2018小象数据分析和数据挖掘（豆瓣数据案例，时间序列分析和金融数据，金融数据分.

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2018小象数据分析和数据挖掘（豆瓣数据案例，时间序列分析和金融数据，金融数据分.


主讲老师：
梁斌    资深算法工程师
查尔斯特大学（Charles Sturt University）计算机博士，从事机器学习、计算机视觉及模式识别等相关方向的研究，在计算机视觉等国际会议及期刊发表10余篇学术论文。现就职于澳大利亚某科学研究机构，负责算法改进及其产品化、数据分析处理及可视化。
课程简介：
  
近两年来，数据分析师的岗位需求非常大，90%的岗位技能需要掌握Python作为数据分析工具，本课程以案例驱动的方式讲解如何利用Python完成数据获取、处理、数据分析及可视化方面常用的数据分析方法与技巧。
升级版第二期的课程更新内容：
本期课程在《Python数据分析》升级版的基础上，主要新增了探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）、金融数据量化分析及深度学习基础等三大数据分析工具，覆盖了时下最前沿的数据分析技术。具体新增内容如下：
新增探索性数据分析，更好地结合数据可视化发掘数据的模式与特点
新增金融数据量化分析，更好地结合时间序列分析探索金融数据的发展趋势
新增深度学习基础，更好地结合机器学习探索人工智能的技术趋势
升级并调整全部随课项目，并提供更详细的分析步骤
系统性地将相关章节的项目整理成一个完整的项目，使学员能够更加充分地理解数据分析的流程和步骤

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