課程簡介： Python是一種面向?qū)ο?、直譯式計算機程序設(shè)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 具有腳本語言中豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數(shù)日常應(yīng)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。 2012年的時候我們說R是學(xué)術(shù)界的主流，但是現(xiàn)在Python正在慢慢取代R在學(xué)術(shù)界的地位。從12年13.3%的使用率到15年30.3%的使用率， Python已經(jīng)逐漸成為數(shù)據(jù)分析與挖掘軟件的中流砥柱。所以，讓我們一起來跟隨課程的腳步，感受Python的魅力吧! 課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數(shù)據(jù)分析方法的使用，并結(jié)合實例，讓學(xué)員能從中借鑒學(xué)習。
課程大綱： 部分. Python基礎(chǔ) 課：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 第二課：了解Python流程控制——條件、循環(huán)語句與其他語句 第三課：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 第四課：NumPy基礎(chǔ)——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 第五課：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 第六課：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; 第七課：繪圖與可視化——基本繪圖命令與圖形概覽、圖形元素設(shè)定與實例：地震危機數(shù)據(jù)的可視化 第八課：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 第九課：假設(shè)檢驗——常用假設(shè)檢驗與實例分析 第十課：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(yù)測 第十一課： logistic回歸——logistic回歸模型講解;實例：電信客戶流失分析 第十二課：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(yù)測
Python 算法 模型 數(shù)據(jù)分析 時間序列 快速報名入口 普班報名：【普班】Python數(shù)據(jù)分析(第17期) (2019/11/04開課) 快班報名：【快班】Python數(shù)據(jù)分析 (隨報隨學(xué)) 此課程所屬【數(shù)據(jù)分析師專業(yè)】 該專業(yè)內(nèi)有15門推薦課程，目前平臺推出【專業(yè)課程0元學(xué)】活動，只需0元即可在15門專業(yè)課程中任選5門學(xué)習，超值優(yōu)惠，助您快速成長!點擊這里了解
課程簡介： Python是一種面向?qū)ο?、直譯式計算機程序設(shè)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 具有腳本語言中豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數(shù)日常應(yīng)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。 2012年的時候我們說R是學(xué)術(shù)界的主流，但是現(xiàn)在Python正在慢慢取代R在學(xué)術(shù)界的地位。從12年13.3%的使用率到15年30.3%的使用率， Python已經(jīng)逐漸成為數(shù)據(jù)分析與挖掘軟件的中流砥柱。所以，讓我們一起來跟隨課程的腳步，感受Python的魅力吧! 課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數(shù)據(jù)分析方法的使用，并結(jié)合實例，讓學(xué)員能從中借鑒學(xué)習。
課程大綱： 部分. Python基礎(chǔ)
課：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
第二課：了解Python流程控制——條件、循環(huán)語句與其他語句
第三課：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
四課：NumPy基礎(chǔ)——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
第五課：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
第六課：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;
第七課：繪圖與可視化——基本繪圖命令與圖形概覽、圖形元素設(shè)定與實例：地震危機數(shù)據(jù)的可視化
第八課：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
第九課：假設(shè)檢驗——常用假設(shè)檢驗與實例分析
第十課：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(yù)測
第十一課： logistic回歸——logistic回歸模型講解;實例：電信客戶流失分析
第十二課：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(yù)測 第四部分 深入數(shù)據(jù)分析
第十三課：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(yù)測
第十四課：聚類算法——k-means算法介紹;實例：通信基站聚類分析
第十五課：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
授課對象： 對數(shù)據(jù)分析感興趣的、對Python感興趣的學(xué)員;想要學(xué)習Python的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析方法的學(xué)員
預(yù)期收獲： 了解Python的基本用法;懂得使用Python進行基本的數(shù)據(jù)分析
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