Python數(shù)據(jù)分析班視頻教程

 

 

 

 

 

 

簡介：

 

學(xué)習(xí)本課程主要取決于你的學(xué)習(xí)效果以及你的工作經(jīng)驗,零基礎(chǔ)也能挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)分析，跳槽挑戰(zhàn)高薪。

 

現(xiàn)在搞數(shù)據(jù)分析不懂Python基本會很尷尬，搞機器學(xué)習(xí)不會Python也比較尷尬，為完全kill掉這種令人尷尬的情況，本課程，帶領(lǐng)大家學(xué)會用Python這把鋒利無比的“瑞士軍刀”游刃于數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)的大潮中，從而入門數(shù)據(jù)科學(xué)。

且本課程有原理、有應(yīng)用、有數(shù)據(jù)、有代碼（ipython notebook的格式）、有案例、有作業(yè)，此乃七月在線應(yīng)用類課程的標(biāo)配。

 

 

視頻教程包括：課件+視頻+代碼+資料 （具體課件最下方部分截圖）

《Python數(shù)據(jù)分析》大綱

第一課 Python入門 （王）
1.Python安裝
2.常用數(shù)據(jù)分析庫NumPy、Scipy、Pandas、matplotlib安裝
3.常用高級數(shù)據(jù)分析庫scikit-learn、NLTK安裝
4.IPython的安裝與使用
5.Python2與Python3區(qū)別簡介
案例：Python常用科學(xué)計算

第二課 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與Numpy （應(yīng)）
1.多維數(shù)組對象
2.元素級別處理函數(shù)
3.利用數(shù)組進行數(shù)據(jù)處理
4.文件輸入輸出
5.線性代數(shù)相關(guān)功能以及線性代數(shù)基礎(chǔ)知識
6.隨機數(shù)的生成
案例：通過實際代碼演示NumPy的多維數(shù)組與線性代數(shù)矩陣操作，以及數(shù)據(jù)輸入輸出

第三課 Python數(shù)據(jù)分析主力Pandas （應(yīng)）
1.基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.基本功能：索引，選取，過濾，排序...
3.基本統(tǒng)計功能
4.缺失數(shù)據(jù)處理
5.層次化索引
案例：通過實際代碼演示pandas處理及統(tǒng)計數(shù)據(jù)

第四課 數(shù)據(jù)獲取與處理 （寒）
1.工業(yè)界常見數(shù)據(jù)格式與形態(tài)
2.python對不同格式的數(shù)據(jù)讀寫
3.pandas數(shù)據(jù)處理復(fù)習(xí)
4.數(shù)據(jù)簡易爬取與解析
5.正則表達式：快捷捕捉你想要的信息
案例：簡易網(wǎng)頁爬取與數(shù)據(jù)解析處理

第五課 數(shù)據(jù)可視化Matplotlib （馮）
1.信息可視化和數(shù)據(jù)可視化的基本原理
2.常見可視化的方式
3.如何針對數(shù)據(jù)特點設(shè)計可視化方案
案例：一典型可視化方式的實現(xiàn)（提供課堂ipython代碼實例）

第六課 Python文本分析NLTK （加）
1.分詞
2.詞性標(biāo)注
3.情感分析
4.詞形還原
5.拼寫檢查
6.文本分類
案例：一個典型文本分類流程的實現(xiàn)

第七課 python 社交網(wǎng)絡(luò)分析igraph（王）
1.社交網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)介紹
2.pagerank算法
3.igraph中多種社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法介紹
案例：如何構(gòu)造一個圖，節(jié)點、邊操作，以及基礎(chǔ)圖算法使用和可視化案例

第八課 Python機器學(xué)習(xí)scikit-learn（馮）
1.scikit-learn簡介
2.機器學(xué)習(xí)的處理流程：以scikit-learn為例
3.scikit-learn的優(yōu)化方法（并行化處理，cython的使用等）
案例：以手寫數(shù)字識別和房價預(yù)估為例，如何利用sklearn進行機器學(xué)習(xí)的特征轉(zhuǎn)化、建模、可視化，以及最后的模型評估

第九課 數(shù)據(jù)科學(xué)完整案例：學(xué)會使用你的“瑞士軍刀”（寒）
1.數(shù)據(jù)獲取與解析：你愛的足球隊
2.用“數(shù)據(jù)”的眼睛去看球：“一個人完成的央視數(shù)據(jù)統(tǒng)計”
3.球員數(shù)據(jù)統(tǒng)計與可視化：“到底誰是最好的球員？”
案例說明：從抓取數(shù)據(jù)、解析數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，到可視化、建模完整走一遍，從實際案例中一舉窺探數(shù)學(xué)科學(xué)完整工作流程

第十課 Python分布式計算 （王）
1.Python多進程模塊Multiprocessing
2.Python使用Hadoop分布式計算庫mrjob
3.Python使用Spark分布式計算庫PySpark
案例：分別使用MapReduce和Spark實現(xiàn)wordcount

 

 

 

 

 

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