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Python數(shù)據(jù)分析課程

 
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      每個(gè)班級(jí)的人數(shù)限3到5人,互動(dòng)授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點(diǎn)
上部份地點(diǎn):【上海】同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道)【沈陽(yáng)分部】:沈陽(yáng)理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2019年1月26日
  實(shí)驗(yàn)設(shè)備
    ◆小班教學(xué),教學(xué)效果好
       
       ☆注重質(zhì)量☆邊講邊練

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  質(zhì)量保障

       1、培訓(xùn)過(guò)程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書,提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年,端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同,受到用人單位的廣泛贊譽(yù),端海的證書受到廣泛認(rèn)可。

部份程大綱
 

第一階段:Python編程基礎(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)爬蟲
1.數(shù)據(jù)分析行業(yè)概述
2.Python安裝及介紹
3.Python編程基礎(chǔ)
4.Python爬蟲基礎(chǔ)知識(shí)
5.網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求及相應(yīng) -Requests
6.HTML文檔解析 -BeautifulSoup
7.常見反爬蟲機(jī)制及應(yīng)對(duì)
8.通過(guò)API獲取數(shù)據(jù)
9.Python爬蟲實(shí)戰(zhàn)之頭像下載
10.Python爬蟲實(shí)戰(zhàn)之抓取書籍簡(jiǎn)介
第二階段:Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)
1.Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)介紹
2.Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作
3.Mysql數(shù)據(jù)表的基本操作
4.數(shù)據(jù)類型和約束條件
5.數(shù)據(jù)的CRUD操作之增加、刪除、修改數(shù)據(jù)表
6.SQL數(shù)據(jù)庫(kù)單表查詢和聯(lián)合查詢
7.SQL操作符和函數(shù)
8.SQL綜合案例:彩票數(shù)據(jù)核對(duì)練習(xí)
9.SQL綜合案例:電商數(shù)據(jù)查詢練習(xí)
第三階段:數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
1.數(shù)據(jù)分析行業(yè)與知識(shí)簡(jiǎn)介
2.概率論基礎(chǔ)知識(shí)
3.描述性統(tǒng)計(jì)分析
4.統(tǒng)計(jì)量與抽樣分布
5.參數(shù)估計(jì):點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)
6.假設(shè)檢驗(yàn)方法
7.方差分析的基本原理和操作
第四階段:Python進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)清洗
1.使用Python SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)整合
2.使用Python進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析
3.使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)整合與數(shù)據(jù)清洗
4.使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分組和抽樣
5.使用Python進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析
6.轉(zhuǎn)化漏斗與A/B對(duì)比測(cè)試
第五階段:Python進(jìn)行回歸和降維分析
1.使用線性回歸做客戶價(jià)值預(yù)測(cè)
2.使用邏輯回歸做客戶流失預(yù)警
3.連續(xù)變量關(guān)系探索與變量壓縮:主成分、因子分析
4.聚類分析與客戶分群
5.市場(chǎng)分析其他工具:對(duì)應(yīng)分析與多維尺度分析
第六階段:Python時(shí)間序列和綜合案例
1.簡(jiǎn)單時(shí)間序列分析法:平滑算法
2.平穩(wěn)時(shí)間序列(ARMA)模型設(shè)定與識(shí)別
3.非平穩(wěn)時(shí)間序列(ARIMA)模型
4.時(shí)間序列建模步驟
5.案例:使用Python進(jìn)行零售業(yè)銷量預(yù)測(cè)
6.案例:量化投資行業(yè)時(shí)間序列分析
第七階段:Python數(shù)據(jù)可視化
1.繪圖思想的基本原理
2.Python數(shù)據(jù)可視化包Matplotlib介紹
3.使用Matplotlib進(jìn)行基本的圖形繪制
4.Python數(shù)據(jù)可視化-Seaborn
5.Python數(shù)據(jù)可視化-Pyecharts
6.Python地圖繪制
第八階段:期中項(xiàng)目作業(yè)與答辯
課題1:電商客戶價(jià)值預(yù)測(cè)
課題2:網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)分析
課題3:信用卡客戶流失預(yù)警
課題4:銀行電話營(yíng)銷響應(yīng)分析 以上課題僅供參考
第九階段:Python數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建置
1.Python數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介
2.數(shù)據(jù)挖掘方法論CRISP-DM介紹
3.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述
4.數(shù)據(jù)前處理方法
5.關(guān)鍵變量發(fā)掘技術(shù)
第十階段:Python進(jìn)行預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)挖掘
1.樸素貝葉斯與最近領(lǐng)域
2.決策樹算法
3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.支持向量機(jī)
5.集成學(xué)習(xí):Bagging,Boosting,Random Forest
6.特征工程
第十一階段:Python進(jìn)行描述性數(shù)據(jù)挖掘與進(jìn)階算法
1.聚類分析
2.關(guān)聯(lián)規(guī)則
3.序列模式
4.深度學(xué)習(xí)
5.文本挖掘

 

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