方案 | 7分23秒 |
| 12. MultiIndex对象剖析 | 7分52秒 |
| 13. 添加另一个关卡 | 5分58秒 |
| 14. 随机打乱关卡 | 4分29秒 |
| 15. 移除多级索引层级 | 6分2秒 |
| 16. 多级索引排序索引 | 6分11秒 |
| 17. 更多多级索引方法 | 8分6秒 |
| 18. 使用stack进行重塑 | 5分51秒 |
| 19. Flipside 解构 | 6分35秒 |
| 20. BONUS 手动创建多级列 | 10分59秒 |
| 21. 更简单的转置方法 | 2分53秒 |
| 22. 附加内容 关于面板 | 3分28秒 |
| 23. 技能挑战 | 1分31秒 |
| 24. 解决方案 | 7分47秒 |
| 第八章 分组与聚合 | |
| 1. 章节介绍 | 1分15秒 |
| 2. 新数据游戏销售 | 3分4秒 |
| 3. 简单聚合回顾 | 5分13秒 |
| 4. 条件聚合 | 5分29秒 |
| 5. 拆分应用合并模式 | 4分43秒 |
| 6. groupby方法 | 4分34秒 |
| 7. DataFrameGroupBy对象 | 4分6秒 |
| 8. 自定义索引到组映射 | 4分32秒 |
| 9. BONUS 系列 groupby | 4分48秒 |
| 10. 技能挑战 | 1分1秒 |
| 11. 解决方案 | 5分42秒 |
| 12. 遍历分组 | 3分15秒 |
| 13. 手动选择子组 | 4分52秒 |
| 14. 多索引分组 | 5分46秒 |
| 15. 微调聚合 | 8分59秒 |
| 16. 命名聚合 | 7分8秒 |
| 17. filter方法 | 5分35秒 |
| 18. GroupBy 转换 | 8分19秒 |
| 19. 额外内容 还有apply方法 | 7分48秒 |
| 20. 技能挑战 | 1分11秒 |
| 21. 解决方案 | 4分53秒 |
| 第九章 使用数据透视表重塑数据 | |
| 1. 章节介绍 | 1分12秒 |
| 2. 纽约市SAT成绩新数据 | 4分39秒 |
| 3. 数据透视 | 7分19秒 |
| 4. 撤销数据透视表 | 6分1秒 |
| 5. 聚合体是什么 | 5分47秒 |
| 6. 数据透视表 | 6分42秒 |
| 7. 额外内容 平均百分比的问题 | 7分57秒 |
| 8. 使用GroupBy复制数据透视表 | 2分51秒 |
| 9. 添加边距 | 5分6秒 |
| 10. 多级索引数据透视表 | 3分13秒 |
| 11. 应用多个函数 | 4分13秒 |
| 12. 技能挑战 | 1分25秒 |
| 13. 解决方案 | 6分1秒 |
| 第十章 处理日期和时间 | |
| 1. 章节介绍 | 1分13秒 |
| 2. Python datetime模块 | 9分39秒 |
| 3. 从文本中解析日期 | 10分19秒 |
| 4. 更优秀的dateutil | 4分54秒 |
| 5. 从Datetime到字符串 | 5分31秒 |
| 6. 使用Numpy实现高性能日期时间处理 | 8分59秒 |
| 7. Pandas时间戳 | 5分10秒 |
| 8. 我们的数据集布伦特油价 | 4分29秒 |
| 9. 日期解析与DatetimeIndex | 5分54秒 |
| 10. 一个很酷的快捷方式 readcsv 与 parsedates | 4分1秒 |
| 11. 日期索引 | 5分39秒 |
| 12. 技能挑战 | 1分6秒 |
| 13. 解决方案 | 3分52秒 |
| 14. DateTimeIndex 属性访问器 | 8分54秒 |
| 15. 创建日期范围 | 6分33秒 |
| 16. 使用pdDateOffset调整日期 | 7分27秒 |
| 17. BONUS 时间差与绝对时间 | 6分55秒 |
| 18. 重采样时间序列 | 8分12秒 |
| 19. 上采样与插值 | 10分20秒 |
| 20. 关于asfreq | 9分21秒 |
| 21. 附加内容 滚动窗口 | 11分26秒 |
| 22. 技能挑战 | 1分24秒 |
| 23. 解决方案 | 5分18秒 |
| 第11章 正则表达式与文本处理 | |
| 1. 章节介绍 | 1分48秒 |
| 2. 我们的数据波士顿马拉松跑者 | 3分8秒 |
| 3. Python中的字符串方法 | 7分4秒 |
| 4. Pandas中的向量化字符串操作 | 3分36秒 |
| 5. 案例操作 | 2分51秒 |
| 6. 查找字符和单词 | 6分22秒 |
| 7. 字符串与空白字符 | 7分2秒 |
| 8. 字符串分割与拼接 | 9分32秒 |
| 9. 更多拆分参数 | 8分14秒 |
| 10. 技能挑战 | 1分 |
| 11. 解决方案 | 4分22秒 |
| 12. 截取子字符串 | 5分50秒 |
| 13. 使用字符串方法进行掩码处理 | 7分2秒 |
| 14. BONUS 使用getdummies解析指标 | 10分21秒 |
| 15. 文本替换 | 7分33秒 |
| 16. 正则表达式入门 | 14分24秒 |
| 17. 更多正则表达式概念 | 11分10秒 |
| 18. 如何学习正则表达式 | 11分43秒 |
| 19. 这是有效的电子邮件吗 | 16分43秒 |
| 20. 额外内容 重新编译的意义是什么 | 3分27秒 |
| 21. Pandas 字符串包含 分割 与 正则表达式替换 | 14分37秒 |
| 22. 技能挑战 | 1分21秒 |
| 23. 解决方案 | 12分21秒 |
| 第12章 数据可视化 | |
| 1. 第1节 简介 | 1分21秒 |
| 2. 数据可视化艺术 | 2分52秒 |
| 3. matplotlib 基础知识 | 12分8秒 |
| 4. 折线图 | 11分11秒 |
| 5. 条形图 | 10分57秒 |
| 6. 饼图 | 10分18秒 |
| 7. 直方图 | 10分8秒 |
| 8. 散点图 | 11分13秒 |
| 9. 其他可视化选项 | 8分47秒 |
| 10. 额外内容 数据墨水和图表垃圾 | 3分26秒 |
| 11. 技能挑战 | 1分33秒 |
| 12. 解决方案 | 8分13秒 |
| 第13章 数据格式与输入输出 | |
| 1. 章节介绍 | 52秒 |
| 2. 读取JSON | 5分1秒 |
| 3. 阅读HTML | 14分12秒 |
| 4. 读取Excel | 7分58秒 |
| 5. 创建输出方法族 | 14分56秒 |
| 6. 额外介绍Pickling | 6分24秒 |
| 7. Pandas中的Pickles | 4分53秒 |
| 8. 其他多种格式 | 4分9秒 |
| 9. 技能挑战 | 2分41秒 |
| 10. 解决方案 | 7分10秒 |
| 第14章 附录A Python基础快速入门 | |
| 1. 第1节 简介 | 1分45秒 |
| 2. 数据类型 | 2分35秒 |
| 3. 变量 | 8分27秒 |
| 4. 算术与增强赋值运算符 | 7分16秒 |
| 5. 整数与浮点数 | 8分54秒 |
| 6. 布尔值和比较运算符 | 5分12秒 |
| 7. 字符串 | 7分52秒 |
| 8. 方法 | 6分29秒 |
| 9. 容器 I 列表 | 6分8秒 |
| 10. 列表与字符串 | 6分53秒 |
| 11. 列表方法和函数 | 7分54秒 |
| 12. 容器 II 元组 | 4分43秒 |
| 13. 容器第3集 集合 | 10分32秒 |
| 14. 容器第4集 字典 | 5分15秒 |
| 15. 字典键与值 | 8分14秒 |
| 16. 成员运算符 | 4分28秒 |
| 17. 控制流程 if else 和 elif | 8分21秒 |
| 18. 非布尔值的真值 | 3分28秒 |
| 19. For循环 | 5分5秒 |
| 20. 范围不可变序列 | 5分10秒 |
| 21. While循环 | 5分55秒 |
| 22. 中断与继续 | 4分15秒 |
| 23. 压缩可迭代对象 | 3分39秒 |
| 24. 列表推导式 | 7分47秒 |
| 25. 定义函数 | 10分19秒 |
| 26. 函数参数 位置参数与关键字参数 | 6分54秒 |
| 27. Lambda表达式 | 5分28秒 |
| 28. 导入模块 | 5分38秒 |
| 第15章 附录B 本地安装与设置 | |
| 1. 安装 Anaconda 和 Python Windows | 7分17秒 |
| 2. 在 Mac 上安装 Anaconda 和 Python | 2分27秒 |
| 3. 在Linux上安装Anaconda和Python | 4分13秒 |
| 1. 关于课程更新与获取 如何获取本站课程? ○ 免费获取方式:在本站签到、评论、发布文章等可获取积分,通过积分购买课程。 ○ 付费获取方式:购买本站【月度会员】或【永久会员】。 课程购买后是否支持更新? ○ 是的,所有课程均提供免费更新服务。 我们致力于为您提供持续的学习支持。 如何获取更新? ○ 单独购买的课程: 您可在“个人中心”随时查看购买记录及最新下载链接,轻松获取免费更新。 ○ 永久会员: 您可在相关页面直接查看最新下载地址,随时免费获取更新。 ○ 非永久会员(重要提示):通过会员权限下载的课程,在“个人中心”可能不显示具体订单记录。 因此,会员到期后,您将无法通过“个人中心”查看最新下载链接。 ① 解决方案建议:续费会员: 恢复会员权限后,即可再次查看所有最新下载链接。 ② 妥善保存下载链接: 我们强烈建议您在会员有效期内,保存好本站分享的课程下载链接。通常,课程更新内容会直接补充到原有分享链接中。 |
| 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。 ① 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。 ② 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: ① 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。 ② 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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