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课程介绍:1 ~5 T# t$ D( k* S1 y; N b3 ~
/ N) |: f: u! Z0 ^: X4 y% o这是一套数据建模分析师Python方向的定向培训课程,培训的内容精准且系统,特别适合非IT编程工程师,对于数据分析师来讲,可以快速掌握Python编程语言的基本语法,而且点到为止,在此基础上熟练使用Python分析工具Numpy、Pandas来进行科学计算。最后利用掌握的语言与工具重点来进行数据分析数据挖掘算法的实践。推荐学习!" O. R9 W, _3 S; g$ T; p3 p
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课程高清,老师讲解到位,案例多,能够对算法的理解与应用提高一个层次。* ?( c0 C( ]- @' W& o8 [
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课程目录:) y& G) s* b4 [; C& j/ `% n
4 m7 E9 Z. Y; W; x6 M( H, O# t& ZPython基础预习视频课程* ]8 L5 q# ~% I. O0 n) M4 z4 s
1.Python概览
( _9 |" A* p, k& ~+ V# N+ Z2.1if条件语句6 m6 E8 [3 N. P5 m
2.2while循环语句; F' ^( z: [1 a7 Q
2.3for循环语句' J4 v2 D5 R7 o! J& K( R
2.4嵌套语句
- @/ ]1 \8 L5 H ~& n4 [2.5循环控制语句! Z+ L. H. A5 c8 d
2.6range()和xrange()函数: @$ X& h' O' p; `" |$ i2 _# x& |
2.7array()函数9 g/ F, A7 {1 u4 t( V- h+ g" c
3.1定义函数
# G5 ^; l+ X& ?0 g. v3.2一般性的函数参数格式( p6 m$ X, b6 ~) ~
3.3特殊参数格式及用法
; v* B7 r; b7 H( n3.4参数用法小结4 e8 w2 _) l) M# Z1 o4 O- K. _2 i
3.5.1匿名函数
: K, Q5 D/ `7 z) \$ \2 Y5 ]3.5.2映射函数- W: a9 v5 c5 E% |+ A% l7 u
3.5.3reduce()和filter()% v* }% |+ o% l: L+ w# y3 {/ _
3.6全局变量和局部变量6 X6 i' M5 Z! M: X
3.7数据结构4 ?5 U( h/ I& l' H$ D9 L7 q. T
4.1数据分析标准库, g7 f6 G' @) W7 B3 F
4.2Numpy创建和生成数组
' t: f; H9 ~3 A5 k: J1 T* ?4.3数组索引和切片: M& u" T2 u& q m
4.4数组的算术和统计运算6 Z$ `5 i$ e, l: E$ z
4.5.1存取二进制数据
" N3 w7 ^9 Z) R M% X0 b9 }第一周 Python_CDA
! x6 E% L' n4 K. A l! w1.1Python数据分析概述/ {; n/ E# e8 K; F" e0 C) v3 B
1.2Python语法基础/ B \0 {: l* }6 X: j8 P
1.3Python运算符、表达式与控制流* y2 ~9 s, j9 z% G6 x
1.4Python控制流
4 M4 v6 F5 P& ?1 j/ d) V9 R: @1.5Pytho科学计算-Numpy篇# u! _0 `* n1 c
1.6Python科学计算-Pandas篇7 B2 y! E+ O% f
1.7Pandas细节P1
5 D7 K5 {4 @: n; e1.8Pandas细节P2与Mysql9 Z- j. S- ~4 X! O4 ^$ `' A7 C, k
第二周 案例专题
3 J8 z5 y6 X, S3 A2.1利用Python进行离网用户预警 E. z& J+ O4 s. F- ?! _% L, q' x0 L
2.2数据挖掘模型介绍- m' H2 N( |; Y J5 {" ]
2.3决策树算法与实操
$ |8 ]9 K; S g& M* _2.4人工神经网络与销量预测7 M, z7 | H5 j4 K1 ^+ N& m
2.5逻辑回归与银行贷款问题2 i- @6 q, k) Q1 r5 Y; l8 k8 [
2.6支持向量机与聚类分析
9 y. R& j# j5 T. \' ?2.7离网用户预警综合案例
4 z' F: Y2 b3 t6 j第三周 算法深化' C! z& F- G' W( `4 Z b
3.1统计推断基础
1 o: g! B: i4 J& P0 j# |; u3.2假设检验与单样本T检验1 P% {1 E& S) C* m0 v
3.3线性回归分析" v, v. ]' ]' G9 S9 \
3.4最近领域与朴素贝叶斯 F2 [! H8 X1 [% \, j3 ?8 t" M/ i
3.5主成分分析介绍
% o; L9 B7 r3 K; r3.6降维分析
" H( o" M5 O. p3.7样本聚类
+ a! L" [# R9 }; I V3.8Python版特征工程与组合算法& c5 x. R+ |) O2 @* m& C4 k6 F
$ M% l2 V( R7 |7 `5 l2 z1 ~6 b5 ?
# n) j/ `) A$ @. T1 Z: ?( R( g% G- o7 j$ X
+ j. T: `% [4 d* A+ P: O- ]* ]5 ]4 d; @$ d& a7 L9 @
" y7 d# g- g# f; z* i5 I( u
资源下载地址和密码(百度云盘): [/hide] 百度网盘信息回帖可见6 o: K& p+ W+ Z% d+ }9 i2 [( Y e
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