[Udemy] Data Analysis In-Depth (In Python) (10.2021)

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[Udemy] Data Analysis In-Depth (In Python) (10.2021)

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收录时间：2022-03-27
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文件列表

  • 22. Day 20 A - EDA Cont.mp4 1.4 GB
  • 8. Day 8 - Statistics for Data Analysis - Statistical Hypothesis.mp4 1.3 GB
  • 18. Day 17 - Pandas.mp4 1.3 GB
  • 19. Day 18 - Seaborn.mp4 1.2 GB
  • 14. Day 13 - Numpy.mp4 1.2 GB
  • 12. Day 11 - Python for Data Analysis.mp4 1.2 GB
  • 6. Day 6 - Statistics for Data Analysis - Probability.mp4 1.2 GB
  • 5. Day 5 - Statistics for Data Analysis - Probability.mp4 1.2 GB
  • 17. Day 16 - Pandas.mp4 1.2 GB
  • 11. Day 10 - Python for Data Analysis.mp4 1.1 GB
  • 7. Day 7 - Statistics for Data Analysis - Probability.mp4 1.1 GB
  • 4. Day 4 - Statistics for Data Analysis - Probability.mp4 1.1 GB
  • 1. Day 1 - Introduction to Data Science.mp4 931.3 MB
  • 13. Day 12 - Python for Data Analysis.mp4 896.7 MB
  • 15. Day 14 - Pandas.mp4 858.0 MB
  • 2. Day 2 - Introduction to Data Analytics.mp4 852.2 MB
  • 3. Day 3 - Statistics for Data Analysis - Scalar, Vectors and Matrix.mp4 849.2 MB
  • 16. Day 15 - Pandas.mp4 829.1 MB
  • 10. Day 9B - Python for Data Analysis.mp4 822.6 MB
  • 20. Day 19 A - Seaborn.mp4 615.3 MB
  • 21. Day 19 B - EDA.mp4 397.5 MB
  • 9. Day 9A - Statistics for Data Analysis - Statistical Hypothesis.mp4 262.9 MB
  • 23. Day 20 B - What Next.mp4 242.4 MB
  • 3.1 Machine _Learning Day 3.pdf 28.9 MB
  • 8.1 Machine _Learning Day 8.pdf 26.2 MB
  • 4.1 Machine _Learning Day 4.pdf 18.2 MB
  • 6.1 Machine _Learning Day 6.pdf 15.1 MB
  • 7.1 Machine _Learning Day 7.pdf 14.9 MB
  • 1.1 Machine _Learning Day 1.pdf 13.5 MB
  • 5.1 Machine _Learning Day 5.pdf 12.0 MB
  • 2.1 Machine _Learning Day 2.pdf 8.2 MB
  • 10.1 Machine _Learning - 9B.pdf 7.7 MB
  • 9.1 Machine _Learning 9A.pdf 6.2 MB
  • 14.1 Machine _Learning - 13.pdf 4.4 MB
  • 19.2 Machine _Learning - 18.pdf 4.0 MB
  • 15.2 Machine _Learning - 14.pdf 3.5 MB
  • 19.3 Seaborn.ipynb 2.5 MB
  • 12.1 images in pdf.pdf 2.0 MB
  • 21.2 LendingClub.ipynb 1.6 MB
  • 15.1 Machine _Learning - 14 - Practical.pdf 1.3 MB
  • 14.2 Practicals.zip 1.2 MB
  • 18.1 Machine _Learning - 17 - Practical.pdf 1.2 MB
  • 13.1 images in pdf.pdf 1.0 MB
  • 16.1 Machine _Learning - 15 - Practical.pdf 1.0 MB
  • 6.2 Z Table 20210801.pdf 894.5 kB
  • 19.1 Machine _Learning - 18 - Practical.pdf 418.5 kB
  • 17.1 Machine _Learning - 16 - Practical.pdf 358.0 kB
  • 21.3 Machine _Learning - 19 B - Practical.pdf 252.9 kB
  • 22. Day 20 A - EDA Cont.srt 220.5 kB
  • 8. Day 8 - Statistics for Data Analysis - Statistical Hypothesis.srt 215.9 kB
  • 19. Day 18 - Seaborn.srt 207.8 kB
  • 3. Day 3 - Statistics for Data Analysis - Scalar, Vectors and Matrix.srt 202.4 kB
  • 6. Day 6 - Statistics for Data Analysis - Probability.srt 201.6 kB
  • 14. Day 13 - Numpy.srt 201.1 kB
  • 18. Day 17 - Pandas.srt 188.2 kB
  • 17. Day 16 - Pandas.srt 184.8 kB
  • 15. Day 14 - Pandas.srt 178.5 kB
  • 12. Day 11 - Python for Data Analysis.srt 177.8 kB
  • 11. Day 10 - Python for Data Analysis.srt 171.9 kB
  • 13. Day 12 - Python for Data Analysis.srt 169.8 kB
  • 4. Day 4 - Statistics for Data Analysis - Probability.srt 167.3 kB
  • 5. Day 5 - Statistics for Data Analysis - Probability.srt 166.1 kB
  • 1. Day 1 - Introduction to Data Science.srt 164.6 kB
  • 7. Day 7 - Statistics for Data Analysis - Probability.srt 163.5 kB
  • 10. Day 9B - Python for Data Analysis.srt 150.9 kB
  • 2. Day 2 - Introduction to Data Analytics.srt 150.3 kB
  • 16. Day 15 - Pandas.srt 122.8 kB
  • 20. Day 19 A - Seaborn.srt 102.1 kB
  • 15.3 Pandas practicals.zip 72.8 kB
  • 21. Day 19 B - EDA.srt 61.7 kB
  • 9. Day 9A - Statistics for Data Analysis - Statistical Hypothesis.srt 44.6 kB
  • 23. Day 20 B - What Next.srt 35.4 kB
  • 11.1 Python Notebook.zip 34.2 kB
  • 7.2 Reference Links.txt 284 Bytes
  • 21.1 EDA Data .txt 84 Bytes

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