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admin 发表于 2021-6-6 23:20:34
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[数据分析] 2018年练数成金最新Python数据分析15周视频教程附源码/案例/ J( x. Q! H. [# e) o' s
课程简介:! c: T& C9 s2 c) x- O. e6 b. l
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。! M# a2 n% m: n
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。
9 v: _- H- w& a8 K8 U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。/ d" q) G9 `- ^. D
课程目录:
: ?% y5 T- }4 z1 X+ H& O第一部分 Python基础2 P; ^! c, @) Q* Q3 ~) o
第一课: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
8 ]1 l U- P+ O% }, b第二课:了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句
$ d) Y, a9 z9 w6 ], }% }' E第三课:常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍( D: ~, r0 Y! D: p# j& j n
第四课:NumPy基础——数组的创建、组合与分割
/ \4 X9 U& n4 L- @: r; b+ z; X第二部分 数据分析的准备& U+ f$ [" D+ h0 A; R
第五课: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
9 U* G3 A @+ g; e+ v. D1 r: S第六课: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;
; m) Q$ q! A F8 e Y) t6 b" a第七课: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0 p' M. R- _: {: m1 E
第八课: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
* o7 U+ g/ p/ D2 h第三部分 数据分析初探
0 N; S8 A9 `* b第九课:假设检验——常用假设检验与实例分析0 J+ [ u! j# z, y6 A; f. N
第十课:线忄生回归——线忄生回归模型、分析结果呈现与解读;实例:商品价格预测
0 H _; `& Y l" W( F; K j第十一课: logistic回归——logistic回归模型讲解;实例:电信客户流失分析8 Z/ _% w' L( s4 [+ @: {
第十二课: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$ _# L$ Z1 E1 _9 w3 D8 W
第四部分 深入数据分析' E- f; i! z* s! H
第十三课: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0 F% ]5 N# u/ w( X6 Q' B: x
第十四课:聚类算法——k-means算法介绍;实例:通信基站聚类分析0 Y/ T. Y* e& ?" ^: [4 Z# m
第十五课:降维方法——主成分分析与因子分析算法介绍;实例:地区经济指标评分
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# V: x0 r, m( \: D4 n3 m/ a& V下载地址:
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