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
: t  ~" M' ~  l, J8 `# q    2.  数据分析的基本概念
& J1 |8 E" K- \! Z, ?% b* H    3.  Python简介和环境部署
    4.   NumPy数据结构及向量化
8 d! }) {; m" n8 M) G% [0 n    5.  数据分析建模理论基础
         a. 机器学习基础
- ?& y; W% ^# K% S/ ^2 x% g         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
8 l5 ^1 u. _) \$ i; f第二课 数据分析工具Pandas (2-3课时)
' K" @+ p7 @! F( D) J; z/ f) t# a    1.  Pandas的数据结构
! ?  C7 x! U; [0 Y: H4 z    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
     3.  Pandas统计计算和描述
     4.  数据的分组与聚合
( r& J7 o4 ~: u4 B& h8 T6 v3 k7 B     5.  数据清洗、合并、转化和重构
( V) t- Z4 y* q! d* T     6.  实战案例2-1：Lending Club借贷数据处理及初步分析
5 S' w6 S  u9 w& a/ s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
- y1 A3 B; h. ]- k! u* ]     2.  探索单变量、多变量的关系及其可视化
     3.  3D绘图
( h7 A$ c+ F0 V+ b3 w/ ~* `2 Z! q     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' @7 }3 P' ?0 L+ Q& o( @  h! o     2.  Python机器学习库scikit-learn
: A1 `, @0 b- {1 M' H     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
$ A  y& p$ P% I$ C5 Z/ M( p+ n第五课 金融数据分析(1)--金融时间序列(2-3课时)
7 ]6 _/ p+ [3 M# U" ^% {     1.  Pandas的时间处理及操作
     2.  金融数据
- [/ V% i/ U' n5 o. a, h) [" @( X     3.  金融学图表
7 E' r7 V* o3 B9 ^5 |6 g     4.  高频数据分析
: n9 N( Q/ a/ v     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.  量化策略建模流程及回测
     2.  常用量化分析指标及框架
$ _3 X2 u' e7 G; U     3.  TA-Lib金融软件工具
     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)
8 E, Z! p( l- M; n     1.  基本的图像操作和处理
. {. S  e4 \# i( g     2.  常用的图像特征描述
     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)
     1.  人工神经网络及深度学习
     2.  TensorFlow框架学习及使用
; z$ N& K& ~) @8 I$ u# n  x& ?" c( Q* p     3.  TensorFlow实现卷积神经网络
5 B3 c2 V6 g" Z/ @- S7 w& K% ]     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)
     1.  Python文本分析工具NLTK
     2.  情感分析与文本分类
1 U1 _! P- e+ |- H, B2 E0 I0 @     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
8 ^8 k0 i3 N8 }  N     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)
+ n0 x! Q6 R6 x# l* n, {     1.  交叉验证及参数调整
" H2 V- B6 T' A) O  Y. W     2.  特征降维与特征选择
% F) U- Z$ H4 n9 J! y     3.  实战案例7：根据日常新闻预测股市动向
: u, ]# ]& ~; ]/ {% X% R% x6 t     4.  课程总结
* v" `% k/ ~- f7 Z
% i# e, V) C% F; r

m9128213

很好的教程～～