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Python及数据分析  
1882 次浏览  82 次
Jason
全球知名大数据公司中国区高级技术经理, 负责大数据平台相关的采集转换和数据可视化等工作
 
时间地点: 北京 8月8-9日 ;上海7月26-27日; 深圳 8月15-16日; 根据报名开班
课程费用: 5000元/人 详见 公开课学习手册
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明

    本课程讲解如何应用Python语言开发数据分析应用,涉及的功能模块有:数据处理、数据存储、分析计算、可视化展示。将结合数据分析实例讲解其中的开发库和应用编程方法。
    培训目标:
    • Python概览
    • Python语言快速入门
    • IPython使用
    • NumPy
    • Pandas
    • Pandas数据加载和存储
    • Pandas数据预处理
    • Pandas数据聚合与分组运算
    • 绘图与可视化
    • 时间序列
    • Python在金融数据中的应用
    • 大数据平台的搭建和应用
    • Scikit-Learn机器学习
    培训对象:数据分析开发工程师
    学员基础:有一定编程基本经验。
    授课方式:定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练
    培训内容:2天
    主题
      课程细分
    1.Python概览 1.1为什么使用Python
    1.2重要的Python库
  • NumPy
  • Pandas
  • SciPy
  • Matplotlib
    1.3IPython
    1.4 Python IDE的下载与安装
  • 2.Python语言快速入门 2.1Python解释器
    2.2语言设计特点
    2.3对象的调用和属性
    2.4import引入
    2.5数据类型
    2.6控制流
    2.7数据结构和序列
    2.8函数
    2.9 文件和操作系统
    3.IPython使用 3.1启动和运行
    3.2对象内省
    3.3异常和跟踪
    3.4与操作系统交互
    3.5测试代码执行时间
    3.6IPython HTML Notebook
    3.7利用IPython提高代码效率的几点提示
    案例与演示
    4.NumPy 4.1ndarray多维数组对象处理与运算
    4.2元素级数组函数
    4.3利用数组进行数据处理
    4.4利用数组进行输入和输出
    4.5线性代数
    4.6随机数生成
    4.7【案例与演示】
    5.Pandas 5.1Pandas数据结构介绍
    5.2基本功能
    5.3汇总和计算描述统计
    5.4处理缺失数据
    5.5【案例与演示】
    6.Pandas数据加载和存储 6.1读写结构化数据
    6.2读写非结构化数据
    6.3使用HTML和Web API
    6.4使用数据库
    6.5【案例与演示】
    7.Pandas数据预处理 7.1合并数据集(以merge和append为主)
    7.2重塑和轴向旋转
    7.3数据清洗
    7.4字符串操作
    7.5 【案例与演示】
    8.Pandas数据聚合与分组运算 8.1GroupBy技术
    8.2数据聚合
    8.3分组运算和转换
    8.4透视表和交叉表
    8.5【案例与演示】
    9.绘图与可视化 9.1Matplotlib基本操作
    9.2Pandas中的绘图函数
    9.3【案例与演示】
    10.时间序列 10.1日期和时间数据类型及工具
    10.2 时间数据处理
    10.3 时期及其算术运算
    10.4 时间序列绘图
    10.5 移动窗口函数
    10.6【案例与演示】
    11.Python在金融数据中的应用 11.1常见的金融数据处理与分析
    11.2 Pyfolio资产组合表现与风险分析
    11.3 Zipline历史数据回溯分析
    11.4 【案例与演示】
    12.大数据平台的搭建和应用 12.1Hadoop和MapReduce
    12.2 Spark
    12.3 PySpark及MLlib
    12.4【案例与演示】
    13.Scikit-Learn机器学习 13.1数据预处理
    13.2 变量升维和降维
    13.3 模型训练
    13.4模型选择和调参
    13.5 模型评估指标
    13.6【案例与演示】
     
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