数据分析与建模

  培训讲师:尹传亮

讲师背景:
尹传亮——平安金融高级工程师10年以上的IT工作经验,研发出身,在产品设计,项目管理均有着丰富的实战经验。14-15年,作为产品经理,参与公司爬虫系统设计。15-16年,作为项目负责人,带队在华为实施爬虫项目,并在期间打磨爬虫系统,数据爬取 详细>>

尹传亮
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数据分析与建模详细内容

数据分析与建模

数据分析与建模

第一章 数据分析与大数据平台
1.大数据相关概念
2.大数据特征
3.大数据平台简介
第二章 数据分析流程
1.数据分析
2.数据分析工具
3.数据分析流程
4.典型模型场景
第三章 重要的python库
1.NumPy
2. pandas
3.matplotlib
4.IPython与Jupyter
5.SciPy
6.scikit-learn
7 statsmodels
第4章 NumPy基础:数组与向量化计算
1. NumPy ndarray:多维数组对象
2.通用函数:快速的逐元素数组函数
3.使用数组进行面向数组编程
4.使用数组进行文件输入和输出
5.线性代数
6.伪随机数生成
7.示例与练习
第5章 pandas入门
1.pandas数据结构介绍
2.基本功能
3.描述性统计的概述与计算
4.示例与练习
第6章 数据载入、存储及文件格式
1.文本格式数据的读写
2.二进制格式
3.与Web API交互
4.与数据库交互
5.示例与练习
第7章 数据清洗与准备
1.处理缺失值
2..数据转换
3.字符串操作
4.示例与练习
第8章 数据规整:连接、联合与重塑
1.分层索引
2.联合与合并数据集
3.重塑和透视
4.示例与练习
第9章 绘图与可视化
1.简明matplotlib API入门
2.使用pandas和seaborn绘图
3.其他Python可视化工具
4.示例与练习
第10章 数据聚合与分组操作
1.GroupBy机制
2.数据聚合
3.应用:通用拆分-应用-联合
4.数据透视表与交叉表
5.示例与练习
第11章 时间序列
1.日期和时间数据的类型及工具
2.时间序列基础
3.日期范围、频率和移位
4.时区处理
5.时间区间和区间算术
6.重新采样与频率转换
7.移动窗口函数
8.示例与练习
第12章 高阶pandas
1.分类数据
2.高阶GroupBy应用
3.方法链技术
4.示例与练习
第13章 Python建模库介绍
1.pandas与建模代码的结合
2.使用Patsy创建模型描述
3.statsmodels介绍
4.scikit-learn介绍
5.示例与练习

 

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