[数据分析] Python数据分析班入门数据科学(核心课程)

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    发表于 2019-8-9 08:44:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
    Python数据分析班入门数据科学(核心课程)

    Python数据分析班入门数据科学(核心课程)

    〖课程介绍〗:
    现在搞数据分析不懂Python基本会很尴尬,搞机器学习不会Python也比较尴尬,为完全kill掉这种令人尴尬的情况,特开本课程,带领大家学会用Python这把锋利无比的“瑞士军刀”游刃于数据分析、机器学习的大潮中,从而入门数据科学。


    〖课程目录〗:
    第一课 Python入门知识点1: Python安装
    知识点2: 常用数据分析库NumPy、Scipy、Pandas、matplotlib安装
    知识点3: 常用高级数据分析库scikit-learn、NLTK安装
    知识点4: IPython的安装与使用
    知识点5: Python2与Python3区别简介
    实战项目: Python常用科学计算


    第二课 准备数据与Numpy
    知识点1: 多维数组对象
    知识点2: 元素级别处理函数
    知识点3: 利用数组进行数据处理
    知识点4: 文件输入输出
    知识点5: 线性代数相关功能以及线性代数基础知识
    知识点6: 随机数的生成
    实战项目: 通过实际代码演示NumPy的多维数组与线性代数矩阵操作,以及数据输入输出

    第三课 Python数据分析主力Pandas
    知识点1: 基本数据结构
    知识点2: 基本功能:索引,选取,过滤,排序...
    知识点3: 基本统计功能
    知识点4: 缺失数据处理
    知识点5: 层次化索引
    实战项目: 通过实际代码演示pandas处理及统计数据

    第四课 数据获取与处理
    知识点1: 工业界常见数据格式与形态
    知识点2: python对不同格式的数据读写
    知识点3: pandas数据处理复习
    知识点4: 数据简易爬取与解析
    知识点5: 正则表达式:快捷捕捉你想要的信息
    实战项目: 简易网页爬取与数据解析处理


    第五课 数据可视化Matplotlib
    知识点1: 信息可视化和数据可视化的基本原理
    知识点2: 常见可视化的方式
    知识点3: 如何针对数据特点设计可视化方案
    实战项目: 一典型可视化方式的实现(提供课堂ipython代码实例)


    第六课 使用NLTK进行Python文本分析
    知识点1: 分词
    知识点2: 词性标注
    知识点3: 情感分析
    知识点4: 词形还原
    知识点5: 拼写检查
    知识点6: 文本分类
    实战项目: 一个典型文本分类流程的实现


    第七课 python 社交网络分析igraph
    知识点1: 社交网络分析指标介绍
    知识点2: pagerank算法
    知识点3: igraph中多种社区发现算法介绍
    实战项目: 如何构造一个图,节点、边操作,以及基础图算法使用和可视化案例


    第八课 Python机器学习scikit-learn
    知识点1: scikit-learn简介
    知识点2: 机器学习的处理流程:以scikit-learn为例
    知识点3: scikit-learn的优化方法(并行化处理,cython的使用等)
    实战项目: 以手写数字识别和房价预估为例,如何利用sklearn进行机器学习的特征转化、建模、可视化,以及最后的模型评估


    第九课 数据科学完整案例
    知识点1: 数据获取与解析:你爱的足球队
    知识点2: 用“数据”的眼睛去看球:“一个人完成的央视数据统计”
    知识点3: 球员数据统计与可视化:“到底谁是最好的球员?”
    实战项目: 从抓取数据、解析数据、分析数据,到可视化、建模完整走一遍,从实际案例中一举窥探数学科学完整工作流程

    第十课 Python分布式计算
    知识点1: Python多进程模块Multiprocessing
    知识点2: Python使用Hadoop分布式计算库mrjob
    知识点3: Python使用Spark分布式计算库PySpark

    实战项目: 分别使用MapReduce和Spark实现wordcount      

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    好肉,我要下载学习。
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