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坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。 |
上课时间和地点 |
开课地址:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山学院 【南京分部】:金港大厦
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实验设备 |
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质量保障 |
1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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一 工作环境准备及Python数据结构讲解
课程介绍、工作环境准备、Python语言基础回顾、Python数据结构讲解
列表、字典、元组、集合、Python高级特性、切片、迭代、Python高阶函数、map、filter、reduce
二 科学计算及数据可视化入门
使用NumPy和SciPy进行科学计算、Matplotlib绘图入门、实战案例:2016美国总统大选数据分析 (2016 Election Polls)
三 本地数据的采集与操作
常用格式的本地数据读写、SQL常用语法讲解、Python的数据库基本操作、数据库多表连接用法详解
left join、right join、inner join
实战案例:欧洲职业足球数据库分析 (European Soccer Database)
四 网络数据的获取与表示
BeautifulSoup解析网页
爬虫框架Scrapy基础
实战案例:获取电商网站的商品信息
五 数据分析工具Pandas 基础
Pandas的数据结构、Series、DataFrame、Pandas的数据操作、数据的导入、导出
数据的过滤筛选、索引及多重索引、Pandas统计计算和描述、Pandas的绘图函数
实战案例:星级争霸II重放分析 (StarCraft II Replay Analysis)
六 数据分析工具Pandas进阶
数据的分组与聚合
数据的分组运算
Pandas透视表和交叉表
实战案例:互联网电影资料库分析 (IMDB 5000 Movie Dataset)
七 数据的规整与可视化
数据清洗、合并、转化和重构
常用的Python数据可视化工具
Matplotlib回顾及扩充
Seaborn绘图
交互式数据可视化—Bokeh绘图
实战案例:空难历史数据分析 (Airplane Crashes Since 1908)
八 机器学习基础及机器学习库scikit-learn入门
机器学习基础
scikit-learn入门
实战案例:利用声音数据进行性别识别 (Gender Recognition by Voice)
九 项目实战:“闪电约会”配对预测
项目介绍 (Speed Dating Experiment)
数据分析与处理
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