小象学院 Python数据分析 第二期升级版 视频教程附课件代码

冰点也疯狂

课程目录：
" m1 U0 n6 ~& p( z2 a5 Y第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础 (2-3课时)
" |- ^2 z) T' b' @: @    1.  课程介绍
    2.  数据分析的基本概念
; @9 s% m) ?3 _! P* e- B" J    3.  Python简介和环境部署
$ v1 S# O- w1 b( N3 S    4.   NumPy数据结构及向量化
    5.  数据分析建模理论基础
' @- i1 ^3 |: c         a. 机器学习基础
         b. 数据分析建模过程
         c. 常用的数据分析建模工具
     6.  实战案例1：使用Python实现蒙特卡洛模拟的期权估值
第二课 数据分析工具Pandas (2-3课时)
2 n. b! }+ D0 @( J8 d6 i4 _    1.  Pandas的数据结构
( H& e; N4 r: a9 R+ N    2.  Pandas的数据操作
# f% g7 v) z2 M3 v         a. 数据的导入、导出
8 E- Z3 p: ^3 d! T& H         b. 数据的过滤筛选
         c. 索引及多重索引
     3.  Pandas统计计算和描述
; B6 I+ ]* m5 e! t1 ?& j7 d% E     4.  数据的分组与聚合
2 c( c$ S+ V- j. Q# O# I) f     5.  数据清洗、合并、转化和重构
& A. s8 P/ v4 ~7 @  q( A- H     6.  实战案例2-1：Lending Club借贷数据处理及初步分析
$ X' L# q# ~* c7 U8 U9 ~3 Y1 g第三课 探索性数据分析(EDA)及数据可视化 (2-3课时)
( _* C  X3 |; K4 p6 f     1.  什么是EDA
% \  p4 a" _# l+ Q" Q( G/ E     2.  探索单变量、多变量的关系及其可视化
9 E& C9 q, V, ]6 v' D  w1 E9 ]* y     3.  3D绘图
# m' B  P, F1 R, C; M9 v     4.  实战案例2-2：Lending Club借贷数据探索性分析及可视化
第四课 机器学习及scikit-learn(2-3课时)
     1.  机器学习基本概念与流程
; B# _3 y  u8 T( F     2.  Python机器学习库scikit-learn
1 c6 f/ v( W1 i2 p- E     3.  常用评价指标
. _2 O: W/ j1 V     4.  分类预测模型– Logistic回归与Softmax回归
     5. 实战案例2-3：Lending Club借贷违约预测
, E+ D7 H  c) ~) {* K) A+ n1 l' f第五课 金融数据分析(1)--金融时间序列(2-3课时)
     1.  Pandas的时间处理及操作
     2.  金融数据
     3.  金融学图表
* w8 s. w: K+ o+ ^1 h$ n3 \+ }     4.  高频数据分析
  e) Y6 I/ ^: e2 f9 o     5.  实战案例3-1：股票收益率回归分析
" s/ y2 v6 V4 e  q& Z) H0 j第六课 金融数据分析(2)--量化分析 (2-3课时)量化分析基础
     1.  量化策略建模流程及回测
     2.  常用量化分析指标及框架
5 \2 j. |" H1 }. l     3.  TA-Lib金融软件工具
- T" ~  [! h. V4 {     4.  实战案例3-2：多因子策略模型
第七课 图像数据处理及分析 (2-3课时)
; k: Y8 D8 N7 G' U6 i     1.  基本的图像操作和处理
     2.  常用的图像特征描述
5 }5 k( M" ?3 {$ u8 T     3.  聚类模型：K-Means
8 J# O: w4 k; e) J     4.  实战案例4：电影海报主色调聚类分析
4 ^& B' i7 v9 k& j/ X1 Y第八课 深度学习及TensorFlow (2-3课时)
     1.  人工神经网络及深度学习
2 U/ m( V5 h8 o! C- U* z     2.  TensorFlow框架学习及使用
     3.  TensorFlow实现卷积神经网络
     4.  实战案例5：基于TensorFlow的101类图像识别(Caltech101)
) p$ g  P* J2 c第九课 文本数据分析 (2-3课时)
     1.  Python文本分析工具NLTK
     2.  情感分析与文本分类
     3.  TensorFlow实现文本深度表示模型Word2Vec
" P) D( l: _$ `8 G6 ^3 j9 v( {4 `. o% k4 g     4.  分类与预测模型-- 朴素贝叶斯
     5.  实战案例6：搜狐新闻数据分类
( O( y& \9 i! f. I4 v  z/ D" I第十课 项目实战(2-3课时)
% b% b  t: h2 ?9 D$ [     1.  交叉验证及参数调整
: r6 a% ?0 y& }! x) s& w% `     2.  特征降维与特征选择
     3.  实战案例7：根据日常新闻预测股市动向
     4.  课程总结
4 s7 ?2 `7 Q- i1 f6 ^
0 t( b) q" c3 I8 y& b- N, e

m9128213

很好的教程～～