Python工具中数据分析常用的包和模块

numpy： 数组、 向量、 矩阵、 数值运算等

scipy： 统计推断、 统计检验等

pandas： 数据读取、 数据整合、 数据清洗整理等

statsmodel： 统计建模、 模型验证等

scikit-learn： 数据清洗、 机器学习建模、 交叉验证等

matplotlib： 绘图

nltk： 自然语言处理

近几年Python的增长势头一直非常迅猛，写个web服务可以用Python、写个服务器脚本可以用Python、数据清洗和网络爬虫可以用Python、做机器学习数据挖掘可以用Python等等，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立。

感谢上期学员的反馈，他们觉得3天学习时间不过瘾，于是Python数据挖掘课程变成4天了，跟着覃老师一起领悟数据挖掘算法精髓。强化的培训，应该让你可以学完后很自信，学以致用，快速上手解决工作中的问题。

2018年抓紧时间学习python技能，我们一起再出发，报名后获得预习视频和资料。

一、 课程安排

上课时间：2018年4月21—24日

上课地点：深圳市南山区科技园北区科技北一路17号摩比大厦

现场费用：3600/2800元（学生价格2800元 仅限全日制本科生及硕士研究生)

直播费用：2800元/人（同步上课时间 课程内容）

每天授课：上午9:00-12:00；下午13:30-16：30；16:30-17:00（答疑）

课程优惠：

1.现场班老学员9折优惠；

2.同一单位三人以上同时报名9折优惠；

以上优惠不叠加

二、 学员对象

1.数据分析和数据挖掘爱好者

2.算法部分有大学数学基础即可

三、授课老师

覃老师，早年毕业于中国人民大学统计学院，近 20 年来一直进行着数据分析的理论和实践，熟悉数据分析与建模，擅长使用Python、R语言、SAS和Spark解决大数据建模及算法优化难题，积累了大量实践案例，经验丰富；善于用逻辑贯穿数据分析过程，把深奥的思想和方法用通俗易懂的语言讲述清楚透彻，善于用数据分析计算机程序实现从数据到结论到预测的落地过程。2010 年至今培养了上万名（包括首批）使用R语言、SAS和Python等工具实现数据分析和挖掘的专业人士，帮助他们在数据挖掘领域提升工作技能或实现就业。

覃老师曾在某世界500强金融业公司工作期间曾带队负责开发国内首款基于数据分析建模、随机模拟和最优化精确计算的金融年金产品，该产品销售额持续领跑同业市场多年，获得金融产品创新大奖。

覃老师培训或完成过数据分析和挖掘项目的企业有中国人寿、陆金所、中国建设银行、汇丰银行、北京银行、渤海银行、宁波银行、吴江农商行、中国移动等。

四、课程大纲：

第一阶段： Python 基础精要，零基础也能学会

1. 语法初步

2. 列表、字符串和元组

3. 集合与字典

4. 条件和循环语句

5. 若干重要内置函数应用

6. 文件操作

7. 函数及其应用

8. 正则表达式

9. 数据库和 Python

10.排序算法、 动态规划算法、递归算法等算法

第二阶段：numpy、pandas等进行数据清洗和整理，充分统计分析数据

1. 整理数据（切片、产生随机数、复制、广播、排序等）

2. 数据索引和选择的各种方法

3. 数据的分组、分割、合并、变形

4. 缺失值和空值的数据处理

5. 时间序列数据处理、建模和预测（ARIMA）

6. 含中文数据的处理

7. 数据去重、去离群值

8. R语言和Python（pandas）数据整理和建模的比较

9. 描述统计和推论统计分析

第三阶段：Python机器学习算法和数据挖掘案例实战

1. 文本挖掘原理和案例（Logistic 回归模型对文本的分类）

2. 预测分析核心算法（图片的K-means聚类分析）

3. 机器学习经典算法（图片的识别和分类：PCA建模）

4. 概率统计（二维手写数字识别 KNN方法）

5. 数据可视化（推荐系统和精准营销 最近邻方法、协同过滤）

6. 金融建模分析（数据可视化的各种情形）

7. 客户画像和精准营销（新闻的文本分类 TF-IDF准则、旅游新闻个性化推荐）

8. 算法和模型的优化（手写识别）

9. 模型精度评估和提升（朴素贝叶斯决策）

10.特征选取的方法（酒的品质分类预测）

11.最佳K-means分类数（机器学习的格点搜索和参数寻优）

12.交叉验证（惩罚线性回归分类器）

13.不平衡数据处理（使用支持向量机识别和分类）

14.XGBoost 使用案例        （金融时间序列预测）

15.贝叶斯分析（机器集成学习算法）

16.逼近和最优化         （随机模拟）

17.自然语言概率图模型（用户流失预警）

18 马尔科夫&蒙特卡罗（量化投资实战）

4天课程内容有点烧脑，想学习的朋友报名从速，点击阅读原文，缴费后获得预习视频和资料。

五、在线咨询

张老师：

座机：010-68456523

QQ：2881989712  

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