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：
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
! h/ l2 H7 I+ R7 v6 ]* 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$ g" Y6 n& H, ?. D- w         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)
) G3 h8 ^$ k% u- h  l" [    1.  Pandas的数据结构
    2.  Pandas的数据操作
. P& @5 i! e% ?, k" F- P         a. 数据的导入、导出
         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
     4.  数据的分组与聚合
     5.  数据清洗、合并、转化和重构
( s1 i( x/ P! H# D3 k     6.  实战案例2-1：Lending Club借贷数据处理及初步分析
+ ^/ ^& |4 j, ]  K2 ~7 C7 G- 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
$ P3 ~, q* }& R: W" w5 S9 J     2.  探索单变量、多变量的关系及其可视化
     3.  3D绘图
0 c' R0 p+ N2 Z5 |* M! T     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)
+ P' u/ [" |' ~' x. k     1.  机器学习基本概念与流程
1 `9 ~9 `& U  Y5 X  T' s. t     2.  Python机器学习库scikit-learn
     3.  常用评价指标
     4.  分类预测模型– Logistic回归与Softmax回归
1 f" k& ^' c7 Y7 F& ]     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)
     1.  Pandas的时间处理及操作
     2.  金融数据
3 v1 j. R2 E- ^" ]     3.  金融学图表
+ @  O3 P9 j% R3 i  V8 \4 }     4.  高频数据分析
3 R% h# @5 w$ |8 k7 S5 d     5.  实战案例3-1：股票收益率回归分析
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 Y+ [& W% [. t- q& h     1.  量化策略建模流程及回测
; e5 W+ s/ Z( d5 R     2.  常用量化分析指标及框架
     3.  TA-Lib金融软件工具
+ V: q8 U) `' p3 Z3 G1 L- z     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)
  r8 u0 z0 Q" Y/ B3 D     1.  基本的图像操作和处理
" l& z0 T$ [* P. e/ m* [2 u     2.  常用的图像特征描述
     3.  聚类模型：K-Means
3 N* W$ Q! h7 Y4 E     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
( F& v1 _  `* H( e- f+ \& L' P     2.  TensorFlow框架学习及使用
8 D5 S, a0 n. D" w' q: P     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)
( s3 I) q. j2 Z! B1 ~* T9 `( W第九课 文本数据分析 (2-3课时)
     1.  Python文本分析工具NLTK
+ \8 y. c6 {9 O8 ]+ ^     2.  情感分析与文本分类
     3.  TensorFlow实现文本深度表示模型Word2Vec
4 }$ B4 l1 @5 w1 p4 q     4.  分类与预测模型-- 朴素贝叶斯
: R! V& L1 c, v( g, h* s3 v. X     5.  实战案例6：搜狐新闻数据分类
& V7 J& _) v8 y7 H+ [) F2 b8 z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
     3.  实战案例7：根据日常新闻预测股市动向
: m& v9 k+ J8 X# @3 |. w) E2 t     4.  课程总结
1 T) ]/ u& D9 q) d: X( X$ p5 i' o. C

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很好的教程～～