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Python數據分析課程

 
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上部份地點:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領館區1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
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       1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
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部份程大綱
 

Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言,已經具有十多年的發展歷史,成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫,足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰,具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言,它能夠很輕松的把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)輕松地聯結在一起。

第一部分. Python基礎
第一節:Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變量類型與運算符
第二節:了解Python流程控制——條件、循環語句與其他語句
第三節:常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹
第四節:NumPy基礎——數組的創建、組合與分割

第二部分 數據分析的準備
第五節:了解數據——數據加載、儲存與文件格式;異常值的清理與缺失值處理
第六節:數據清洗與初步分析——數據清理、轉換、合并與重塑;數據匯總與描述統計;
第七節:繪圖與可視化——基本繪圖命令與圖形概覽、圖形元素設定與實例:地震危機數據的可視化
第八節:數據聚合與分組處理——數據聚合、分組運算與轉換、透視表與交叉表

第三部分 數據分析初探
第九節:假設檢驗——常用假設檢驗與實例分析
第十節:線性回歸——線性回歸模型、分析結果呈現與解讀;實例:商品價格預測
第十一節: logistic回歸——logistic回歸模型講解;實例:電信客戶流失分析
第十二節:時間序列分析——時間序列基本處理、時間序列模型構建與結果解讀;實例:未來股票價格預測

第四部分 深入數據分析
第十三節:分類算法——knn、決策樹、貝葉斯分類器等算法介紹;實例:網頁注冊用戶預測
第十四節:聚類算法——k-means算法介紹;實例:通信基站聚類分析
第十五節:降維方法——主成分分析與因子分析算法介紹;實例:地區經濟指標評分

 

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