其他

学会数据分析技能让工作更顺心,Python助你步步高升

2018-03-16 经管之家

Python工具中数据分析常用的包和模块


• numpy: 数组、 向量、 矩阵、 数值运算等

• scipy: 统计推断、 统计检验等

• pandas: 数据读取、 数据整合、 数据清洗整理等

• statsmodel: 统计建模、 模型验证等

• scikit-learn: 数据清洗、 机器学习建模、 交叉验证等

• matplotlib: 绘图

• nltk: 自然语言处理

 

近几年Python的增长势头一直非常迅猛,写个web服务可以用Python、写个服务器脚本可以用Python、数据清洗和网络爬虫可以用Python、做机器学习数据挖掘可以用Python等等,Python 作为AI 时代头牌语言的位置基本确立。

 

感谢上期学员的反馈,他们觉得3天学习时间不过瘾,于是Python数据挖掘课程变成4天了,跟着覃老师一起领悟数据挖掘算法精髓。强化的培训,让你可以学完后更自信,学以致用,快速上手解决工作中的问题。

 

2018年抓紧时间学习python技能,我们一起再出发,报名后获得预习视频和资料。

 

一、课程安排

上课时间:2018年4月21—24日

上课地点:深圳市南山区科技园北区科技北一路17号摩比大厦

现场费用:3600/2800元(学生价格2800元 仅限全日制本科生及硕士研究生)

直播费用:2800元/人(同步上课时间 课程内容)

每天授课:上午9:00-12:00;下午13:30-16:30;16:30-17:00(答疑)

 

二、课程优惠

1.现场班老学员9折优惠;

2.同一单位三人以上同时报名9折优惠;

以上优惠不叠加

 

学员对象

数据分析和数据挖掘爱好者

算法部分有大学数学基础即可

 

三、授课老师

覃老师,早年毕业于中国人民大学统计学院,近 20 年来一直进行着数据分析的理论和实践,熟悉数据分析与建模,擅长使用Python、R语言、SAS和Spark解决大数据建模及算法优化难题,积累了大量实践案例,经验丰富;善于用逻辑贯穿数据分析过程,把深奥的思想和方法用通俗易懂的语言讲述清楚透彻,善于用数据分析计算机程序实现从数据到结论到预测的落地过程。2010 年至今培养了上万名(包括首批)使用R语言、SAS和Python等工具实现数据分析和挖掘的专业人士,帮助他们在数据挖掘领域提升工作技能或实现就业。


覃老师曾在某世界500强金融业公司工作期间曾带队负责开发国内首款基于数据分析建模、随机模拟和最优化精确计算的金融年金产品,该产品销售额持续领跑同业市场多年,获得金融产品创新大奖。


覃老师培训或完成过数据分析和挖掘项目的企业有中国人寿、陆金所、中国建设银行、汇丰银行、北京银行、渤海银行、宁波银行、吴江农商行、中国移动等。

 

四、课程大纲

第一阶段: Python 基础精要,零基础也能学会

1. 语法初步

2. 列表、字符串和元组

3. 集合与字典

4. 条件和循环语句

5. 若干重要内置函数应用

6. 文件操作

7. 函数及其应用

8. 正则表达式

9. 数据库和 Python

10.排序算法、 动态规划算法、递归算法等算法

 

第二阶段:numpy、pandas等进行数据清洗和整理,充分统计分析数据

1. 整理数据(切片、产生随机数、复制、广播、排序等)

2. 数据索引和选择的各种方法

3. 数据的分组、分割、合并、变形

4. 缺失值和空值的数据处理

5. 时间序列数据处理、建模和预测(ARIMA)

6. 含中文数据的处理

7. 数据去重、去离群值

8. R语言和Python(pandas)数据整理和建模的比较

9. 描述统计和推论统计分析

 

第三阶段:Python机器学习算法和数据挖掘案例实战

1. 文本挖掘原理和案例(Logistic 回归模型对文本的分类)

2. 预测分析核心算法(图片的K-means聚类分析)

3. 机器学习经典算法(图片的识别和分类:PCA建模)

4. 概率统计(二维手写数字识别 KNN方法)

5. 数据可视化(推荐系统和精准营销最近邻方法、协同过滤)

6. 金融建模分析(数据可视化的各种情形)

7. 客户画像和精准营销(新闻的文本分类 TF-IDF准则、旅游新闻个性化推荐)

8. 算法和模型的优化(手写识别)

9. 模型精度评估和提升(朴素贝叶斯决策)

10.特征选取的方法(酒的品质分类预测)

11.最佳K-means分类数(机器学习的格点搜索和参数寻优)

12.交叉验证(惩罚线性回归分类器)

13.不平衡数据处理(使用支持向量机识别和分类)

14.XGBoost 使用案例        (金融时间序列预测)

15.贝叶斯分析(机器集成学习算法)

16.逼近和最优化         (随机模拟)

17.自然语言概率图模型(用户流失预警)

18 马尔科夫&蒙特卡罗(量化投资实战)

 

4天课程内容有点烧脑,想学习的朋友报名从速,点击阅读原文,缴费后获得预习视频和资料。


五、在线咨询

张老师:

座机:010-68456523

QQ :2931495854

扫码添加微信


您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存