课程材料:数据科学与编程概论 这些课程材料涵盖了2019年秋季在哥本哈根IT大学举行的课程的下半年,与2020年秋季相比有所改善。公共课程页面: 2019: : ciid 2020年: : 主题 涵盖的主题是: 使用numpy进行数组编程 单变量分析 正态分布 数据关系 仿真和自上而下的设计 面向对象的程序设计 代码优化 网络科学概论 数据偏斜 图形属性 网络模型 网络分析和可视化 图算法 这些主题是在课程的前半部分(此处未包括)之后提出的,该课程涵盖了Python的编程基础。 资料来源 该课程资料是从许多来源改编而来的。所有材料仅出于教育和非商业目的使用。随意将其用于相同目的,后果自负。如有其他重用问题,请咨询相应来源的许可证: Roberta Sinatra的Python科学课程 JR Johansson的演讲( ) Wes McKinney的Python进行数据分析