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数据分析应用技能之Python

方式:远程   时间:2019年

价格:369元/远程

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  • 第5章 机器学习实战

    5.1 机器学习概述

    5.2 线性回归

    5.3 损失值与模型评价

    5.4 广告投放数据导入

    5.5 模型建立与评价

    5.6 模型调优

    5.7 逻辑回归概述

    5.8 银行信用预测模型

    5.9 KMeans概述

    5.10 聚类模型构建

    5.11 小麦种类模型

  • 第4章 Pandas基础

    4.1 Series介绍

    4.2 DataFrame介绍

    4.3 DataFrame增删列及其运算

    4.4 DataFrame排序及重新索引

    4.5 数据观察及统计汇总

    4.6 数据加载与存储

    4.7 合并数据集

    4.8 数据清理

    4.9 布尔过滤及数据离散化

    4.10 字符串操作及应用映射和函数

    4.11 知乎用户数据浅析

    4.12 Pandas绘图

    4.13 数据聚合与分组运算

    4.14 链家经纪人成交数据分析(一)

    4.15 链家经纪人成交数据分析(二)

    4.16 链家经纪人成交数据分析(三)

    4.17 时间序列基础

    4.18 时间序列之股票数据分析

  • 第3章 Matplotlib可视化基础

    3.1 matplotlib基础

    3.2 图表线型及标签

    3.3 图表刻度及图例

    3.4 绘制多图和子图

    3.5 箱型图、直方图和饼图

    3.6 面向对象画图

  • 第2章 Numpy基础

    2.1 AnacondaIPython介绍

    2.2 IPython Notebook介绍

    2.3 数组的创建

    2.4 ndarray数组结构和数组切片

    2.5 广播与数组操作

    2.6 数组合并与通用函数

    2.7 Numpy统计函数

    2.8 Numpy随机数与逻辑运算

  • 第1章 Python基础

    1.1 Python语言优势

    1.2 Python安装与入门

    1.3 数据类型

    1.4 字符串及常用函数

    1.5 列表

    1.6 字典、元组、集合

    1.7 判断语句

    1.8 循环语句

    1.9 Python推导式

    1.10 函数定义

    1.11 参数和匿名函数

    1.12 类与对象

    1.13 模块和包

    1.14 文本格式化

    1.15 文件读写

课程简介

本课程分为Python基础操作和算法模型应用两部分。

Python基础操作部分,详细介绍了Python语言和Anaconda发行版本的安装及使用。通过通俗易懂的案例,给大家演示了Python语言的数据类型、列表、字典,以及常用循环语句、判断语句、函数定义、类、模块等基础知识。最后介绍了如何在Python中进行文件读写。

在算法模型应用部分,课程从数据分析应用的角度出发,介绍了常用的Python数据处理和可视化包:NumpyPandasMatplotlib。最后以实际案例操作,介绍了机器学习常用的算法和sklearn机器学习包。通过实际的案例演练,让学员真正体验数据挖掘与Python的魅力。新手完全能够通过本课程学习,成长为优秀的Python数据分析师。