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Python+Vue 全栈开发BI数据可视化项目
〖课程目录〗:
Python+Vue 全栈开发BI数据可视化项目
├──第10章 可视化BI开发实战-系统设计
| ├──10-1 系统设计（上）.mp4 29.31M
| └──10-2 系统设计（下）.mp4 19.15M
├──第11章 可视化BI开发实战-数据存储
| ├──11-1 mysql基本操作回顾.mp4 30.60M
| ├──11-2 配置文件.mp4 2.86M
| ├──11-3 使用python封装mysql1.mp4 15.36M
| ├──11-4 使用python封装mysql2.mp4 23.93M
| ├──11-5 使用python封装mysql3.mp4 43.52M
| ├──11-6 使用python封装mysql4.mp4 24.94M
| └──11-7 本章重点内容回顾.mp4 4.15M
├──第12章 可视化BI开发实战-后端服务开发
| ├──12-1 利用flask快速搭建简单服务并验证.mp4 20.12M
| ├──12-2 利用MVC思路开发数据层内部接口.mp4 26.63M
| ├──12-3 利用MVC思路开发逻辑层内部接口-1.mp4 18.01M
| ├──12-4 利用MVC思路开发逻辑层内部接口-2.mp4 19.28M
| ├──12-5 利用MVC思路开发view层外部接口.mp4 27.23M
| ├──12-6 flask服务入口程序开发.mp4 8.88M
| └──12-7 验证flask服务启动是否正确.mp4 7.47M
├──第13章 可视化开发实战-前端开发
| ├──13-1 前端知识介绍.mp4 5.64M
| ├──13-10 使用js和axios渲染后端数据（下）.mp4 49.36M
| ├──13-2 快速搭建vue脚手架.mp4 12.52M
| ├──13-3 echars组件化.mp4 52.52M
| ├──13-4 脚手架详解.mp4 41.85M
| ├──13-5 echars组件化.mp4 16.42M
| ├──13-6 使用css优化页面布局.mp4 24.92M
| ├──13-7 数据的静态渲染（上）.mp4 61.58M
| ├──13-8 数据的静态渲染（下）.mp4 55.25M
| └──13-9 使用js和axios渲染后端数据（上）.mp4 44.52M
├──第1章 为什么越来越多的开发者选择或者尝试“BI可视化”的新赛道
| ├──1-1 进军可视化IB新赛道，让自己的发展之路更宽.mp4 12.63M
| ├──1-2 本章概览.mp4 1.77M
| ├──1-3 可视化BI的企业需求及业界典型场景.mp4 10.79M
| ├──1-4 BI可视化对标的岗位及前景.mp4 3.19M
| ├──1-5 如何选择更适合的可视化BI工具.mp4 5.43M
| ├──1-6 进军“可视化BI”领域，你准备好了吗.mp4 13.32M
| └──1-7 高效学习可视化BI的方法和线路.mp4 8.93M
├──第2章 知识储备-python必备技能
| ├──2-1 本章概览&技术选型优势.mp4 9.66M
| ├──2-2 细数需要掌握哪些python能力.mp4 10.38M
| ├──2-3 内置数据结构.mp4 16.02M
| ├──2-4 Ndarray数据结构.mp4 20.45M
| ├──2-5 pandas数据结构.mp4 14.83M
| └──2-6 面向对象编程.mp4 15.97M
├──第3章 知识储备-Numpy的使用
| ├──3-1 本章概览及专业术语梳理.mp4 22.96M
| ├──3-2 numpy在数据分析中的用途.mp4 10.77M
| ├──3-3 numpy数据计算.mp4 29.85M
| ├──3-4 numpy数学公式计算以及案例实操.mp4 25.85M
| ├──3-5 Numpy的向量内积及外积运算.html 3.24kb
| ├──3-6 Numpy的矩阵三种乘法运算.html 3.42kb
| └──3-7 本章重点梳理.mp4 4.92M
├──第4章 知识储备-Pandas的使用
| ├──4-1 本章概览.mp4 1.85M
| ├──4-10 利用pandas对数据合并和拼接.mp4 41.88M
| ├──4-11 利用pandas对数据进行遍历.mp4 35.68M
| ├──4-12 利用pandas对数据进行排序.mp4 21.87M
| ├──4-13 利用pandas对数据的缺失值进行处理.mp4 36.10M
| ├──4-14 利用pandas操作文件.mp4 22.13M
| ├──4-15 pandas的使用注意事项.mp4 3.66M
| ├──4-16 pandas 的遍历方法对比（上）.html 4.05kb
| ├──4-17 pandas 的遍历方法对比（下）.html 5.50kb
| ├──4-18 pandas与numpy的性能对比.html 1.44kb
| ├──4-19 本章重点内容梳理.mp4 13.03M
| ├──4-2 pandas介绍.mp4 12.41M
| ├──4-3 pandas与numpy的区别.mp4 4.86M
| ├──4-4 pandas的数据结构（1）.mp4 9.25M
| ├──4-5 pandas的数据结构（2）.mp4 12.47M
| ├──4-6 pandas的数据结构（3）.mp4 14.66M
| ├──4-7 pandas的数据结构（4）.mp4 7.07M
| ├──4-8 pandas的数据结构（5）.mp4 8.02M
| └──4-9 利用pandas对数据描述性统计及分组聚合.mp4 51.29M
├──第5章 知识储备-利用matplotlib可视化展示数据
| ├──5-1 本章概览.mp4 4.81M
| ├──5-2 绘制折线图.mp4 13.62M
| ├──5-3 绘制柱状图.mp4 15.97M
| ├──5-4 绘制散点图.mp4 13.47M
| ├──5-5 绘制直方图.mp4 9.11M
| ├──5-6 重点内容梳理.mp4 3.78M
| ├──5-7 matplotlib常用方法梳理--安装&画布绘制.html 3.59kb
| ├──5-8 matplotlib常用方法梳理--绘制线条&2D图形化（上）.html 4.32kb
| └──5-9 matplotlib常用方法梳理--绘制线条&2D图形化（下）.html 4.13kb
├──第6章 知识储备-数据建模
| ├──6-1 本章概览.mp4 5.56M
| ├──6-10 K-Means聚类算法（上）.mp4 24.90M
| ├──6-11 K-Means聚类算法（下）.mp4 22.04M
| ├──6-12 数据预处理（上）.mp4 28.80M
| ├──6-13 数据预处理（下）.mp4 32.58M
| ├──6-14 数据标准化及K-Means分析.mp4 42.93M
| ├──6-15 Jupyter的安装及注意事项.html 4.09kb
| ├──6-16 时间序列模型.mp4 15.61M
| ├──6-17 重点内容梳理.mp4 5.67M
| ├──6-2 多元回归模型介绍.mp4 4.74M
| ├──6-3 多元回归模型建模（上）.mp4 23.90M
| ├──6-4 多元回归模型建模（下）.mp4 23.95M
| ├──6-5 数据预处理（上）.mp4 40.18M
| ├──6-6 数据预处理（中）.mp4 51.75M
| ├──6-7 数据预处理（下）.mp4 29.24M
| ├──6-8 评估房产.mp4 58.85M
| └──6-9 数据可视化.mp4 63.87M
├──第7章 可视化BI开发实战-情景分析
| └──7-1 情景分析.mp4 8.88M
├──第8章 可视化BI开发实战-数据预处理
| ├──8-1 本章概览及为什么数据预处理.mp4 13.80M
| ├──8-2 异常数据处理.mp4 24.33M
| ├──8-3 运用正则处理数据（1）.mp4 30.71M
| ├──8-4 运用正则处理数据（2）.mp4 25.09M
| ├──8-5 聚合分组变化规约.mp4 25.24M
| └──8-6 本章重点内容梳理.mp4 11.48M
└──第9章 可视化BI开发实战-数据建模
| ├──9-1 本章概览.mp4 9.31M
| ├──9-2 平稳时间序列建模（1）.mp4 26.84M
| ├──9-3 平稳时间序列建模（2）.mp4 15.10M
| ├──9-4 非平稳时间序列建模.mp4 27.87M
| ├──9-5 平稳序列建模预测降水.mp4 51.65M
| ├──9-6 非平稳序列建模预测气温（1）.mp4 50.83M
| ├──9-7 非平稳序列建模预测气温（2）.mp4 49.58M
| └──9-8 本章重点内容梳理.mp4 4.44M
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发表于 2024-5-22 20:59:03
发表于 2024-5-22 21:05:58
发表于 2024-5-24 14:36:23
