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：
+ {1 ^" u2 X) A( D6 G第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础 (2-3课时)
    1.  课程介绍
& T3 _) {. C) _: e3 d+ S/ p' m    2.  数据分析的基本概念
# v7 y$ `; b: S' t: f    3.  Python简介和环境部署
, p4 Z. t0 J# K: x5 z; r* K    4.   NumPy数据结构及向量化
    5.  数据分析建模理论基础
         a. 机器学习基础
9 g. a/ Y. Y, M' r' V5 @) e3 a         b. 数据分析建模过程
2 `. U6 ~, R+ ]  F         c. 常用的数据分析建模工具
! r( C- h- ?1 o9 w     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)
( L) g# |9 R  O7 G/ {' K& d    1.  Pandas的数据结构
    2.  Pandas的数据操作
         a. 数据的导入、导出
         b. 数据的过滤筛选
         c. 索引及多重索引
7 }! \$ q1 I2 K% S- a9 L* n- l     3.  Pandas统计计算和描述
     4.  数据的分组与聚合
     5.  数据清洗、合并、转化和重构
     6.  实战案例2-1：Lending Club借贷数据处理及初步分析
3 x* S2 X! S4 l' M第三课 探索性数据分析(EDA)及数据可视化 (2-3课时)
     1.  什么是EDA
     2.  探索单变量、多变量的关系及其可视化
1 S7 X& Z) t8 r* N8 d/ B     3.  3D绘图
- x+ x0 b2 Q" A7 a) D6 |( o" X/ d     4.  实战案例2-2：Lending Club借贷数据探索性分析及可视化
2 Q1 m0 f% C( b: x  c( j3 @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
2 N) q- k& b7 @+ b/ j     2.  Python机器学习库scikit-learn
     3.  常用评价指标
4 ]3 E. x8 o' g1 V% K6 ?) a# e) @     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
第五课 金融数据分析(1)--金融时间序列(2-3课时)
! I+ y. j+ P, w7 Y6 s) R, E     1.  Pandas的时间处理及操作
$ @7 o# F: D4 y8 V+ C     2.  金融数据
# @. @$ d  L) N; D+ a     3.  金融学图表
0 Q8 l& y& M! h! a( c     4.  高频数据分析
/ ~6 R! K( {% I+ }6 ]     5.  实战案例3-1：股票收益率回归分析
2 ^3 N+ b6 S% I% F% q4 N- Z% @第六课 金融数据分析(2)--量化分析 (2-3课时)量化分析基础
; [- v/ r7 P, S9 o     1.  量化策略建模流程及回测
     2.  常用量化分析指标及框架
     3.  TA-Lib金融软件工具
7 K$ v; {  ~4 Q) E     4.  实战案例3-2：多因子策略模型
8 P2 H; V9 Z0 F2 _2 h! n2 p+ }第七课 图像数据处理及分析 (2-3课时)
     1.  基本的图像操作和处理
1 X9 D7 x( k8 e3 D6 @     2.  常用的图像特征描述
- E0 Z& u3 A* V; T6 Y" ~     3.  聚类模型：K-Means
     4.  实战案例4：电影海报主色调聚类分析
第八课 深度学习及TensorFlow (2-3课时)
/ Y% ~0 }- X0 y. L1 W: K, T     1.  人工神经网络及深度学习
/ _+ A$ [% k" K: X( j5 K1 {     2.  TensorFlow框架学习及使用
! s- D& m% ^( V  x     3.  TensorFlow实现卷积神经网络
1 w/ N/ n  g1 e; p+ |4 C2 F+ i     4.  实战案例5：基于TensorFlow的101类图像识别(Caltech101)
, _6 [- [  q8 Q7 G5 W/ g; V. U第九课 文本数据分析 (2-3课时)
     1.  Python文本分析工具NLTK
9 D! W3 M9 c9 q0 y' F     2.  情感分析与文本分类
7 ^5 H  g& C( R7 ?8 S     3.  TensorFlow实现文本深度表示模型Word2Vec
     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
第十课 项目实战(2-3课时)
! B$ J0 J+ G, x' M; L     1.  交叉验证及参数调整
     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
5 |) f( T$ \0 }1 @/ k; }0 O     4.  课程总结

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很好的教程～～