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：
7 r/ m7 O9 l* }8 S6 }1 c第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础 (2-3课时)
; ?9 O# _2 U1 k' ]& M    1.  课程介绍
9 L/ `9 l/ C, L  B9 d. Q2 h( q    2.  数据分析的基本概念
    3.  Python简介和环境部署
    4.   NumPy数据结构及向量化
    5.  数据分析建模理论基础
% m% W3 ]8 Y) z         a. 机器学习基础
# X) T8 p. y! ]6 T$ a8 Q/ ]; m! N  \         b. 数据分析建模过程
: i! N+ ?7 O, R, n" f/ V6 r         c. 常用的数据分析建模工具
5 |0 }' s1 h! `2 G. O' S! Q8 H# ]     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)
    1.  Pandas的数据结构
+ t) v' i0 p# g6 |& G; A2 ?    2.  Pandas的数据操作
         a. 数据的导入、导出
1 E- O! f" d; Z" ^( |         b. 数据的过滤筛选
& b0 P1 q% e6 B5 t% B         c. 索引及多重索引
. A/ a- A* M/ L% q, `0 R     3.  Pandas统计计算和描述
: X7 j$ l; \  y' `5 ^     4.  数据的分组与聚合
: j+ u8 A* a3 ]     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
第三课 探索性数据分析(EDA)及数据可视化 (2-3课时)
" p8 g: d( v* Y1 ]. s     1.  什么是EDA
2 X, p  J  s+ p' t     2.  探索单变量、多变量的关系及其可视化
. G- G6 b, a  W- }8 q& O6 k! i& g     3.  3D绘图
4 R0 u; _! n1 Y9 g  C     4.  实战案例2-2：Lending Club借贷数据探索性分析及可视化
3 z6 K- n3 w2 O/ a- t/ F: c* ?! b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.  Python机器学习库scikit-learn
: ~5 ^8 v: i5 E% {' {$ A+ R     3.  常用评价指标
     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
9 ?+ C8 h! m6 s第五课 金融数据分析(1)--金融时间序列(2-3课时)
* O5 f" |9 C' T1 \4 _     1.  Pandas的时间处理及操作
     2.  金融数据
9 u) O! g% Y2 @. J9 c! k     3.  金融学图表
+ K( V" E$ M/ H# k; a     4.  高频数据分析
     5.  实战案例3-1：股票收益率回归分析
1 p: _( p* T0 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
) L* |( `# h" f/ m! c: H0 r     2.  常用量化分析指标及框架
     3.  TA-Lib金融软件工具
' B- {9 K4 ^+ y( n' X* z' h" a     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)
     1.  基本的图像操作和处理
     2.  常用的图像特征描述
- a3 c9 i8 `: K  l     3.  聚类模型：K-Means
* R& T1 K- M3 g1 ?( ^# c0 F& u     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)
     1.  人工神经网络及深度学习
     2.  TensorFlow框架学习及使用
     3.  TensorFlow实现卷积神经网络
# k7 f, m7 C+ D2 _! }7 `     4.  实战案例5：基于TensorFlow的101类图像识别(Caltech101)
4 c2 n; m: @9 @" n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
. B: D3 J2 N8 z* G; {* S     3.  TensorFlow实现文本深度表示模型Word2Vec
/ `$ f7 k0 x/ H. g; Q* \     4.  分类与预测模型-- 朴素贝叶斯
1 C8 c4 B( k: @     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)
     1.  交叉验证及参数调整
     2.  特征降维与特征选择
* U! t2 Q3 N0 q+ n  S' r     3.  实战案例7：根据日常新闻预测股市动向
     4.  课程总结
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很好的教程～～