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學會數(shù)據(jù)分析技能讓工作更順心，Python助你步步高升
2018-03-24
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學會數(shù)據(jù)分析技能讓工作更順心，Python助你步步高升

Python工具中數(shù)據(jù)分析常用的包和模塊

numpy： 數(shù)組、 向量、 矩陣、 數(shù)值運算等

scipy： 統(tǒng)計推斷、 統(tǒng)計檢驗等

pandas： 數(shù)據(jù)讀取、 數(shù)據(jù)整合、 數(shù)據(jù)清洗整理等

statsmodel： 統(tǒng)計建模、 模型驗證等

scikit-learn： 數(shù)據(jù)清洗、 機器學習建模、 交叉驗證等

matplotlib： 繪圖

nltk： 自然語言處理

近幾年Python的增長勢頭一直非常迅猛，寫個web服務可以用Python、寫個服務器腳本可以用Python、數(shù)據(jù)清洗和網(wǎng)絡爬蟲可以用Python、做機器學習數(shù)據(jù)挖掘可以用Python等等，Python 作為 AI 時代頭牌語言的位置基本確立。

感謝上期學員的反饋，他們覺得3天學習時間不過癮，于是Python數(shù)據(jù)挖掘課程變成4天了，跟著覃老師一起領悟數(shù)據(jù)挖掘算法精髓。強化的培訓，應該讓你可以學完后很自信，學以致用，快速上手解決工作中的問題。

2018年抓緊時間學習python技能，我們一起再出發(fā)，報名后獲得預習視頻和資料。

一、 課程安排

上課時間：2018年4月21—24日

上課地點：深圳市南山區(qū)科技園北區(qū)科技北一路17號摩比大廈

現(xiàn)場費用：3600/2800元（學生價格2800元 僅限全日制本科生及碩士研究生)

直播費用：2800元/人（同步上課時間 課程內容）

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

課程優(yōu)惠：

1.現(xiàn)場班老學員9折優(yōu)惠；

2.同一單位三人以上同時報名9折優(yōu)惠；

以上優(yōu)惠不疊加

二、 學員對象

1.數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘愛好者

2.算法部分有大學數(shù)學基礎即可

三、授課老師

覃老師，早年畢業(yè)于中國人民大學統(tǒng)計學院，近 20 年來一直進行著數(shù)據(jù)分析的理論和實踐，熟悉數(shù)據(jù)分析與建模，擅長使用Python、R語言、SAS和Spark解決大數(shù)據(jù)建模及算法優(yōu)化難題，積累了大量實踐案例，經(jīng)驗豐富；善于用邏輯貫穿數(shù)據(jù)分析過程，把深奧的思想和方法用通俗易懂的語言講述清楚透徹，善于用數(shù)據(jù)分析計算機程序實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到結論到預測的落地過程。2010 年至今培養(yǎng)了上萬名（包括首批）使用R語言、SAS和Python等工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和挖掘的專業(yè)人士，幫助他們在數(shù)據(jù)挖掘領域提升工作技能或實現(xiàn)就業(yè)。

覃老師曾在某世界500強金融業(yè)公司工作期間曾帶隊負責開發(fā)國內首款基于數(shù)據(jù)分析建模、隨機模擬和最優(yōu)化精確計算的金融年金產品，該產品銷售額持續(xù)領跑同業(yè)市場多年，獲得金融產品創(chuàng)新大獎。

覃老師培訓或完成過數(shù)據(jù)分析和挖掘項目的企業(yè)有中國人壽、陸金所、中國建設銀行、匯豐銀行、北京銀行、渤海銀行、寧波銀行、吳江農商行、中國移動等。

四、課程大綱：

第一階段： Python 基礎精要，零基礎也能學會

1. 語法初步

2. 列表、字符串和元組

3. 集合與字典

4. 條件和循環(huán)語句

5. 若干重要內置函數(shù)應用

6. 文件操作

7. 函數(shù)及其應用

8. 正則表達式

9. 數(shù)據(jù)庫和 Python

10.排序算法、 動態(tài)規(guī)劃算法、遞歸算法等算法

第二階段：numpy、pandas等進行數(shù)據(jù)清洗和整理，充分統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)

1. 整理數(shù)據(jù)（切片、產生隨機數(shù)、復制、廣播、排序等）

2. 數(shù)據(jù)索引和選擇的各種方法

3. 數(shù)據(jù)的分組、分割、合并、變形

4. 缺失值和空值的數(shù)據(jù)處理

5. 時間序列數(shù)據(jù)處理、建模和預測（ARIMA）

6. 含中文數(shù)據(jù)的處理

7. 數(shù)據(jù)去重、去離群值

8. R語言和Python（pandas）數(shù)據(jù)整理和建模的比較

9. 描述統(tǒng)計和推論統(tǒng)計分析

第三階段：Python機器學習算法和數(shù)據(jù)挖掘案例實戰(zhàn)

1. 文本挖掘原理和案例（Logistic 回歸模型對文本的分類）

2. 預測分析核心算法（圖片的K-means聚類分析）

3. 機器學習經(jīng)典算法（圖片的識別和分類：PCA建模）

4. 概率統(tǒng)計（二維手寫數(shù)字識別 KNN方法）

5. 數(shù)據(jù)可視化（推薦系統(tǒng)和精準營銷 最近鄰方法、協(xié)同過濾）

6. 金融建模分析（數(shù)據(jù)可視化的各種情形）

7. 客戶畫像和精準營銷（新聞的文本分類 TF-IDF準則、旅游新聞個性化推薦）

8. 算法和模型的優(yōu)化（手寫識別）

9. 模型精度評估和提升（樸素貝葉斯決策）

10.特征選取的方法（酒的品質分類預測）

11.最佳K-means分類數(shù)（機器學習的格點搜索和參數(shù)尋優(yōu)）

12.交叉驗證（懲罰線性回歸分類器）

13.不平衡數(shù)據(jù)處理（使用支持向量機識別和分類）

14.XGBoost 使用案例        （金融時間序列預測）

15.貝葉斯分析（機器集成學習算法）

16.逼近和最優(yōu)化         （隨機模擬）

17.自然語言概率圖模型（用戶流失預警）

18 馬爾科夫&蒙特卡羅（量化投資實戰(zhàn)）

4天課程內容有點燒腦，想學習的朋友報名從速，點擊閱讀原文，繳費后獲得預習視頻和資料。

五、在線咨詢

張老師：

座機：010-68456523

QQ：28819897122881989712  

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