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Python做數(shù)據(jù)分析-簡潔、易讀、強(qiáng)大
2018-04-09
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使用過Python的用戶都會被其簡潔、易讀、強(qiáng)大的庫所折服，其pythonic語言特性，對人極其友好，可以說，一個完全不懂編程語言的人，看懂python語言也不是難事。


在數(shù)據(jù)分析和交互、探索性計(jì)算以及數(shù)據(jù)可視化等方面，相對于R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其優(yōu)勢。近年來，由于Python庫的不斷發(fā)展（如pandas），使其在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域嶄露頭角。結(jié)合其在通用編程方面的強(qiáng)大實(shí)力，我們完全可以只使用Python這一種語言去構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的應(yīng)用程序。


由于python是一種解釋性語言，大部分編譯型語言都要比python代碼運(yùn)行速度快，有些同學(xué)就因此鄙視python。但是python是一門高級語言，其生產(chǎn)效率更高，時間通常比CPU的時間值錢，因此為了權(quán)衡利弊，考慮用python是值得的。


4月29-5月1日北京基于Python的數(shù)據(jù)分析現(xiàn)場班

三天的課程力圖結(jié)合不同案例講授數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域基本知識。

這門課使用python作為載體, 結(jié)合理論知識進(jìn)行實(shí)際操作, 使學(xué)生不僅理解數(shù)據(jù)分析的基本方法, 同時掌握使用python的基本實(shí)際計(jì)算技能。

培訓(xùn)時間：2018年4月29-5月1日 (三天)
培訓(xùn)地點(diǎn)：北京市海淀區(qū)丹龍大廈附近
授課安排：上午9:00至12:00; 下午1:30至4:30; 答疑
培訓(xùn)費(fèi)用：3000元 / 2600元 (僅限全日制本科生及碩士研究生優(yōu)惠價)；食宿自理

Python講師介紹：

張忠元, 2008年在中科院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院獲理學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)任中央財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，也是中國計(jì)算機(jī)學(xué)會高級會員、果殼網(wǎng)科學(xué)顧問。主業(yè)是數(shù)據(jù)分析, 尤其是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析，主要講授回歸分析、運(yùn)籌學(xué)、數(shù)學(xué)分析等課程。
主要研究興趣在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析和數(shù)據(jù)挖掘. 在Data Mining and Knowledge Discovery, Physical Review E, EPL, Knowledge and Information Systems, Scientific Reports, 中國科學(xué)等國內(nèi)外著名期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文十余篇。
愛思唯爾杰出審稿人, 擔(dān)任Data Mining and Knowledge Discovery, Physica A, Management Science等著名期刊的匿名審稿人。


Python課程導(dǎo)引：

近年來公眾越來越關(guān)注大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析，隨著互聯(lián)網(wǎng)和人工智能的快速發(fā)展，許多問題都可以通過數(shù)據(jù)分析加以研究, 為決策提供更堅(jiān)實(shí)的依據(jù).

本次三天的課程力圖結(jié)合不同案例講授數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域基本知識.

這門課使用Python作為載體，結(jié)合理論知識進(jìn)行實(shí)際操作，使學(xué)生不僅理解數(shù)據(jù)分析的基本方法，同時掌握使用Python的基本實(shí)際計(jì)算技能.   

在內(nèi)容的安排上，我們遵循由淺入深，循序漸進(jìn)的思路，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用展開講解.

內(nèi)容包括python的基本用法、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征工程、推薦系統(tǒng)、時間序列分析、孤立點(diǎn)探測、回歸和方差分析、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析和數(shù)據(jù)可視化.  


Python課程大綱：

第1講（3小時）

Python編程基礎(chǔ)知識, 包括基本數(shù)據(jù)類型, 基本編程結(jié)構(gòu), 函數(shù), 腳本文件, 數(shù)據(jù)分析的常用模塊.


第2講（3小時）

有監(jiān)督學(xué)習(xí), 包括kNN方法, 支持向量機(jī), 隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).

無監(jiān)督學(xué)習(xí), 包括kmeans, 譜聚類, DBSCAN, 非負(fù)矩陣分解和雙聚類.

關(guān)聯(lián)規(guī)則.


第3講（3小時）

特征工程,包括特征選擇和特征提取.

推薦系統(tǒng).

時間序列分析.

孤立點(diǎn)探測.


第4講（3小時）

統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本思想和常見誤用.

描述性統(tǒng)計(jì).

回歸和方差分析.

非參數(shù)統(tǒng)計(jì).

數(shù)據(jù)可視化.


第5講（3小時）

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析,包括復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的建模、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的功能分析.


第6講（3小時）

案例:通過對包括美國肥胖?jǐn)?shù)據(jù)分析、信用卡欺詐數(shù)據(jù)分析、英超賽季表現(xiàn)分析和臉書社交數(shù)據(jù)分析等至少四個案例的講解綜合展示數(shù)據(jù)分析方法的使用.




優(yōu)惠：

現(xiàn)場班老學(xué)員9折優(yōu)惠；
同一單位3人以上同時報(bào)名9折優(yōu)惠；
折扣優(yōu)惠不疊加。


報(bào)名流程：
1：點(diǎn)擊“http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1201”，網(wǎng)上填寫信息提交；
2：給予反饋，確認(rèn)報(bào)名信息；
3：進(jìn)入結(jié)算中心，通過訂單支付；
4：開課前一周發(fā)送課程電子版講義，軟件準(zhǔn)備及交通住宿指南。


聯(lián)系方式：

魏老師

QQ：28819897142881989714  

Tel： 010-68478566

Mail：vip@pinggu.org


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