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[数据分析] 7月_Python数据分析班

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  • TA的每日心情
    开心
    16 小时前
  • 签到天数: 1608 天

    [LV.Master]伴吧终老

    发表于 2017-7-31 16:46:48 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    Python数据分析班
    7月在线-2016年
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    ! J0 I0 w8 e! ]4 y- Q
    现在搞数据分析不懂Python基本会很尴尬,搞机器学习不会Python也比较尴尬,为完全kill掉这种令人尴尬的情况,特开本课程,带领大家学会用Python这把锋利无比的“瑞士军刀”游刃于数据分析、机器学习的大潮中,从而入门数据科学。

    # j3 n+ V" M/ U& u  n
    且本课程有原理、有应用、有数据、有代码(ipython notebook的格式)、有案例、有作业,此乃七月在线应用类课程的标配。
    # E$ d/ g/ w6 `1 [" h# V+ A- a
    《Python数据分析》大纲
    第一课 Python入门 (王)
    1.Python安装
    2.常用数据分析库NumPy、Scipy、Pandas、matplotlib安装
    3.常用高级数据分析库scikit-learn、NLTK安装
    4.IPython的安装与使用
    5.Python2与Python3区别简介
    案例:Python常用科学计算
    1 y. T2 m8 P6 \- b; }9 I
    第二课 数据准备与Numpy (应)
    1.多维数组对象
    2.元素级别处理函数
    3.利用数组进行数据处理
    4.文件输入输出
    5.线性代数相关功能以及线性代数基础知识
    6.随机数的生成
    案例:通过实际代码演示NumPy的多维数组与线性代数矩阵操作,以及数据输入输出

    3 U9 H4 ^! }$ O1 G6 \6 }
    第三课 Python数据分析主力Pandas (应)
    1.基本数据结构
    2.基本功能:索引,选取,过滤,排序...
    3.基本统计功能
    4.缺失数据处理
    5.层次化索引
    案例:通过实际代码演示pandas处理及统计数据

    2 T. B8 m" ]; Q" P/ W' d: r2 ^% {. ~$ ], m1 @, U, [- D, R! y9 |1 i# F; \
    第四课 数据获取与处理 (寒)
    1.工业界常见数据格式与形态
    2.python对不同格式的数据读写
    3.pandas数据处理复习
    4.数据简易爬取与解析
    5.正则表达式:快捷捕捉你想要的信息
    案例:简易网页爬取与数据解析处理
    & X0 f- _  R1 m; }6 t- h& T) d
    5 Z6 R6 C$ Y* |# L% ~- P2 ^
    第五课 数据可视化Matplotlib (冯)
    1.信息可视化和数据可视化的基本原理
    2.常见可视化的方式
    3.如何针对数据特点设计可视化方案
    案例:一典型可视化方式的实现(提供课堂ipython代码实例)

    : G6 ~6 _, B7 {% c+ o) j
    第六课 Python文本分析NLTK (加)
    1.分词
    2.词性标注
    3.情感分析
    4.词形还原
    5.拼写检查
    6.文本分类
    案例:一个典型文本分类流程的实现

    6 i5 h; i1 i( U$ c
    第七课 python 社交网络分析igraph(王)
    1.社交网络分析指标介绍
    2.pagerank算法
    3.igraph中多种社区发现算法介绍
    案例:如何构造一个图,节点、边操作,以及基础图算法使用和可视化案例
    % r# U" s$ O$ z. y
    第八课 Python机器学习scikit-learn(冯)
    1.scikit-learn简介
    2.机器学习的处理流程:以scikit-learn为例
    3.scikit-learn的优化方法(并行化处理,cython的使用等)
    案例:以手写数字识别和房价预估为例,如何利用sklearn进行机器学习的特征转化、建模、可视化,以及最后的模型评估

    5 ?0 p: U- y0 G0 Q* Z$ @! E
    第九课 数据科学完整案例:学会使用你的“瑞士军刀”(寒)
    1.数据获取与解析:你爱的足球队
    2.用“数据”的眼睛去看球:“一个人完成的央视数据统计”
    3.球员数据统计与可视化:“到底谁是最好的球员?”
    案例说明:从抓取数据、解析数据、分析数据,到可视化、建模完整走一遍,从实际案例中一举窥探数学科学完整工作流程
    , K  l7 s* s7 R6 L
    第十课 Python分布式计算 (王)
    1.Python多进程模块Multiprocessing
    2.Python使用Hadoop分布式计算库mrjob
    3.Python使用Spark分布式计算库PySpark
    案例:分别使用MapReduce和Spark实现wordcount
    0 i3 t8 l% W2 n5 M9 K& {% [9 n1 l
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  • TA的每日心情

    2020-8-27 10:15
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-9-19 14:47:27 | 显示全部楼层
    收了,謝謝
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  • TA的每日心情
    开心
    2017-10-11 21:10
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]小吧新人

    发表于 2017-10-11 21:11:20 | 显示全部楼层

    9 L  E# }7 d- N8 u& `0 G  Z" P5 N我要学习学习学习
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  • TA的每日心情
    擦汗
    4 天前
  • 签到天数: 248 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2017-10-13 12:18:09 | 显示全部楼层
    感谢分享!!!正在深度学习python,特地冲了vip。
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2019-5-6 20:11
  • 签到天数: 171 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-10-28 18:47:29 | 显示全部楼层
    446356973
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  • TA的每日心情
    开心
    6 小时前
  • 签到天数: 971 天

    [LV.10]以吧为家

    发表于 2017-10-29 16:55:43 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 13:43
  • 签到天数: 771 天

    [LV.10]以吧为家

    发表于 2017-11-14 12:16:41 | 显示全部楼层
    我要学习学习学习
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  • TA的每日心情

    52 秒前
  • 签到天数: 300 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2017-11-19 23:47:54 | 显示全部楼层
    谢谢分享
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2017-11-23 16:03
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]小吧新人

    发表于 2017-11-23 16:10:06 | 显示全部楼层
    IT教程吧
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-6-24 07:47
  • 签到天数: 43 天

    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2018-9-3 21:58:08 | 显示全部楼层
    阿斯达斯d
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