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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# F* h. l" A5 F$ a0 n
资源名称：《Python数据分析》升级版xa0第二期
) O' C9 B2 X2 p5 H: y n9 i教程目录：0 y1 f# Y( l1 O. h. i* A' c
第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础 (2-3课时)
/ y8 s4 c0 `/ @, Hxa0xa0xa0 1.xa0 课程介绍
. s# `# Y1 q2 B6 Y' h0 \1 l1 V. _* [xa0xa0xa0 2.xa0 数据分析的基本概念! t% x+ D# v! | h0 i0 ?
xa0xa0xa0 3.xa0 Python简介和环境部署
. E/ u: P& O* d2 kxa0xa0xa0 4.xa0xa0 NumPy数据结构及向量化
- T8 P, Y% K, s4 |xa0xa0xa0 5.xa0 数据分析建模理论基础
0 U6 d' A% T+ [, a1 Yxa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 a. 机器学习基础
6 @8 r4 E% c: d0 S0 Mxa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 b. 数据分析建模过程- k# p7 y" {: ?7 v- L2 k
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 c. 常用的数据分析建模工具
5 ?2 w ]: u/ A. ?4 z, uxa0xa0xa0xa0 6.xa0 实战案例1：使用Python实现蒙特卡洛模拟的期权估值, l4 O# _% T' ~; o8 |
第二课 数据分析工具Pandas (2-3课时)$ I/ |$ r: j* I+ ~3 L8 H
xa0xa0xa0 1.xa0 Pandas的数据结构2 G9 _, \* f; |3 z7 F. F7 G, F: V
xa0xa0xa0 2.xa0 Pandas的数据操作3 P7 }; `+ s% X5 z" L1 x' e
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 a. 数据的导入、导出
5 l4 n* r6 Z8 t& {! t2 |4 lxa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 b. 数据的过滤筛选
, `2 F3 N) ^8 J' B% A7 mxa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 c. 索引及多重索引% x% I! X& l, T" R0 g7 d% W
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 Pandas统计计算和描述. w( a2 k' s9 P7 I: V( E3 k
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 数据的分组与聚合8 w9 e$ k9 o7 E4 B% c
xa0xa0xa0xa0 5.xa0 数据清洗、合并、转化和重构1 N, U7 G2 O% k6 ?; Y- Q( e
xa0xa0xa0xa0 6.xa0 实战案例2-1：Lending Club借贷数据处理及初步分析2 t/ g. s, g6 d/ V7 b3 A) S
第三课 探索忄生数据分析(EDA)及数据可视化 (2-3课时)# b/ d7 p+ r! J4 O k" ~0 W
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 什么是EDA% R5 D$ Q5 ^7 r& C
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 探索单变量、多变量的关系及其可视化
{" a5 l0 y& Z; I4 _; Oxa0xa0xa0xa0 3.xa0 3D绘图% b% N( Y1 A$ n; S% Y w2 `
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* S, j/ X9 a, P/ F O: ~2 V
第四课 机器学习及scikit-learn(2-3课时) V/ R. y$ c2 P( v, q) B$ e# @( x
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 机器学习基本概念与流程0 i) o0 l3 L' F
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 Python机器学习库scikit-learn* {% X) C- ?5 X# `$ ]
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 常用评价指标9 ~* B+ |* s- b, P2 }6 W
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 分类预测模型– Logistic回归与Softmax回归% r$ t4 u5 k' Z, T$ A& H
xa0xa0xa0xa0 5. 实战案例2-3：Lending Club借贷违约预测
6 c9 G% p8 q, _4 l" X/ o第五课 金融数据分析(1)--金融时间序列(2-3课时)( v% n+ \9 b! V5 q
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 Pandas的时间处理及操作& z! u9 B* @! y/ e" F! h
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 金融数据
2 L6 j" i# m# z- p/ Jxa0xa0xa0xa0 3.xa0 金融学图表2 p# G5 `- ^+ @' T) K
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 高频数据分析
8 d8 |% F& b; {4 `5 j+ f) P# Mxa0xa0xa0xa0 5.xa0 实战案例3-1：股票收益率回归分析
- L. s1 ~$ c1 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
9 l: |5 a7 y- d7 p! Rxa0xa0xa0xa0 1.xa0 量化策略建模流程及回测
! n/ x/ D/ b* R% Y3 kxa0xa0xa0xa0 2.xa0 常用量化分析指标及框架- w0 G! S6 f. F4 W8 Z; [5 \
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 TA-Lib金融软件工具
, k* ~' d. B) x9 C8 ~xa0xa0xa0xa0 4.xa0 实战案例3-2：多因子策略模型
$ i2 T( y* t; @6 a' N# r9 ~第七课 图像数据处理及分析 (2-3课时)
2 K; I: R* u5 ~# Q5 B9 mxa0xa0xa0xa0 1.xa0 基本的图像操作和处理) E/ p$ S2 q4 @$ J
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 常用的图像特征描述: J8 R: j2 K( X' f
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 聚类模型：K-Means% ?& n: d* a3 _9 x l6 f2 P6 @
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 实战案例4：电影海报主色调聚类分析7 b S! w5 |" w [3 j
第八课 深度学习及TensorFlow (2-3课时)
1 a" p" G- ~* U8 h, G: O1 _xa0xa0xa0xa0 1.xa0 人工神经网络及深度学习
! `. C' A$ F& X3 {: L' o( dxa0xa0xa0xa0 2.xa0 TensorFlow框架学习及使用0 ]5 {$ z( O+ a$ q- P o0 ?4 j; v
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 TensorFlow实现卷积神经网络
2 }" H/ L. Z+ `' Nxa0xa0xa0xa0 4.xa0 实战案例5：基于TensorFlow的101类图像识别(Caltech101)
4 U/ C3 ^5 w( i/ U1 X1 h第九课 文本数据分析 (2-3课时)
! l$ R( n+ |. H4 P0 ?/ f$ D. Qxa0xa0xa0xa0 1.xa0 Python文本分析工具NLTK f' H! S: i7 F# r+ h9 N
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 情感分析与文本分类0 m& ~/ U* `: V4 r3 w
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 TensorFlow实现文本深度表示模型Word2Vec+ U& s' j( p# W, }
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 分类与预测模型-- 朴素贝叶斯
" }+ B* s8 Y& t8 u9 U$ j3 ^: {xa0xa0xa0xa0 5.xa0 实战案例6：搜狐新闻数据分类
8 _% Q( M. c/ c7 c+ X& }第十课 项目实战(2-3课时)
, m1 m' M6 r7 K8 k* P& G2 k G: b4 _xa0xa0xa0xa0 1.xa0 交叉验证及参数调整
+ G4 X& f5 { \/ h! e1 {+ pxa0xa0xa0xa0 2.xa0 特征降维与特征选择
5 D: \* c* e5 b# Qxa0xa0xa0xa0 3.xa0 实战案例7：根据日常新闻预测股市动向
% r9 \ i4 t# w ?# Z. n: Axa0xa0xa0xa0 4.xa0 课程总结
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