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Python数据分析课程

 
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上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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       1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
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部份程大纲
 

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。

第一部分. Python基础
第一节: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
第二节:了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句
第三节:常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍
第四节:NumPy基础——数组的创建、组合与分割

第二部分 数据分析的准备
第五节: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
第六节: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;
第七节: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
第八节: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
第九节:假设检验——常用假设检验与实例分析
第十节: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
第十一节: logistic回归——logistic回归模型讲解;实例:电信客户流失分析
第十二节: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
第十三节: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
第十四节:聚类算法——k-means算法介绍;实例:通信基站聚类分析
第十五节: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

 

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