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Python数据分析班 [超1400人报名,培养分析师]

  • 讲师:王博士 林应 寒小阳 冯老师 加号
  • 课时:10次课 [每次课至少2小时,课上课后答疑]
  • 开课时间:10次直播课已上完,现在购买看视频
99.00 1000.00
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  • 介绍
  • 大纲
  • 现在搞数据分析不懂Python基本会很尴尬,搞机器学习不会Python也比较尴尬,为完全kill掉这种令人尴尬的情况,特开本课程,带领大家学会用Python这把锋利无比的“瑞士军刀”游刃于数据分析、机器学习的大潮中,从而入门数据科学。

    且本课程有原理、有应用、有数据、有代码(ipython notebook的格式)、有案例、有作业,此乃七月在线应用类课程的标配。


    上课方式:在线QQ群视频直播上课,天南地北,只要想听,谁都有机会报名参加。

    课后视频:提供上课视频供课后随时反复观看、复习(PC端用Google浏览器登陆官网在线观看、手机端APP下载看),视频至少保留一年。
    课程福利1  1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,及与牛人师兄的互助讨论(目前已经报名的学员一半来自BAT小米华为美团乐视等各大厂商,一半来自清华北大北航北理北邮西电成电等各大高校),帮你省下独自一人苦苦探索而浪费的巨大时间成本。2  1个月的课程结束后,有问题依然可以随时在群内或社区提问讨论。
    上课语言:Python为主。
    预备基础:学过编程、了解点Python。



    微信拼团大福利

    福利1

    打开微信扫下述二维码参团,疯抢入门数据科学的最佳课程:《Python数据分析班》,无需再等待、无需再观望


    福利2

    微信扫上述二维码参团后,把上述二维码里的参团链接分享至微信朋友圈,然后把截图发给新浪微博账号@七月在线问答立领5元红包,8.17晚8点截止



    福利3

    最后从所有报名(包括团且微信或支付宝补上尾款)的人中,随机抽1人,送进阶课程《Python爬虫项目班》:4大步骤从零开始实现网络爬虫系统(后续开放报名


    拼团进展

    • 8.11日中午12点:上线半天,已60人参团
    • 8.11日下午3点:上线2/3天,超过70人参团
    • 8.14日晚上7点:即将140人,还剩最后3天参团
    • 8.16日下午1点半:170人参团报名,还剩最后1天参团
    • 8.16日下午6点整:超过200人参团报名

    • 8月17日上午9点50:300人参团,还剩最后11小时参团结束
    • 8月17日下午4点:350人参团,此时离参团结束还剩最后5小时
    • 8月17日晚上7点:380人参团,还剩最后2小时
    • 8月17日晚9点:393人参团,团购结束,未来得及参团的新/老学员可直接299/199报名



    讲师团队


    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。
    林应 原阿里高级技术专家,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。
    寒小阳 目前在一著名电商公司负责搜索广告相关业务,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,备受学员好评。
    冯老师 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、且融入“相声”,所讲直达本质且不失生动有趣。
    加老师

    主攻Deep Learning,牛津大学计算机系毕业,曾师从Google DeepMind的领军人物Prof. Nando de Freitas。UiiTech创始人,原TypeScore首席数据科学家。现就职于加拿大皇家银行的金融创新实验室(Innovation Lab),专注金融行业的AI构架与大数据产品研发



    学员评价

    本Python课程从基础开始讲起、由浅入深

    • 第一课 Python入门

    • 知识点1:Python安装
    • 知识点2:常用数据分析库NumPy、Scipy、Pandas、matplotlib安装
    • 知识点3:常用高级数据分析库scikit-learn、NLTK安装
    • 知识点4:IPython的安装与使用
    • 知识点5:Python2与Python3区别简介
    • 实战项目:Python常用科学计算

      第二课 准备数据与Numpy

    • 知识点1:多维数组对象
    • 知识点2:元素级别处理函数
    • 知识点3:利用数组进行数据处理
    • 知识点4:文件输入输出
    • 知识点5:线性代数相关功能以及线性代数基础知识
    • 知识点6:随机数的生成
    • 实战项目:通过实际代码演示NumPy的多维数组与线性代数矩阵操作,以及数据输入输出

      第三课 Python数据分析主力Pandas

    • 知识点1:基本数据结构
    • 知识点2:基本功能:索引,选取,过滤,排序...
    • 知识点3:基本统计功能
    • 知识点4:缺失数据处理
    • 知识点5:层次化索引
    • 实战项目:通过实际代码演示pandas处理及统计数据

      第四课 数据获取与处理

    • 知识点1:工业界常见数据格式与形态
    • 知识点2:python对不同格式的数据读写
    • 知识点3:pandas数据处理复习
    • 知识点4:数据简易爬取与解析
    • 知识点5:正则表达式:快捷捕捉你想要的信息
    • 实战项目:简易网页爬取与数据解析处理

      第五课 数据可视化Matplotlib

    • 知识点1:信息可视化和数据可视化的基本原理
    • 知识点2:常见可视化的方式
    • 知识点3:如何针对数据特点设计可视化方案
    • 实战项目:一典型可视化方式的实现(提供课堂ipython代码实例)

      第六课 使用NLTK进行Python文本分析

    • 知识点1:分词
    • 知识点2:词性标注
    • 知识点3:情感分析
    • 知识点4:词形还原
    • 知识点5:拼写检查
    • 知识点6:文本分类
    • 实战项目:一个典型文本分类流程的实现

      第七课 python 社交网络分析igraph

    • 知识点1:社交网络分析指标介绍
    • 知识点2:pagerank算法
    • 知识点3:igraph中多种社区发现算法介绍
    • 实战项目:如何构造一个图,节点、边操作,以及基础图算法使用和可视化案例

      第八课 Python机器学习scikit-learn

    • 知识点1:scikit-learn简介
    • 知识点2:机器学习的处理流程:以scikit-learn为例
    • 知识点3:scikit-learn的优化方法(并行化处理,cython的使用等)
    • 实战项目:以手写数字识别和房价预估为例,如何利用sklearn进行机器学习的特征转化、建模、可视化,以及最后的模型评估

      第九课 数据科学完整案例

    • 知识点1:数据获取与解析:你爱的足球队
    • 知识点2:用“数据”的眼睛去看球:“一个人完成的央视数据统计”
    • 知识点3:球员数据统计与可视化:“到底谁是最好的球员?”
    • 实战项目:从抓取数据、解析数据、分析数据,到可视化、建模完整走一遍,从实际案例中一举窥探数学科学完整工作流程

      第十课 Python分布式计算

    • 知识点1:Python多进程模块Multiprocessing
    • 知识点2:Python使用Hadoop分布式计算库mrjob
    • 知识点3:Python使用Spark分布式计算库PySpark
    • 实战项目:分别使用MapReduce和Spark实现wordcount
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