Python數據分析應用

2021-03-06 經管之家

Python數據分析應用

從起步到應用 一次搞定

初級+高級 近20個小時視頻內容

初級：600元，高級：800元，全程優惠：1200元。

授課講師：

閻老師，長期從事數據分析的理論研究、教學和實踐工作。長期關注Python的發展和國內外各行業的應用情況，一直保持著與統計應用前沿的密切接觸，在數據挖掘應用、市場研究應用等領域經驗豐富。擅長企業數據分析和企業診斷，參與多項國家級、省級課題的科研工作，曾任多家電商企業的運營顧問和培訓師，積累了大量實戰經驗。

Python初級課程大綱：

Part-1 初識Python

第一講

Python使用基礎知識

1. 選擇合適作業系統的版本

2. 安裝和配置外部接口(IDE)

3. 創建Python項目

4. 幫助文檔的使用

第二講

深入Python流程控制

1. 一個概覽式的小程序及注意事項

2. 條件與條件語句

3. 循環以及嵌套語句

4. 循環控制語句

5. range()函數

6*. array()函數

7. 練習：熟練掌握控制流

第三講

函數及數據結構

1. 認識函數

2. 定義函數

3. 形參、實參、默認參數、返回值

4. 內置函數形式

5. 全局變量與局部變量

6. Python數據結構（序列、列表、元組和字典）

7. 應用實例

Part-2 Python科學計算

第四講

數據處理與計算

1. 常用模塊概覽與導入

2. 數組的創建與生成

3. 利用數組進行數據處理

4. 用於數組的文件輸入輸出

5. 線性代數

6. 應用實例

7. 練習

第五講

數據描述與分析

1. 匯總和計算描述統計

2. 處理缺失數據

3. 數據加載、存儲與文件格式

4. 應用實例

第六講

繪圖與可視化

1. 繪圖命令的基本架構

2. Pandas描述性統計圖形概覽

3. 圖形元素屬性的設定

4. 應用實例

5. 練習

6. 小甜點：畫一個六角星

Part-3 Python數據挖掘初探

第七講

數據挖掘

1. 線性回歸模型回顧

2. 最優化方法——梯度下降法

3. 參數估計與假設檢驗

4. 線性回歸分析的結果呈現與解讀

5. 應用實例

第八講（附錄）

異常處理

1. try...except

2. try...finally

3. raise

4. traceback模塊

5. sys模塊

6. 常見異常

7. 練習

Python高級課程大綱：

Part-1 統計分析基礎

第一章

線性代數的實踐

1. 行列式計算

2. 矩陣操作

3. 線性方程組計算

4. 線性代數知識應用

Part-2 數據分析與挖掘

第二章

統計分析：回歸模型探討

1. 線性回歸模型回顧

2. Logistic回歸擬合

3. Robust回歸擬合

4. 嶺回歸

第三章

假設檢驗

1. T檢驗

2. Wald檢驗

3. 單因素方差分析再探討

4. 單因素重複測量方差分析

5. 多因素方差分析

6. 單因素卡方檢驗

7. 雙因素卡方檢驗

第四章

預測算法：回歸模型的機器學習應用

1. 線性回歸模型的機器學習應用

2. Logistic回歸的機器學習應用

3. 嶺回歸的機器學習應用

第五章

分類算法：判別分析與聚類

1. 決策樹

2. Kmeans聚類

3. 譜聚類

4. 判別分析

第六章

時間序列分析

1. 序列相關及檢驗

2. 平穩時間序列模型

3. 非平穩時間序列模型

4. 時間序列繪圖

Part-3繪圖工具深入學習

第七章

繪圖工具深入學習

1. Matplotlib繪圖函數參數設置

2. Matplotlib繪圖

3. Chart繪圖初探

課程中間穿插應用實例和練習，更快掌握Python這種程式語言。


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