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使用Jupyter Notebook在Python中进行数据科学分析
使用Jupyter Notebook在Python中进行数据科学分析
类别 : 视频教程
格式 : PDF
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概述

Jupyter Notebook是一种流行的工具,用于以Python(以及数据科学中使用的其他语言)学习和执行数据科学。该视频教程将向您介绍Jupyter项目和Jupyter生态系统,并让您在Jupyter Notebook环境中启动和运行。我们将一起使用Python构建数据项目,并且您将学习如何以多种格式共享此分析,包括演示幻灯片,Web文档和托管平台(非常适合未在计算机上安装Jupyter的同事) 。除了在Jupyter中学习和使用Python外,您还将在Jupyter Notebook分析中学习如何安装和使用其他编程语言,例如R和Julia。

学习如何

  • 创建从头到尾的Jupyter Notebook工作流程:从安装Jupyter到创建数据分析并最终共享结果
  • 使用Jupyter生态系统内的其他工具来促进协作和共享
  • 在Jupyter Notebook分析中合并其他编程语言(例如R)

目录(2时)

第1课:Jupyter项目和Jupyter生态系统

1.1什么是Jupyter项目和Jupyter Notebook?

1.2 Jupyter如何促进数据科学中的协作和共享

1.3区分Jupyter Notebook和其他Jupyter项目

1.4通过Jupyter.org查找资源并与Jupyter社区建立联系

1.5使用有趣的Jupyter Notebook和GitHub库通过示例学习

1.6通过GitHub为Jupyter生态系统做出贡献

1.7通过NumFOCUS 参与开源计算

第2课:在Jupyter Notebook中创建数据科学分析

2.1确定要安装的Python版本

2.2使用Python的Anaconda发行版安装Jupyter

2.3使用命令行界面(CLI)启动Jupyter Notebook

2.4使用Anaconda Navigator启动Jupyter Notebook

2.5在网络上运行短暂的交互式Jupyter Notebook

2.6在云中运行Jupyter Notebook Azure的笔记本电脑

2.7使用Nteract运行Jupyter笔记本电脑

2.8导航Jupyter笔记本环境

2.9保持良好的笔记本卫生

2.10使用Python在Jupyter Notebook中执行定量探索性数据分析(EDA)

2.11使用Python在Jupyter Notebook中执行视觉探索数据分析(EDA)

2.12使用不同的内核(包括R)创建Jupyter Notebook

2.13安装R内核

第3课:共享Jupyter Notebook

3.1使用.ipynb文件

3.2安装nbconvert

3.3将Jupyter Notebook转换为不同的格式:HTML,PDF和.py

3.4使用RISE从Jupyter Notebook创建动态演示幻灯片

3.5使用GitHub共享Jupyter Notebook和nbviewer

3.6使用Azure笔记本访问Jupyter笔记本

3.7比较和合并带有nbdime的Jupyter笔记本

第4课:探索新的Jupyter项目深入

4.1理解JupyterHub的基础

4.2安装和探索JupyterLab

4.3使用实时协作与他人合作

4.4增强交互式Jupyter小部件进行分析

4.5与Binder和BinderHub

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