还剩6页未读,继续阅读
文本内容:
《练习第二版》课件5PPT练习第二版课件#5PPT简介##介绍本次练习的内容和目的-阐述练习对于学生的重要性-5第一部分环境设置##安装-Anaconda安装-JupyterNotebook安装所需的包-Python第二部分数据预处理##数据读取-缺失值处理-数据清洗-数据转换-第三部分数据分析##数据可视化-探索性数据分析-假设检验-简介本次练习的内容和目的介绍《练习第二版》课程的内容和目的,引发学生的兴趣和好奇心5练习对于学生的重要性5解释为什么学生们应该重视并认真完成练习,以及练习对于他们未来学习的帮助55第一部分环境设置安装安装安装所需的包1Anaconda23PythonJupyterNotebook引导学生了解如何安装学生将学习如何使用pip,一个流行的指导学生在安装完成或命令安装所需的Anaconda conda发行版本,提供之后,安装并包,以便进行后Python AnacondaPython了许多数据科学工具了解如何使用续的数据处理和分析进行JupyterNotebook编码和文档编写第二部分数据预处理数据读取1教导学生如何读取不同格式的数据,如、和数据库,并了解一些常见CSV Excel缺失值处理2的数据读取错误和解决方法介绍如何检测和处理数据中的缺失值,包括删除缺失值、填补缺失值和使用插数据清洗值方法3指导学生进行数据清洗,包括处理异常值、去除重复项、调整数据类型等数据转换4介绍常见的数据转换方法,如独热编码、特征缩放和标签编码,以便为后续的数据分析做准备第三部分数据分析数据可视化探索性数据分析假设检验展示如何使用的数据可教导学生如何使用统计学和数据引导学生学习如何使用统计方法Python视化库(如和分析技术进行数据探索,以发现检验和验证假设,以得出可靠的Matplotlib)创建各种各样的图表数据集的特征和模式结论Seaborn和可视化效果第四部分建模和评估模型的建立和训练1教授学生如何选择和建立合适的机器学习模型,并使用训练数据对模型进行训练模型的预测和评估2指导学生如何使用测试数据集对训练好的模型进行预测,并评估模型的性能和准确度模型的优化3介绍常见的模型优化方法,如参数调整、特征选择和集成学习,以提高模型的性能和泛化能力第五部分实践应用实际场景中的应用案分析案例解决问题123例提供一些真实数据集的分鼓励学生将所学的数据分通过实际的应用案例,向析案例,让学生亲自动手析技能应用到自己感兴趣学生展示练习中所学习进行数据处理和分析,并或遇到的问题上,激发创5的技能如何应用于真实世得出有价值的结论造力和解决问题的能力界的数据分析和解决问题结语总结课程内容展望后续学习提出建议和反馈意见概括和回顾整个课程内容,提供建议和指导,鼓励学生鼓励学生提供课程改进的建强调学生所获得的知识和技继续学习和探索更深入的数议和反馈意见,以不断改进能据科学领域教学质量和学习体验。