曙海教育集团
全国报名免费热线:4008699035 微信:shuhaipeixun
或15921673576(微信同号) QQ:1299983702
首页 课程表 在线聊 报名 讲师 品牌 QQ聊 活动 就业
 
CDA数据分析-python课程

 
  班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号)
      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班):即将开课,详情请咨询客服!
  实验设备
    ◆小班教学,教学效果好
       
       ☆注重质量☆边讲边练

       ☆合格学员免费推荐工作
       ★实验设备请点击这儿查看★
  质量保障

       1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,曙海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,曙海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 

01章Python编程基础知识
01-01数据分析的武器库
01-02数据分析工具Python介绍
01-03Python的基本数据类型
01-04Python的基本数据结构
01-05Python的程序控制
01-06Python的函数与模块
01-07Python日期和时间处理
01-08Python字符串处理与正则表达式
01-09Python异常处理和文件操作
01-10实战:基于Python的函数创建与商业实操
02章Mysql数据库基础[线上视频]
01-01Mysql数据库知识介绍
01-02Mysql数据库的基本操作
01-03Mysql数据表的基本操作
01-04Mysql数据类型和约束条件
01-05数据的CRUD操作之增加、删除、修改数据表
01-06SQL数据库单表查询和联合查询
01-07SQL操作符和函数
01-08SQL综合案例:彩票数据核对练习
01-09SQL综合案例:电商数据查询练习
03章Pandas数据清洗与数据整合
01-01Python数据分析工具库介绍
01-02科学计算工具numpy介绍
01-03Numpy数组基础
01-04Numpy数组的计算
01-05Pandas对象基础知识
01-06Pandas数据加载与存储
01-07Pandas数据预处理:缺失值、数据转换、字符串操作
01-08Pandas数据连接与数据合并
01-09Pandas数据聚合与分组操作
01-10Python连接数据库与Python SQL操作介绍
01-11实战:淘宝RFM客户价值分析案例
04章数据分析之统计学基础[线上视频]
01-01数据分析行业与知识简介
01-02概率论基础知识
01-03描述性统计分析
01-04统计量与抽样分布
01-05参数估计:点估计和区间估计
01-06假设检验方法
01-07方差分析的基本原理和操作
05章Python进行统计与回归分析
01-01统计学基本概念回顾
01-02Python实操 - 假设检验与单样本T检验
01-03Python实操 - 双样本T检验
01-04Python实操 - 方差分析
01-05Python实操 - 相关分析
01-06Python实操 - 卡方检验
01-07简单线性回归与多元线性回归
01-08多元线性回归的变量筛选
01-08线性回归诊断方法- 残差分析、强影响点分析、多重共线性分析
01-09正则化方法 - 岭回归和LASSO回归
01-10Logistic回归的相关关系分析
01-11Logistic回归模型及实现
01-12Logistic回归的极大似然估计
01-13Logistic回归模型评估方法 - ROC曲线
01-14案例:银行业 - 月均信用卡支出数据集
01-15案例:汽车业 - 汽车贷款违约数据集
06章Python进行降维与时间序列分析
01-01多元统计基础与变量约减的思路
01-02主成分分析方法
01-03因子分析模型与算法
01-04市场分析其他方法:对应分析( Correspondence Analysis )
01-05市场分析其他方法:多维尺度分析( Multi-Dimensional Scaling,简称MDS )
01-06认识时间序列分析方法
01-07简单时间序列分析
01-08平稳时间序列分析ARMA模型
01-09非平稳时间序列分析ARIMA模型
01-10实战:电信公司网络咨询电话呼入人数预测
07章使用Python进行网络爬虫[线上视频]
01-01网络爬虫基础知识
01-02网络请求及响应-requests库
01-03HTML文档解析-BeautifulSoup库
01-04常见反爬虫机制及应对
01-05网络爬虫 VS 网络数据抓取
01-06实战1:批量下载头像
01-07实战2:抓取豆瓣书籍简介
01-08实战3:模拟浏览器selenium抓取电商商品信息及评论
08章Python数据可视化[线上视频]
01-01绘图思想的基本原理
01-02Python数据可视化包-Matplotlib介绍
01-03使用Matplotlib进行基本的图形绘制
01-04使用Python数据处理包Pandas做可视化
01-05Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制
01-06Python数据可视化包-Pyecharts介绍与图形绘制
01-07使用Python进行地图绘制-Pyecharts
09章Python数据挖掘与预测型数据挖掘模型Part1
01-01数据挖掘概要
01-02数据挖掘的方法和原理
01-03数据挖掘基础和进阶技术概述
01-04数据预处理技术:字段选择-数据清洗-字段扩充-数据编码
01-05人工特征工程:特征构造 - 特征抽取 - 特征选择
01-06决策树建模思路
01-07Quinlan系列决策树(ID3、C4.5、C8.0)建模原理
01-08CART建模原理
01-09决策树模型修剪
01-10决策树模型效果评估
01-11实战:使用决策树进行初始信用评级
10章Python预测型数据挖掘模型Part2
01-01了解神经网络的基本概念
01-02明确人工神经网络结构
01-03神经元模型
01-04掌握BP神经网络学习算法
01-05多层感知器的scikit-learn代码实现
01-06贝叶斯公式与分类原理
01-07朴素贝叶斯的参数估计
01-08在Python中实现朴素贝叶斯
01-09KNN算法原理与Python代码实现
01-10线性可分与线性不可分
01-11线性可分的支持向量机
01-12线性支持向量机与软间隔最大化
01-13非线性支持向量机与核函数
01-14集成学习方法:Bagging、Boosting、随机森林
11章Python进行描述性数据挖掘模型
01-01聚类算法的概述
01-02聚类算法基本概念
01-03聚类模型的评估
01-04层次聚类原理与R实现
01-05基于划分的聚类K-means的原理及应用
01-06详谈基于密度的聚类方法与Python实现
01-07实战:通信客户业务使用偏好聚类
01-08关联规则的一些基本概念
01-09关联规则Ariori算法的原理与Python实现
01-10关联规则FP-growth算法
01-11序列模式的简介与概念
01-12序列模式AprioriAll算法与Python实现
01-13基于用户和商品的的协同过滤算法

 

-

 

  备案号:沪ICP备08026168号 .(2014年7月11)...............