《Python数据分析》升级版第二期

admin · admin 发表于 2021-6-6 14:18:35

《Python数据分析》升级版第二期
资源名称：《Python数据分析》升级版xa0第二期
教程目录：
第一课工作环境准备及数据分析建模理论基础 (2-3课时)
xa0xa0xa0 1.xa0 课程介绍
xa0xa0xa0 2.xa0 数据分析的基本概念
xa0xa0xa0 3.xa0 Python简介和环境部署
xa0xa0xa0 4.xa0xa0 NumPy数据结构及向量化
xa0xa0xa0 5.xa0 数据分析建模理论基础
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 a. 机器学习基础
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 b. 数据分析建模过程
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 c. 常用的数据分析建模工具
xa0xa0xa0xa0 6.xa0 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)
xa0xa0xa0 1.xa0 Pandas的数据结构
xa0xa0xa0 2.xa0 Pandas的数据操作
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 a. 数据的导入、导出
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 b. 数据的过滤筛选
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 c. 索引及多重索引
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 Pandas统计计算和描述
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 数据的分组与聚合
xa0xa0xa0xa0 5.xa0 数据清洗、合并、转化和重构
xa0xa0xa0xa0 6.xa0 实战案例2-1：Lending Club借贷数据处理及初步分析
第三课探索忄生数据分析(EDA)及数据可视化 (2-3课时)
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 什么是EDA
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 探索单变量、多变量的关系及其可视化
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 3D绘图
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 实战案例2-2：Lending Club借贷数据探索忄生分析及可视化
第四课机器学习及scikit-learn(2-3课时)
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 机器学习基本概念与流程
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 Python机器学习库scikit-learn
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 常用评价指标
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 分类预测模型– Logistic回归与Softmax回归
xa0xa0xa0xa0 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)
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 Pandas的时间处理及操作
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 金融数据
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 金融学图表
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 高频数据分析
xa0xa0xa0xa0 5.xa0 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
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 量化策略建模流程及回测
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 常用量化分析指标及框架
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 TA-Lib金融软件工具
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 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)
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 基本的图像操作和处理
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 常用的图像特征描述
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 聚类模型：K-Means
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 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)
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 人工神经网络及深度学习
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 TensorFlow框架学习及使用
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 TensorFlow实现卷积神经网络
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 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)
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 Python文本分析工具NLTK
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 情感分析与文本分类
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 TensorFlow实现文本深度表示模型Word2Vec
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 分类与预测模型-- 朴素贝叶斯
xa0xa0xa0xa0 5.xa0 实战案例6：搜狐新闻数据分类
第十课项目实战(2-3课时)
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 交叉验证及参数调整
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 特征降维与特征选择
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 实战案例7：根据日常新闻预测股市动向
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 课程总结
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