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Python数据分析班

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发表于 2024-5-13 08:39:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
Python数据分析班
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。
( l: v6 R( S. P- A3 Y! I$ B" ]
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。

《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

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
$ G& e5 r: D1 ~2 `
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
/ C7 }2 I4 Y; D, J

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
% S( k9 k; [' J

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)
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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

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
  W; L/ m* I5 N' t
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
. q1 p3 j; b5 b1 Q3 Y+ Q
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
5 I$ |& c/ r; l4 q8 w9 \
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
- R  T5 _) m! g' i2 p6 N
下载地址:zx
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