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Python数据分析 升级版 [数据分析师第1个课程]

  • 讲师:王博士 寒小阳 林老师 褚博士 冯老师
  • 课时:10次课 [每次课至少2小时]
  • 开课时间:随到随学,提供代码、资料和讲师答疑
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  • 介绍
  • 大纲

  • 本期《Python数据分析班》课程是2016年超过1300人报名的第一期《Python数据分析班》的全新升级版

    关于本期Python数据分析班的升级:
    1 每节课都经过老师精心设计,内容结构更加合理,都有配套的案例,难度由浅到深,即使没有python基础的同学也能最快时间上手python并掌握数据科学所需技能。
    2 新加美国专业数据科学老师讲配套课程,从数据爬取、数据分析、科学计算到机器学习建模与深度学习,一应既全,案例全部更新!


    开课时间
    2017年04月15日,共10次课,每次课2小时。
    上课方式
    每周六、周日(下午2:00-4:00)在线课程直播,课后提供课程视频可反复观看,有任何疑问可随时在课程群向讲师提问。
    课程福利
    1.一个月全程辅导,课上2小时直播答疑、课后一周7天集中答疑,帮你省下独自一人苦苦探索而浪费的巨大时间成本。
    2.一个月的课程结束后,有问题依然可以随时在上课群内或社区提问讨论。
    3.提供七月在线应用类课程标配内容:有原理、有应用、有数据、有代码、有案例、有作业。


    讲师天团

    王博士
    计算机博士毕业,从事数据挖掘、大规模社交网络分析、社会计算等领域研究近5年,常年在互联网一线打拼,致力于将学术产业化。现从事金融反欺诈工作,利用特征工程与机器学习技术搭建自动化线上信贷反欺诈模型。
    寒老师
    著名电商搜索广告负责人,多年实际ml/DL/dm项目经验,专注海量数据上机器学习算法的应用与优化。做过推荐系统、NLP、点击率预估、图像识别。讲课清晰易懂,擅长用实际数据、代码、案例说话,备受数千名学员好评。
    大林老师
    原BAT高级技术专家,现创业中。创业之前,先后任职于微软、EMC等,从事过操作系统、数据库和云存储相关产品的研发。曾多次作为面试官参与BAT/EMC校招面试与出题,善于剖析leetcode经典题型、助人入门、提高。
    褚博士
    芝加哥大学计算机博士,研究方向为NLP、ML、DL,熟练当前深度学习在NLP领域的模型与应用。
    冯博士
    专注机器学习/人工智能,擅长解释机器学习中看似艰深晦涩的概念,熟悉模型背后的数学原理。曾工作于某知名私募的量化交易团队,参与高频交易中统计学习模型的开发。课堂上善于全程举例,所讲直达本质且不失生动有趣。


    学员评价

    口碑说话、好评如潮


    • 第1课 Python和数据分析入门

    • 知识点1:Python安装配置
    • 知识点2:常用数据分析库NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib的简介与安装
    • 知识点3:Python编程速成
    • 知识点4:数据分析开发环境搭建
    • 知识点5:从哪里获取学习数据
    • 实战项目:量化炒股实例

      第2课 Numpy

    • 知识点1:NumPy的性能优势
    • 知识点2:数组对象处理
    • 知识点3:文件输入输出
    • 知识点4:线性代数相关功能
    • 知识点5:高效操作实践
    • 实战项目:用numpy实现softmax函数

      第3课 Pandas

    • 知识点1:基本数据结构与功能
    • 知识点2:统计相关功能
    • 知识点3:缺失数据处理
    • 知识点4:层次化索引
    • 知识点5:DataFrame
    • 知识点6:实践技巧
    • 实战项目:pandas对数据集进行数据预处理和统计运算

      第4课 数据获取与处理

    • 知识点1:工业界常见的数据格式与形态
    • 知识点2:Python对不同形式数据的读写
    • 知识点3:如何对数据进行清洗
    • 知识点4:数据爬取与解析
    • 实战项目:链家网数据爬取与简单分析

      第5课 Matplotlib与数据可视化

    • 知识点1:信息与数据可视化基本原理
    • 知识点2:常见可视化方式介绍
    • 知识点3:Matplolib绘图入门
    • 知识点4:如何针对不同数据类型设计可视化方案
    • 实战项目:matplotlib可视化Titanic与iris数据

      第6课 Python文本分析

    • 知识点1:英文字符串处理与正则表达式
    • 知识点2:中文分词,词性标注,关键词提取与文本分析
    • 实战项目:文本关键词分析与文本分类

      第7课 机器学习库Scikit-Learn与应用

    • 知识点1:社交网络算法及igraph介绍(社交网络算法分析指标、Pagerank、社区发现算法等)
    • 知识点2:社交网络算法在反欺诈中的应用
    • 实战项目:《权利的游戏》网络分析

      第8课 Python社交网络分析igraph

    • 知识点1:Scikit-Learn简介
    • 知识点2:使用Scikit-Learn完成特征转化、建模和学习
    • 知识点3:如何评估模型优劣
    • 知识点4:Scikit-Learn优化实践
    • 实战项目:自行车租赁机器学习建模案例

      第9课 Python多线程

    • 知识点1:Python多线程编程简介
    • 知识点2:Python异步编程模型
    • 知识点3:Python使用Hadoop分布式计算库mrjob
    • 知识点4:Python使用Spark分布式计算库PySpark
    • 实战项目:使用hadoop和spark分析股票数据

      第10课 Python深度学习入门

    • 知识点1:深度学习原理介紹
    • 知识点2:如何用Python搭建你的第一个神经网络
    • 知识点3:keras入门
    • 实战项目:Mnist 手写数字识别
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