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Python及數(shù)據(jù)分析培訓課程-

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曙海教學優(yōu)勢

　本課程面向企事業(yè)項目實際需要,秉承二十一年積累的教學品質(zhì)，Python及數(shù)據(jù)分析培訓課程-以項目實現(xiàn)為導向,老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗、技巧。線上/線下/上門皆可,Python及數(shù)據(jù)分析培訓課程-專家,課程可定制,熱線:4008699035。

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精品課程班級列表

培訓目標：

Python概覽
Python語言快速入門
IPython使用
NumPy
Pandas
Pandas數(shù)據(jù)加載和存儲
Pandas數(shù)據(jù)預處理
Pandas數(shù)據(jù)聚合與分組運算
繪圖與可視化
時間序列
Python在金融數(shù)據(jù)中的應用
大數(shù)據(jù)平臺的搭建和應用
Scikit-Learn機器學習
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主題	課程細分
1.Python概覽	1.1為什么使用Python 1.2重要的Python庫 NumPy Pandas SciPy Matplotlib 1.3IPython 1.4 Python IDE的下載與安裝
2.Python語言快速入門	2.1Python解釋器 2.2語言設計特點 2.3對象的調(diào)用和屬性 2.4import引入 2.5數(shù)據(jù)類型 2.6控制流 2.7數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和序列 2.8函數(shù) 2.9 文件和操作系統(tǒng)
3.IPython使用	3.1啟動和運行 3.2對象內(nèi)省 3.3異常和跟蹤 3.4與操作系統(tǒng)交互 3.5測試代碼執(zhí)行時間 3.6IPython HTML Notebook 3.7利用IPython提高代碼效率的幾點提示案例與演示
4.NumPy	4.1ndarray多維數(shù)組對象處理與運算 4.2元素級數(shù)組函數(shù) 4.3利用數(shù)組進行數(shù)據(jù)處理 4.4利用數(shù)組進行輸入和輸出 4.5線性代數(shù) 4.6隨機數(shù)生成 4.7【案例與演示】
5.Pandas	5.1Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹 5.2基本功能 5.3匯總和計算描述統(tǒng)計 5.4處理缺失數(shù)據(jù) 5.5【案例與演示】
6.Pandas數(shù)據(jù)加載和存儲	6.1讀寫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 6.2讀寫非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 6.3使用HTML和Web API 6.4使用數(shù)據(jù)庫 6.5【案例與演示】
7.Pandas數(shù)據(jù)預處理	7.1合并數(shù)據(jù)集（以merge和append為主） 7.2重塑和軸向旋轉(zhuǎn) 7.3數(shù)據(jù)清洗 7.4字符串操作 7.5 【案例與演示】
8.Pandas數(shù)據(jù)聚合與分組運算	8.1GroupBy技術(shù) 8.2數(shù)據(jù)聚合 8.3分組運算和轉(zhuǎn)換 8.4透視表和交叉表 8.5【案例與演示】
9.繪圖與可視化	9.1Matplotlib基本操作 9.2Pandas中的繪圖函數(shù) 9.3【案例與演示】
10.時間序列	10.1日期和時間數(shù)據(jù)類型及工具 10.2 時間數(shù)據(jù)處理 10.3 時期及其算術(shù)運算 10.4 時間序列繪圖 10.5 移動窗口函數(shù) 10.6【案例與演示】
11.Python在金融數(shù)據(jù)中的應用	11.1常見的金融數(shù)據(jù)處理與分析 11.2 Pyfolio資產(chǎn)組合表現(xiàn)與風險分析 11.3 Zipline歷史數(shù)據(jù)回溯分析 11.4 【案例與演示】
12.大數(shù)據(jù)平臺的搭建和應用	12.1Hadoop和MapReduce 12.2 Spark 12.3 PySpark及MLlib 12.4【案例與演示】
13.Scikit-Learn機器學習	13.1數(shù)據(jù)預處理 13.2 變量升維和降維 13.3 模型訓練 13.4模型選擇和調(diào)參 13.5 模型評估指標 13.6【案例與演示】

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