课程链接: https://www.udemy.com/course/desenvolvendo-dashboards-em-python/
如果你对数据分析和可视化充满兴趣，并且希望学习如何用Python打造交互性强、实用的仪表盘，那么我强烈推荐Udemy上的《使用Streamlit和Dash开发Python仪表盘》课程。这门课程由浅入深，系统介绍了Python基础、Streamlit和Dash两个流行的可视化库的核心应用。课程内容丰富，包括数据采集、信息处理、图表绘制以及交互设计，帮助学员快速掌握实战技能。无论你是数据分析师、开发者还是学生，都可以从中获益良多。课程还特别设置了多个实践项目，从创建基础仪表盘到部署Web应用，全面提升你的实际操作能力。学习完毕，你将能独立开发专业的交互式仪表盘，为你的数据项目添彩，也为未来的职业发展打下坚实基础。立即报名，开启你的数据可视化之旅吧！
课程链接: https://www.udemy.com/course/desenvolvendo-dashboards-em-python/
课程链接: https://www.udemy.com/course/build-an-interactive-data-analytics-dashboard-with-python/
近年来，数据可视化和数据分析成为了数据科学领域的重要方向。Udemy上的《用Python构建交互式数据分析仪表盘》课程正是为希望掌握数据可视化与仪表盘开发技能的学习者量身定制的一门优秀课程。该课程以新冠疫情数据为实战项目，全面覆盖数据采集、清洗、建模、可视化及部署等关键步骤，帮助学员从零开始打造一个实时更新、交互性强的疫情分析仪表盘。
课程内容丰富且实用，从基础的数据获取、清洗，到高级的模型构建（指数增长模型、逻辑回归模型等），再到使用Plotly和Dash进行交互式可视化，最后包含了部署到服务器的完整流程。无论你是数据分析新手还是希望提升实践技能的开发者，都能在这里找到实用的学习资料。
我个人非常推荐这门课程，主要理由有：
1. 项目实战性强：以疫情数据为实际案例，学习内容紧贴实际应用。
2. 技术全面：涵盖Python、Pandas、Scipy、Statsmodels、Plotly、Dash等多项技术，内容丰富。
3. 详细教程与资源丰富：包括13个Jupyter笔记本、26个练习题、完整的PDF教材以及完整的项目代码，可提供极大的学习支持。
4. 实用的部署技能：帮助学员掌握将仪表盘部署到服务器的实战技巧，提升完整项目经验。
无论你是想提升数据分析和可视化能力，还是希望学习如何将模型和数据变成可以被公众访问的交互式仪表盘，这门课程都值得一试。快来加入，用Python打造属于你自己的数据可视化仪表盘吧！
课程链接: https://www.udemy.com/course/build-an-interactive-data-analytics-dashboard-with-python/
课程链接: https://www.udemy.com/course/python-scraping-application/
在数据驱动的时代，Webスクレイピング已成为获取大量信息的关键技能。本次推荐的Udemy课程《PythonによるWebスクレイピング 〜Webアプリケーション編〜》由超过15,000名学员选择的专业讲师团队精心打造，内容丰富，实用性强。课程不仅讲解了如何使用BeautifulSoup进行网页数据采集，还深入介绍了如何利用Dash框架创建数据可视化应用，最终通过Heroku将应用部署到线上，实现全流程的技能掌握。课程适合对Python基础有一定了解的初学者和中级开发者，课程内容循序渐进，重点突出，尤其适合希望将数据收集与可视化结合的项目开发者。通过本课程，你将学习到如何定期自动化爬取数据，构建数据库存储，并将成果展现在网页上，极大提升你的数据分析和Web应用开发能力。无论是数据科学、市场分析还是个人兴趣项目，这门课程都能为你提供实用的解决方案。强烈推荐给希望提升实际操作能力的编程爱好者和专业人士！
课程链接: https://www.udemy.com/course/python-scraping-application/
课程链接: https://www.udemy.com/course/ffmpeg-for-adaptive-bitrate-production/
随着视频内容在互联网的快速增长，掌握高效的视频编码与自适应比特率技术成为视频制作人的必备技能。Udemy的【FFmpeg for Adaptive Bitrate Production】课程正是满足这一需求的绝佳选择。这门课程由基础入门到高级应用，系统讲解了如何利用FFmpeg制作高质量的视频内容，包括H.264、HEVC和VP9编码技术，以及如何打包成HLS和DASH等自适应比特率格式，适应不同网络环境，优化用户体验。课程不仅内容丰富，还配备了实用的批处理脚本和全部课程资料的PDF文档，方便学习和实践。此外，免费赠送的《Learn to Produce Video with FFmpeg》电子书，价值34.95美元，也极大丰富了学习资源。无论你是初学者还是有一定基础的开发者，这门课程都能帮助你迅速提升视频生产能力，掌握行业前沿技术。强烈推荐给所有希望提升视频制作水平的朋友们！
课程链接: https://www.udemy.com/course/ffmpeg-for-adaptive-bitrate-production/
课程链接: https://www.udemy.com/course/python-dash-plotly/
近年来，数据科学与机器学习的快速发展促使许多分析师和开发者渴望将模型变成直观、交互性强的Web应用。本文为大家介绍一门非常实用的Udemy课程：《Python/Dash/Plotlyで簡単に機械学習WEBアプリを開発しよう》。这门课程专为希望用Python实现机器学习Web应用的学习者设计，学习过程中将深入掌握Dash框架的使用，轻松构建交互式界面，无需掌握JavaScript等前端技术。课程内容涵盖使用Plotly和Plotly Express进行数据可视化，帮助学员直观展现分析结果。通过实际操作制作一个预测小费金额的Web应用，学会将机器学习模型集成到Web界面中（无需部署服务器）。这门课程不涉及Python和Pandas的基础内容，非常适合已有一定基础的学习者快速上手。整体来说，课程内容实用，操作简便，是数据分析师和开发者提升可视化与Web应用开发能力的极佳选择。推荐给希望用Python工具快速实现机器学习模型交互展示的朋友们！