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随着云时代的来临，数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。我国目前大数据处于高速发展阶段，其商业价值已经显现出来，特别是有实践经验的数据分析人才更是各企业争夺的热门。
课程概览
本课程全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。课程共七章，第1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识；第2～6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述了Python数据分析方法；第7章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析。
授课讲师
熟悉Django后端开发框架；熟悉Python数据分析与数据可视化；熟悉bootstrap以及vue前端开发框架。擅长网站开发设计与实现。教学注重项目逻辑，思路清晰。教学课堂氛围好，与学生相处融洽，饱受学生喜爱。 工作经验与项目经验： 基于Django的人文网站 基于Django的智慧校园考试系统 基于Django与bootstrap的企业门户网站开 基于Python的聊天工具 航空公司数据可视化分析
课程大纲
- 第1章数据分析概述
- 第1节认识数据分析
- 第2节Python数据分析的工具
- 第3节安装Python的Anaconda发行版
- 第4节掌握Jupyter Notebook常用功能
- 第2章NumPy数值计算基础
- 第1节NumPy数组对象ndarray
- 第2节NumPy矩阵、线性代数运算与通用函数
- 第3节利用NumPy进行统计分析
- 第3章Pandas基础
- 第1节读/写不同数据源的数据
- 第2节DataFrame数据结构
- 第3节转换与处理时间序列数据
- 第4节使用分组聚合进行组内计算
- 第5节创建透视表与交叉表
- 第4章使用Pandas进行数据预处理
- 第1节合并数据
- 第2节清洗数据
- 第3节标准化数据
- 第4节转换数据
- 第5章Matplotlib、seaborn、pyecharts数据可视化基础
- 第1节Matplotlib基础绘图
- 第2节seaborn绘图基础
- 第3节pyecharts绘图基础
- 第6章使用scikit-learn构建模型
- 第1节使用sklearn转换器处理数据
- 第2节构建并评价聚类模型
- 第3节构建并评价分类模型
- 第4节构建并评价回归模型
- 第7章综合案例：航空公司客户价值分析
- 第1节了解航空公司现状与客户价值分析
- 第2节预处理航空客户数据
- 第3节使用K-Means算法进行客户分群
| 节数 | 上课时间 | 星期一 | 星期二 | 星期三 | 星期四 | 星期五 | 星期六 | 星期天 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 第1节 | 08:00 - 08:40 | |||||||
| 第2节 | 09:00 - 09:40 | |||||||
| 第3节 | 10:00 - 10:40 | |||||||
| 第4节 | 11:00 - 11:40 | |||||||
| 第5节 | 14:00 - 14:40 | |||||||
| 第6节 | 15:00 - 15:40 | |||||||
| 第7节 | 16:00 - 16:40 | |||||||
| 第8节 | 17:00 - 17:40 |
| 天数 | 上课日期 | 上课时间 | 内容 |
|---|
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第七章
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第五章 matplotlib、seaborn、pyecharts数据可视化基础
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第四章 使用pandas进行数据预处理
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第三章 pandas基础
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第二章 Numpy数值计算基础
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020-38289118 转 171
971957201