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Python数据分析

2016-2-3 23:10| 发布者: 仙豆| 查看: 65567| 评论: 0|原作者: 仙豆

Python 算法 模型 数据分析 时间序列

快速报名:Python数据分析(第十期)

此课程所属【数据分析师专业
该专业内有15门
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课程简介:

Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言,已经具有十多年的发展历史,成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库,足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)轻松地联结在一起。
2012年的时候我们说R是学术界的主流,但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。从12年13.3%的使用率到15年30.3%的使用率, Python已经逐渐成为数据分析与挖掘软件的中流砥柱。所以,让我们一起来跟随课程的脚步,感受Python的魅力吧!
课程将从Python的基本使用方法开始,一步步讲解,从ETL到各种数据分析方法的使用,并结合实例,让学员能从中借鉴学习。

课程大纲:
第一部分. Python基础
第一课:Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符
第二课:了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句
第三课:常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍
第四课:NumPy基础——数组的创建、组合与分割

第二部分 数据分析的准备
第五课:了解数据——数据加载、储存与文件格式;异常值的清理与缺失值处理
第六课:数据清洗与初步分析——数据清理、转换、合并与重塑;数据汇总与描述统计;
第七课:绘图与可视化——基本绘图命令与图形概览、图形元素设定与实例:地震危机数据的可视化
第八课:数据聚合与分组处理——数据聚合、分组运算与转换、透视表与交叉表

第三部分 数据分析初探
第九课:假设检验——常用假设检验与实例分析
第十课:线性回归——线性回归模型、分析结果呈现与解读;实例:商品价格预测
第十一课: logistic回归——logistic回归模型讲解;实例:电信客户流失分析
第十二课:时间序列分析——时间序列基本处理、时间序列模型构建与结果解读;实例:未来股票价格预测

第四部分 深入数据分析
第十三课:分类算法——knn、决策树、贝叶斯分类器等算法介绍;实例:网页注册用户预测
第十四课:聚类算法——k-means算法介绍;实例:通信基站聚类分析
第十五课:降维方法——主成分分析与因子分析算法介绍;实例:地区经济指标评分

授课时间:
课程将于2017年11月2日开课,课程持续时间大约为17周。

授课对象:
对数据分析感兴趣的、对Python感兴趣的学员;想要学习Python的基础数据分析方法的学员

预期收获:
了解Python的基本用法;懂得使用Python进行基本的数据分析

授课讲师:
何翠仪,中山大学统计学专业毕业,炼数成金专职讲师,在过去曾讲授《大数据的统计学基础》《大数据的矩阵计算基础》《R七种武器之数据加工厂plyr》等多门课程。

课程试听:


新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元,其中100元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回,优秀的学员还可以获得礼品 奖励。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

课程授课方式:
1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业:老师每周布置书面及互动作业,学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导:根据作业批改中发现的问题,针对性给予辅导,帮助大家掌握知识。
4、 结业测验:通过测验,完成学业。

您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答
全国统一咨询热线 4008-010-006

课程现开始接受报名,报名方式
网上报名 请点击:Python数据分析
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
课程入门讨论咨询群:413249461(群内有培训公开课视频供大家免费观看)
咨询QQ: 2222010006 (上班时间在线)


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