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    【快班】Python數據分析
    此課程所屬 【數據分析師專業方向】, 【全棧程序猿】, 【python數據分析師職業方向】, 【數據分析師專業方向】專業,報名專業套餐,可享受0元學習特惠!點擊了解詳情
    隨報隨學 共15課 ★★☆
    開課時間 課程周期 難易度
    招生中

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    Python 模型 算法 數據分析 時間序列
    課程介紹
    Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言,已經具有十多年的發展歷史,成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫,足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰,具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言,它能夠很輕松的把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)輕松地聯結在一起。
    2012年的時候我們說R是學術界的主流,但是現在Python正在慢慢取代R在學術界的地位。從12年13.3%的使用率到15年30.3%的使用率, Python已經逐漸成為數據分析與挖掘軟件的中流砥柱。所以,讓我們一起來跟隨課程的腳步,感受Python的魅力吧!
    課程將從Python的基本使用方法開始,一步步講解,從ETL到各種數據分析方法的使用,并結合實例,讓學員能從中借鑒學習。
    課程大綱
    第一部分. Python基礎
    第一課:Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變量類型與運算符
    第二課:了解Python流程控制——條件、循環語句與其他語句
    第三課:常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹
    第四課:NumPy基礎——數組的創建、組合與分割

    第二部分 數據分析的準備
    第五課:了解數據——數據加載、儲存與文件格式;異常值的清理與缺失值處理
    第六課:數據清洗與初步分析——數據清理、轉換、合并與重塑;數據匯總與描述統計;
    第七課:繪圖與可視化——基本繪圖命令與圖形概覽、圖形元素設定與實例:地震危機數據的可視化
    第八課:數據聚合與分組處理——數據聚合、分組運算與轉換、透視表與交叉表

    第三部分 數據分析初探
    第九課:假設檢驗——常用假設檢驗與實例分析
    第十課:線性回歸——線性回歸模型、分析結果呈現與解讀;實例:商品價格預測
    第十一課: logistic回歸——logistic回歸模型講解;實例:電信客戶流失分析
    第十二課:時間序列分析——時間序列基本處理、時間序列模型構建與結果解讀;實例:未來股票價格預測

    第四部分 深入數據分析
    第十三課:分類算法——knn、決策樹、貝葉斯分類器等算法介紹;實例:網頁注冊用戶預測
    第十四課:聚類算法——k-means算法介紹;實例:通信基站聚類分析
    第十五課:降維方法——主成分分析與因子分析算法介紹;實例:地區經濟指標評分
    授課講師
    何翠儀  畢業于中山大學統計學專業,煉數成金專職講師。
    在煉數成金上開設了多門關于數據分析與數據挖掘相關的課程,如《大數據的統計學基礎》、《大數據的矩陣基礎》《金融時間序列分析》等,也曾到不同的公司開展R語言與數據分析的相關培訓。對數據分析有深刻認識,曾與不同領域公司合作,參與到多個數據分析的項目中,如華為、廣州地鐵等
    課程環境
    windows + Python
    授課對象
    對數據分析感興趣的、對Python感興趣的學員;想要學習Python的基礎數據分析方法的學員
    收獲預期
    了解Python的基本用法;懂得使用Python進行基本的數據分析
    課程試聽
    課程學費
    學費:400元(固定學費:300元 + 逆向學費:100元)
    新穎的課程收費形式:“逆向收費”約等于免費學習,課程收取300元固定收費 + 100元逆向學費,學習圓滿則全額獎勵返還給學員!
    特別說明如下
    本門課程本來打算完全免費,某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動,為了防止一些朋友在學習途中半途而廢,浪費了講師的付出,為此我們計劃模仿某些健身課程,使用“逆向收費”的方法。 在 報名時每位報名者收取400元,其中300元為固定 收費,另外100元是暫存學費,即如果學員能完成全部課程要求,包括完成全部的書面作業,則100元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務,則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力!
    課程授課方式

    1、 學習方式:老師發布教學資料、教材,幻燈片和視頻,學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。

    2、 學習作業:每課均有布置課后作業,學員完成書面作業后則可進入下一課學習。

    3、 老師輔導:通過論壇站內信及郵件等多種方式與老師進行一對一互動。

    4、 完成課程:最后一課作業交納后,老師完成作業批改,即可完成課程并取回相應剩余的逆向學費。

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    授課老師

    何翠儀何翠儀
    何翠儀:中山大學統計學專業畢業,煉數成金專職講師,在過去曾講授《大數據的統計學基礎》課程,并負責多門煉數成金數據分析課程的助教工作,參與主持建設煉數成金的R語言認證題庫系統(即將上線)。

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