202501期数据分析-小新老师

云计算/大数据

课程简介

本期资料针对 Python 数据分析领域的工程化落地，旨在打通从底层数值计算到上层数据清洗的完整技术链路。在云计算与大数据日益普及的当下，掌握高效的数值计算库是进行特征工程与模型训练的前提。课程内容严格遵循“底层设施构建—核心工具应用—数学原理支撑”的逻辑，帮助开发者摆脱零散 API 调用的困境，建立起一套可复用的数据处理架构。这套资料特别适合已经熟悉 P…

已有 22 人浏览发布 2025-12-20 更新 2026-09-12

本期资料针对 Python 数据分析领域的工程化落地，旨在打通从底层数值计算到上层数据清洗的完整技术链路。在云计算与大数据日益普及的当下，掌握高效的数值计算库是进行特征工程与模型训练的前提。课程内容严格遵循“底层设施构建—核心工具应用—数学原理支撑”的逻辑，帮助开发者摆脱零散 API 调用的困境，建立起一套可复用的数据处理架构。这套资料特别适合已经熟悉 Python 基本语法，但尚未接触过高性能数值计算库，或者希望在现有代码库中引入更优数据结构的中级开发者。对于缺乏实战经验的学习者，资料中提供的工程化案例能直接作为对照实践的蓝本，而非仅仅停留在理论层面的空谈。

技术栈深度解析与学习路径规划

学习过程应严格遵循资料包中的逻辑顺序，不可跳跃式学习。首先必须攻克环境搭建与 Numpy 入门模块，这是整个数据科学栈的基石。Numpy 作为底层引擎，其数组对象的高效内存占用机制与广播运算规则，直接决定了后续 Pandas 性能的上限。在此阶段，不要急于上手 Pandas，而应深入理解 Numpy 的向量化操作与线性代数接口，因为 Pandas 的许多底层优化正是基于 Numpy 的。完成基础铺垫后，再进入 Pandas 介绍与使用章节，重点钻研分组聚合、多级索引及复杂数据清洗技术。同时，务必结合线性代数与 IO 章节进行同步学习，理解数据读写（IO）的底层原理以及矩阵运算在数据分析中的数学本质，这将帮助你从原理层面理解为什么某些操作更快，从而在编写代码时能主动选择更优的算法策略。

实战产出与资料配合使用指南

学完本课程后，你应具备独立搭建高性能数据分析环境的能力，并能熟练运用线性代数知识解决数据特征提取问题，同时掌握使用 Pandas 处理复杂异构数据的标准范式。资料包中的内容不应被视为静态的教程文档，而应作为动态的开发参考系。建议在学习每一个知识点时，立即尝试复现笔记中的代码案例，并在此基础上进行“破坏性实验”：尝试修改数据类型、改变参数组合或替换底层算法，观察性能变化与输出结果差异。这种通过微调与重构来验证原理的学习方式，远比被动阅读视频或文档更能加深记忆。此外，利用资料中的图片与代码片段，尝试绘制属于自己的数据可视化流程，将分散的知识点串联成完整的项目模块。最终目标是能够独立搭建一个包含数据导入、清洗、特征工程及初步分析的原型系统，为承接实际的大数据项目打下坚实的工程基础。

【资源目录】: ├──1-环境搭建和Numpy入门 | ├──安装包和安装教程.zip 1013.65M | └──笔记文件.zip 525.10kb ├──10-线性代数与IO | └──笔记 | | └──NumPy 线性代数与IO.md 7.95kb ├──11-Pandas介绍与使用 | └──笔记 (1) | | ├──上课代码 | | | └──nameno1.npy 0.16kb | | ├──图片 | | | ├──image-20241118132946794.png 8.99kb | | | ├──image-20241118140422241.png 33.62kb | | | ├──image-20241119140014608.png 8.50kb | | | ├──image-20241119140111204.png 3.48kb | | | ├──image-20241119140206133.png 32.49kb | | | └──image-20241121185933207.png 20.67kb | | └──Pandas教程.md 32.24kb ├──12-Pandas结构与函数 | └──笔记 (1) | | ├──上课代码 | | | └──nameno1.npy 0.16kb | | ├──图片 | | | ├──image-20241118132946794.png 8.99kb | | | ├──image-20241118140422241.png 33.62kb | | | ├──image-20241119140014608.png 8.50kb | | | ├──image-20241119140111204.png 3.48kb | | | ├──image-20241119140206133.png 32.49kb | | | └──image-20241121185933207.png 20.67kb | | └──Pandas教程.md 32.24kb ├──13-Pandas数据读取 | ├──上课代码 | | └──Untitled.ipynb 11.38kb | ├──图片 | | ├──image-20241121215945013.png 11.60kb | | ├──image-20241121220100001.png 10.59kb | | ├──image-20241121220149838.png 5.60kb | | ├──image-20241121220230971.png 17.99kb | | ├──image-20241121220358599.png 11.59kb | | ├──image-20241121220432895.png 9.24kb | | └──image-20241121220719241.png 5.25kb | └──Python Pandas读取文件.md 8.45kb ├──14-Pandas数据清洗 | └──笔记 (1) | | ├──上课代码 | | | └──Untitled1.ipynb 54.56kb | | ├──图片 | | | ├──image-20241123135534936.png 31.51kb | | | ├──image-20241123140313797.png 8.63kb | | | ├──image-20241123140408946.png 8.42kb | | | ├──image-20241123140439683.png 8.14kb | | | ├──image-20241123140653629.png 8.04kb | | | ├──image-20241123140720892.png 7.95kb | | | ├──image-20241123140822425.png 6.35kb | | | ├──image-20241123140923963.png 8.87kb | | | ├──image-20241123141140797.png 5.87kb | | | ├──image-20241123141336902.png 7.50kb | | | ├──image-20241123141416451.png 5.33kb | | | ├──image-20241123141740293.png 17.27kb | | | ├──image-20241123142249156.png 18.34kb | | | ├──image-20241123142803612.png 8.07kb | | | ├──image-20241123143210234.png 5.72kb | | | ├──image-20241123143412626.png 9.40kb | | | ├──image-20241123143901785.png 7.60kb | | | ├──image-20241123143954564.png 11.11kb | | | ├──image-20241123144110810.png 6.87kb | | | ├──image-20241123144506661.png 23.52kb | | | ├──image-20241123144641545.png 13.16kb | | | ├──image-20241123145510030.png 20.08kb | | | ├──image-20241123145744530.png 1.64kb | | | └──image-20241123150108327.png 94.11kb | | └──pandas数据清洗.md 10.00kb ├──15-Matplotlib绘图 | └──笔记 (1) | | ├──上课代码 | | | └──Untitled2.ipynb 40.79kb | | ├──图片 | | | ├──image-20241125133751307.png 8.28kb | | | ├──image-20241125134048552.png 14.20kb | | | ├──image-20241125134244487.png 16.91kb | | | ├──image-20241125134335508.png 16.60kb | | | ├──image-20241125135144519.png 16.28kb | | | ├──image-20241125135249515.png 44.59kb | | | ├──image-20241125135417071.png 28.87kb | | | ├──image-20241125135900128.png 15.57kb | | | ├──image-20241126130707018.png 110.76kb | | | ├──image-20241126134555014.png 67.11kb | | | ├──image-20241126134701764.png 69.94kb | | | ├──image-20241126140313249.png 15.32kb | | | ├──image-20241126141231677.png 13.82kb | | | ├──image-20241126141414729.png 6.33kb | | | ├──image-20241126215556388.png 18.77kb | | | ├──image-20241126215706298.png 18.88kb | | | ├──image-20241126220018161.png 20.31kb | | | └──image-20241126220218710.png 26.07kb | | └──Matplotlib教程.md 20.08kb ├──16-网格格式与标题和多图 | ├──上课代码 | | └──Untitled2.ipynb 53.08kb | ├──图片 | | ├──image-20241128220502157.png 51.53kb | | ├──image-20241128220654936.png 2.78kb | | ├──image-20241128220748745.png 37.65kb | | ├──image-20241128220846721.png 29.44kb | | ├──image-20241128221023350.png 36.76kb | | ├──image-20241216210818087.png 51.95kb | | ├──image-20241218211900770.png 22.56kb | | ├──image-20241218221549263.png 22.24kb | | ├──image-20241218221906023.png 13.74kb | | ├──image-20241218222036818.png 22.38kb | | └──image-20241218222138184.png 14.32kb | └──Matplotlib 绘图线.md 6.41kb ├──17-饼图与直方图 | └──笔记 (1) | | ├──图片 | | | ├──af3ddff7580ee52a9ee24d7368ab1dbc.png 12.21kb | | | ├──ccfa3b47cfa040d43b899cad1acbd6bf-1.png 361.04kb | | | ├──hist-pandas.png 16.33kb | | | ├──image-20240509134207016.png 107.72kb | | | ├──img_matplotlib_pie1.png 12.83kb | | | ├──map.jpeg 96.74kb | | | ├──pl-pie-2.png 37.48kb | | | ├──pl_pie-3.png 55.22kb | | | ├──readimg-crop.png 57.06kb | | | ├──readimg-red.png 160.15kb | | | ├──runoob-imread-1.png 170.94kb | | | ├──runoob-pie-test-1.png 18.21kb | | | ├──runoob-test-hist-2.png 15.19kb | | | ├──runoob-test-hist.png 12.13kb | | | ├──runoob-test-imshow-1.png 26.01kb | | | ├──runoob-test-imshow-2.png 6.26kb | | | ├──runoob-test-imshow-3.png 12.12kb | | | ├──runoob-test-imshow-5.png 10.56kb | | | ├──runoob-test-imshow-6.png 33.55kb | | | └──runoob-test.png 32.58kb | | └──Matplotlib 饼图.md 14.22kb ├──18-折线图与散点图 | ├──图片 | | ├──0a975538f9c7a04566942748e6a1737f.png 122.66kb | | ├──0e73ec0869667a5ae5ff58e2918b4f13.png 93.31kb | | ├──0e8f4184fa692adc29e9fae5f1bab1c7.png 17.45kb | | ├──1d2ed8f3a1095411ea370aa858251405.png 69.11kb | | ├──2642d0da1b25a350d873c7c7e4cc7c71.png 87.24kb | | ├──270abec4a47a4fe7cfce687a291a22e7.png 86.19kb | | ├──28372e54a24f2481033e5a021b03630f.png 31.64kb | | ├──3221c757d8f731ab54a8bbadcc73042d.png 57.01kb | | ├──5a9859daf3efe5adaa47ea8a3c48e782.png 91.21kb | | ├──5b84c6eabef6e747bf03c791802fc975.png 12.33kb | | ├──6422b585ecdc8c44af69c728d4866fa6.png 14.95kb | | ├──67cbb0fd6c1cb7b5f814f033b78f4e7d.png 27.93kb | | ├──7898b43bc1f48de8d1c0adfde53da624.png 57.25kb | | ├──8eb9c3c166aaa438bd51e3b999b1e0ac.png 15.15kb | | ├──9c672ae2ffd5ea02034cd4fa21d31c32.png 243.99kb | | ├──9f9e551837b2d03a45ee30134bbf0531.png 72.29kb | | ├──b21d1c0b452674017a539050b5d83d0a.png 55.21kb | | ├──b93474eab052e4dc73084bde045e374d.png 304.29kb | | ├──cf67d5b442a88fdc998a901bad00aa5b.png 125.34kb | | ├──d73edf3a09a58e7118de9cd035500ecb.png 28.03kb | | ├──f50fb3f5fcc9f6a80bccb172b710d794.png 35.43kb | | ├──f6cf491b79b0750282e70cd7ecee6021.png 12.17kb | | ├──image-20241018135317245.png 14.13kb | | ├──image-20241018135422346.png 15.31kb | | ├──image-20241018135808508.png 40.62kb | | ├──image-20241018140012601.png 25.78kb | | ├──image-20241018140339140.png 9.84kb | | ├──image-20241018140605641.png 9.79kb | | ├──image-20241018141702011.png 16.83kb | | └──image-20241018183430768.png 46.28kb | └──1.pyecharts模块介绍.md 8.61kb ├──19-pyecharts多图使用 | └──饼图.md 1.41kb ├──2-数据类型和数据属性 | ├──笔记 | | ├──上课代码 | | | └──Untitled1.ipynb 9.34kb | | └──NumPy 教程.md 12.60kb | └──作业.txt 0.06kb ├──20-数据大屏可视化和工具 | └──笔记 (1) | | ├──图片 | | | ├──image-20241021152055986.png 143.73kb | | | ├──image-20241021152208894.png 102.08kb | | | ├──image-20241021152622432.png 39.46kb | | | ├──image-20241021153038391.png 212.34kb | | | ├──image-20241021183038950.png 94.78kb | | | ├──image-20241021183326482.png 338.60kb | | | ├──image-20241022133338696.png 20.20kb | | | ├──image-20241022133438382.png 23.12kb | | | ├──image-20241022133823066.png 25.85kb | | | ├──image-20241022134022197.png 223.08kb | | | ├──image-20241022134121526.png 224.51kb | | | ├──image-20241022134317771.png 48.73kb | | | ├──image-20241022134352583.png 95.64kb | | | ├──image-20241022134457561.png 34.79kb | | | ├──image-20241022134628916.png 131.77kb | | | ├──image-20241022134725351.png 159.38kb | | | └──image-20241022134837468.png 130.31kb | | └──了解数据大屏.md 24.52kb ├──21-奥运会奖牌项目 | └──笔记 (1) | | ├──上课代码 | | | └──Untitled17.ipynb 22.77kb | | ├──数据表 | | | ├──bronzes.xlsx 11.00kb | | | ├──golds.xlsx 10.96kb | | | ├──nations.xlsx 11.36kb | | | └──silvers.xlsx 11.03kb | | ├──图片 | | └──2020东京奥运会奖牌可视化项目分析案例.md 4.06kb ├──3-索引和切片 | └──NumPy创建区间数组.md 6.70kb ├──4-广播和遍历 | ├──笔记 | | ├──上课代码 | | | └──Untitled3.ipynb 10.22kb | | └──NumPy高级索引.md 9.40kb | └──作业.txt 0.05kb ├──5-数组操作 | └──笔记 | | ├──上课代码 | | | └──Untitled4.ipynb 10.58kb | | └──Numpy数组操作.md 25.53kb ├──6-位运算与字符串函数 | └──笔记 | | ├──上课代码 | | | └──Untitled5.ipynb 7.75kb | | └──NumPy 位运算与字符串.md 13.34kb ├──7-算术函数与数学函数 | ├──上课代码 | | └──Untitled6.ipynb 9.03kb | └──算术函数与数学函数和统计函数.md 18.86kb ├──8-排序条件 | └──笔记 | | └──排序和条件筛选.md 6.61kb ├──9.副本视图和矩阵库 | └──笔记 | | ├──图片 | | | ├──118142-7ab3daa7f65551e6.jpg 4.71kb | | | ├──134652C4-1164-466B-ACA2-ECE8B7E6F2AF.jpg 45.61kb | | | ├──144030233.png 5.70kb | | | ├──246E0137-BFFA-40D1-B6E1-8D4A2789B12F.jpg 57.29kb | | | ├──56F473FA-A570-4EA4-BDB5-6C82D6719FC2.png 15.49kb | | | ├──aab94f3654099a22bbf9aedfe99324e2.png 3.08kb | | | ├──color_abbreviation.jpg 20.97kb | | | ├──histogram_plot.jpg 24.19kb | | | ├──matplotlib_demo.jpg 23.83kb | | | ├──Matrix_transpose.gif 78.87kb | | | ├──sine_wave.jpg 29.69kb | | | └──sub_plot.jpg 40.73kb | | └──副本和视图与矩阵库.md 11.93kb └──录播链接.txt 3.10kb 声明：本站所有资料均来源于网络以及用户发布，如对资源有争议请联系微信客服我们可以安排下架！

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