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：
; q/ Z9 m+ i; Y% u$ g6 j- ]第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础 (2-3课时)
, C* x, i( i5 v0 p    1.  课程介绍
: ]+ T& s1 c! b9 X1 W    2.  数据分析的基本概念
) X  K9 H$ z( |+ F6 Q8 c$ D    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
         a. 机器学习基础
         b. 数据分析建模过程
2 y% d9 t/ D( W0 r8 z, h5 ~4 W         c. 常用的数据分析建模工具
4 V/ U  |8 `1 \     6.  实战案例1：使用Python实现蒙特卡洛模拟的期权估值
5 x6 Y+ d% r1 U  c( x/ D# q: i第二课 数据分析工具Pandas (2-3课时)
    1.  Pandas的数据结构
    2.  Pandas的数据操作
         a. 数据的导入、导出
/ J3 J, M- `. O) a         b. 数据的过滤筛选
& v/ I7 q7 R  D         c. 索引及多重索引
     3.  Pandas统计计算和描述
     4.  数据的分组与聚合
5 a; z* c* ?1 w8 B2 E0 `. q     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)
0 f& E4 G7 f* a     1.  什么是EDA
8 y& B- s6 S* z$ a3 ^0 V     2.  探索单变量、多变量的关系及其可视化
     3.  3D绘图
  B2 s) R0 u3 P1 W6 B     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
% k& h9 H8 ~, X8 |; D8 B     2.  Python机器学习库scikit-learn
! B+ `/ K* y" W8 r+ u% r     3.  常用评价指标
     4.  分类预测模型– Logistic回归与Softmax回归
' S% ^* M# J+ U( ]" H& N     5. 实战案例2-3：Lending Club借贷违约预测
" T) c0 h1 P# t! y2 [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
- @" G( _5 n5 ^0 s: a     2.  金融数据
5 d1 ^& i6 ~' |     3.  金融学图表
' ?2 k3 z) B$ Y* o$ O     4.  高频数据分析
% K5 ^( O) ?/ v$ s     5.  实战案例3-1：股票收益率回归分析
! U+ o7 `4 n; B$ 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
% q& R1 x5 J0 I/ ~+ N     1.  量化策略建模流程及回测
6 N8 [& x9 X4 x/ ~  x" P     2.  常用量化分析指标及框架
     3.  TA-Lib金融软件工具
% O1 P7 @/ F; F% T  X; O" {     4.  实战案例3-2：多因子策略模型
. ~- X8 z3 t/ N# l7 ?; ?' L$ g! t第七课 图像数据处理及分析 (2-3课时)
0 \: ^- N6 p8 R1 l) @3 X6 ^     1.  基本的图像操作和处理
* S+ c* }& [- g$ u2 C) F0 Q     2.  常用的图像特征描述
8 l) Y0 O9 d- p: h( Q     3.  聚类模型：K-Means
- @9 g( o. g9 O5 k8 Q     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
4 a2 G* Y6 j! [0 L9 s& F     3.  TensorFlow实现卷积神经网络
5 _: x9 O! E( U+ r1 m     4.  实战案例5：基于TensorFlow的101类图像识别(Caltech101)
第九课 文本数据分析 (2-3课时)
/ f5 n/ w& \  _7 [     1.  Python文本分析工具NLTK
! M8 k+ D! J4 k) i5 b8 @3 o     2.  情感分析与文本分类
- u# x; l& W& @8 N+ J# G8 k     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)
& ]' y$ E1 r: R3 Z9 D# m     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
- L4 \7 J  W: C( e' F: {     4.  课程总结
4 v  e) H% n6 N0 L8 \
% l/ K9 y9 C: F

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很好的教程～～