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Python數(shù)據(jù)分析課程

 
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最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日
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部份程大綱
 

Python是一種面向?qū)ο?、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(jīng)具有十多年的發(fā)展歷史,成熟且穩(wěn)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(shù)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(lián)結(jié)在一起。

第一部分. Python基礎
第一節(jié):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(jié):了解Python流程控制——條件、循環(huán)語句與其他語句
第三節(jié):常用函數(shù)——函數(shù)的定義與使用方法、主要內(nèi)置函數(shù)的介紹
第四節(jié):NumPy基礎——數(shù)組的創(chuàng)建、組合與分割

第二部分 數(shù)據(jù)分析的準備
第五節(jié):了解數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)加載、儲存與文件格式;異常值的清理與缺失值處理
第六節(jié):數(shù)據(jù)清洗與初步分析——數(shù)據(jù)清理、轉(zhuǎn)換、合并與重塑;數(shù)據(jù)匯總與描述統(tǒng)計;
第七節(jié):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(shù)據(jù)的可視化
第八節(jié):數(shù)據(jù)聚合與分組處理——數(shù)據(jù)聚合、分組運算與轉(zhuǎn)換、透視表與交叉表

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

第四部分 深入數(shù)據(jù)分析
第十三節(jié):分類算法——knn、決策樹、貝葉斯分類器等算法介紹;實例:網(wǎng)頁注冊用戶預測
第十四節(jié):聚類算法——k-means算法介紹;實例:通信基站聚類分析
第十五節(jié):降維方法——主成分分析與因子分析算法介紹;實例:地區(qū)經(jīng)濟指標評分

 

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