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admin 发表于 2021-6-6 14:18:35
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《Python数据分析》升级版第二期
- k8 G! T! z0 i9 b' [* R. p D资源名称：《Python数据分析》升级版xa0第二期
( g4 u) y. s! h# q; G; {# ]3 E教程目录：
- A1 z) E4 l1 l) ?第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础 (2-3课时)
) l+ [2 g! E) P& Kxa0xa0xa0 1.xa0 课程介绍8 D! a, a6 |( u- g7 m* ~. G! F% I
xa0xa0xa0 2.xa0 数据分析的基本概念2 q+ U( `; o& T
xa0xa0xa0 3.xa0 Python简介和环境部署
1 X' \' a* H# J0 p1 {xa0xa0xa0 4.xa0xa0 NumPy数据结构及向量化- [* b+ T3 d: C) M0 _ K
xa0xa0xa0 5.xa0 数据分析建模理论基础$ M* T+ n1 H2 }
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 a. 机器学习基础
* t9 a$ Z& c `6 W" `5 }* W [xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 b. 数据分析建模过程
6 m! G6 l+ m7 r& Fxa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 c. 常用的数据分析建模工具& i4 Z* W: n6 b
xa0xa0xa0xa0 6.xa0 实战案例1：使用Python实现蒙特卡洛模拟的期权估值
! D$ A7 @* G& c. l& }3 y! S第二课 数据分析工具Pandas (2-3课时)
7 e: e, ?& u+ E1 ?5 S- f0 F7 zxa0xa0xa0 1.xa0 Pandas的数据结构4 H) R: S; y" S* |5 i3 U/ F; ~0 c
xa0xa0xa0 2.xa0 Pandas的数据操作- q% N, g7 [$ ]" k
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 a. 数据的导入、导出) ^1 Z* h5 [0 t3 Y4 s8 p
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 b. 数据的过滤筛选
5 } {& A' ]5 @: U6 L+ c6 Pxa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 c. 索引及多重索引5 M+ F- v& ~1 O5 ^# j' A
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 Pandas统计计算和描述, z1 }' a% t* L* }3 c5 e: \0 V; j
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 数据的分组与聚合
* u) `6 _+ I0 e# Y; exa0xa0xa0xa0 5.xa0 数据清洗、合并、转化和重构, t* f6 x/ m2 R$ ~$ P0 F$ {" i
xa0xa0xa0xa0 6.xa0 实战案例2-1：Lending Club借贷数据处理及初步分析
' P9 j8 ]: g% I# r) i第三课 探索忄生数据分析(EDA)及数据可视化 (2-3课时) j% v, b9 o; c" d% b+ ]
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 什么是EDA
4 u+ J2 i t, `' d: Y$ Dxa0xa0xa0xa0 2.xa0 探索单变量、多变量的关系及其可视化2 A9 h# w. f( z! E- E5 l
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 3D绘图
" y+ c4 Q% H% n$ v! c8 v( h; fxa0xa0xa0xa0 4.xa0 实战案例2-2：Lending Club借贷数据探索忄生分析及可视化) `9 A+ u7 r& u2 p
第四课 机器学习及scikit-learn(2-3课时)2 ?3 D% P& V3 V" R$ T# K) o3 s
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 机器学习基本概念与流程
4 s. t8 \( j& p! }6 i5 gxa0xa0xa0xa0 2.xa0 Python机器学习库scikit-learn, f: V T9 T& E( d
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 常用评价指标; k5 l8 p/ E- V
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 分类预测模型– Logistic回归与Softmax回归
! M6 P' p5 h. G$ zxa0xa0xa0xa0 5. 实战案例2-3：Lending Club借贷违约预测
' W! s/ y8 m" R6 o" I# o第五课 金融数据分析(1)--金融时间序列(2-3课时)
8 V' w) N, z9 H. x/ qxa0xa0xa0xa0 1.xa0 Pandas的时间处理及操作- x* ~! r- e1 o
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 金融数据( h" v8 ?$ T; @/ D5 w
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 金融学图表. @! `" ^5 q Z2 ?/ ?# F% B
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 高频数据分析
! H" o: N0 u9 ?" Zxa0xa0xa0xa0 5.xa0 实战案例3-1：股票收益率回归分析
, j1 n. p2 t) X+ c: c第六课 金融数据分析(2)--量化分析 (2-3课时)量化分析基础
& |7 ]+ {/ p: Dxa0xa0xa0xa0 1.xa0 量化策略建模流程及回测5 c, i2 c, e8 p X; z
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 常用量化分析指标及框架: h. G# H/ R2 S0 D$ M% L
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 TA-Lib金融软件工具, x) C" P/ P5 [+ a9 O
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 实战案例3-2：多因子策略模型4 Q8 g1 n2 g6 W3 `0 _0 y
第七课 图像数据处理及分析 (2-3课时)
. P6 N) F2 g9 b) c$ a" k: ~xa0xa0xa0xa0 1.xa0 基本的图像操作和处理
( b) e- A3 D" l' Xxa0xa0xa0xa0 2.xa0 常用的图像特征描述: }' J& A* w7 C
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 聚类模型：K-Means
. g" ?! ~3 ]" ~6 gxa0xa0xa0xa0 4.xa0 实战案例4：电影海报主色调聚类分析2 z4 ~9 A7 Q5 q9 n; {0 M% u, \
第八课 深度学习及TensorFlow (2-3课时)
& ?& e) j1 ]+ x. U4 d* yxa0xa0xa0xa0 1.xa0 人工神经网络及深度学习* | s; j. m0 G
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 TensorFlow框架学习及使用+ c5 x Q; s. ]4 B* D' R7 G
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 TensorFlow实现卷积神经网络
" c- E" ^& ~* l" b& nxa0xa0xa0xa0 4.xa0 实战案例5：基于TensorFlow的101类图像识别(Caltech101)
{+ t) N5 [& \! N第九课 文本数据分析 (2-3课时)
- r- q% H. D2 l- f6 j7 Y, I Sxa0xa0xa0xa0 1.xa0 Python文本分析工具NLTK* \5 b; _4 u6 q( g3 |
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 情感分析与文本分类
6 N$ n! L% T/ Y" bxa0xa0xa0xa0 3.xa0 TensorFlow实现文本深度表示模型Word2Vec! g0 H; O9 I {, K7 K2 @
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 分类与预测模型-- 朴素贝叶斯1 U1 {4 J1 R: ?! _/ M
xa0xa0xa0xa0 5.xa0 实战案例6：搜狐新闻数据分类
/ t2 K: |/ z6 H第十课 项目实战(2-3课时)
0 t9 X! v9 x+ R" [" t+ u' lxa0xa0xa0xa0 1.xa0 交叉验证及参数调整1 R3 d. |7 Z2 G% H s2 ?. A
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 特征降维与特征选择
7 W6 A" d5 K+ W& lxa0xa0xa0xa0 3.xa0 实战案例7：根据日常新闻预测股市动向
( ?5 o" z( `! B }8 uxa0xa0xa0xa0 4.xa0 课程总结
- Y$ d Y( @; P4 k( J资源截图：" }, r, q( i0 V1 {! I& @. Y$ L5 U
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