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课程简介:
: j! {* N1 K$ r- |Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言,已经具有十多年的发展历史,成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库,足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)轻松地联结在一起。1 K* H1 r* [7 t- m. A
Python作为一门开源软件,最近几年在数据分析的领域上也大有作为,从12年13.3%的使用率到15年30.3%的使用率, Python已经逐渐成为数据分析与挖掘软件的后起之秀。作为一门编程语言,Python对于大部分的程序员来说可能会感到更亲切,而强大的扩展库支持,使得Python不仅仅在数据分析这一专业领域上有作为。与其他的专业统计软件相比,Python在非数据分析的领域中也得到很好的应用。
* w& [7 Z1 s: U$ o+ K课程将从Python的基本使用方法开始,一步步讲解,从ETL到各种数据分析方法的使用,并结合实例,让学员能从中借鉴学习。
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课程目录:: |% ^6 ?! p! {
第一部分. Python基础
/ D) C: `5 G3 g5 k第01课:Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符
9 ^# b0 b# N$ [4 H4 V第02课:了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句
; I2 K0 {+ M% u% h9 w( |. m第03课:常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍2 V* r- ~; A3 S2 o
第04课:NumPy基础——数组的创建、组合与分割1 e6 r* L( o& l% l& U2 `# _6 {
) [; ~0 x3 G. A4 F
第二部分 数据分析的准备
# O1 d* ^& G: B$ t第05课:了解数据——数据加载、储存与文件格式;异常值的清理与缺失值处理
6 Z! }1 t2 u* |& H. d! e( V" P$ `第06课:数据清洗与初步分析——数据清理、转换、合并与重塑;数据汇总与描述统计;" f+ `5 c" C5 b' n- x! l
第07课:绘图与可视化——基本绘图命令与图形概览、图形元素设定与实例:地震危机数据的可视化' ~3 O7 [7 c& U+ T) w$ a! I
第08课:数据聚合与分组处理——数据聚合、分组运算与转换、透视表与交叉表 W2 o1 V" f' b
$ ]# H3 w; y& i, S2 l G, d9 o第三部分 数据分析初探
. u# ^7 J X4 ^4 b9 B! p4 t1 ~第09课:假设检验——常用假设检验与实例分析
5 n' ^4 @1 ]" L- e第10课:线性回归——线性回归模型、分析结果呈现与解读;实例:商品价格预测
$ E: T# ~5 z! u" v. M/ x) z第11课: logistic回归——logistic回归模型讲解;实例:电信客户流失分析* _6 R9 J6 R0 e- L9 z& E
第12课:时间序列分析——时间序列基本处理、时间序列模型构建与结果解读;实例:未来股票价格预测
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# s; ^# @6 @) t+ w7 E第四部分 深入数据分析. Q' @) c |) {/ e7 Y
第13课:分类算法——knn、决策树、贝叶斯分类器等算法介绍;实例:网页注册用户预测. @' t- t' G v9 n P' B1 _( t
第14课:聚类算法——k-means算法介绍;实例:通信基站聚类分析$ @, Z/ s8 | p5 g& G
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