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作者: admin 时间: 2022-5-28 20:43
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Python数据分析班7月在线-2016年

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。
《Python数据分析》大纲第一课 Python入门（王）1.Python安装2.常用数据分析库NumPy、Scipy、Pandas、matplotlib安装 3.常用高级数据分析库scikit-learn、NLTK安装 4.IPython的安装与使用 5.Python2与Python3区别简介案例：Python常用科学计算
第二课数据准备与Numpy （应）1.多维数组对象2.元素级别处理函数3.利用数组进行数据处理4.文件输入输出5.线性代数相关功能以及线性代数基础知识6.随机数的生成案例：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 （应）1.基本数据结构2.基本功能：索引，选取，过滤，排序...3.基本统计功能4.缺失数据处理5.层次化索引案例：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（寒）1.工业界常见数据格式与形态2.python对不同格式的数据读写3.pandas数据处理复习4.数据简易爬取与解析5.正则表达式：快捷捕捉你想要的信息案例：简易网页爬取与数据解析处理

第五课数据可视化Matplotlib （冯）1.信息可视化和数据可视化的基本原理2.常见可视化的方式3.如何针对数据特点设计可视化方案案例：一典型可视化方式的实现（提供课堂ipython代码实例）
第六课 Python文本分析NLTK （加）1.分词2.词性标注3.情感分析4.词形还原5.拼写检查6.文本分类案例：一个典型文本分类流程的实现
第七课 python 社交网络分析igraph（王）1.社交网络分析指标介绍2.pagerank算法3.igraph中多种社区发现算法介绍案例：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（冯）1.scikit-learn简介2.机器学习的处理流程：以scikit-learn为例 3.scikit-learn的优化方法（并行化处理，cython的使用等）案例：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：学会使用你的“瑞士军刀”（寒）1.数据获取与解析：你爱的足球队2.用“数据”的眼睛去看球：“一个人完成的央视数据统计”3.球员数据统计与可视化：“到底谁是最好的球员？”案例说明：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（王）1.Python多进程模块Multiprocessing 2.Python使用Hadoop分布式计算库mrjob 3.Python使用Spark分布式计算库PySpark案例：分别使用MapReduce和Spark实现wordcount

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