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Python及数据分析培训,Python技术咨询

发布:2020年04月15日编号:2056-898327
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    1.Python概览小+百+姓+网1.1为什么使用Python
    1.2重要的Python库
    • NumPy
    • Pandas
    • SciPy
    • Matplotlib
      1.3IPython
      1.4 Python IDE的下载与安装
    2.Python语言快速入门2.1Python解释器
    2.2语言设计特点
    2.3对象的调用和属性
    2.4import引入
    2.5数据类型
    2.6控制流
    2.7数据结构和序列
    2.8函数
    2.9 文件和操作系统
    3.IPython使用3.1启动和运行
    3.2对象内省
    3.3异常和跟踪
    3.4与操作系统交互
    3.5测试代码执行时间
    3.6IPython HTML Notebook
    3.7利用IPython提高代码效率的几点提示
    案例与演示
    4.NumPy4.1ndarray多维数组对象处理与运算
    4.2元素级数组函数
    4.3利用数组进行数据处理
    4.4利用数组进行输入和输出
    4.5线性代数
    4.6随机数生成
    4.7【案例与演示】
    5.Pandas5.1Pandas数据结构介绍
    5.2基本功能
    5.3汇总和计算描述统计
    5.4处理缺失数据
    5.5【案例与演示】
    6.Pandas数据加载和存储小.百.姓.网6.1读写结构化数据
    6.2读写非结构化数据
    6.3使用HTML和Web API
    6.4使用数据库
    6.5【案例与演示】
    7.Pandas数据预处理7.1合并数据集(以merge和append为主)
    7.2重塑和轴向旋转
    7.3数据清洗
    7.4字符串操作
    7.5 【案例与演示】
    8.Pandas数据聚合与分组运算8.1GroupBy技术
    8.2数据聚合
    8.3分组运算和转换
    8.4透视表和交叉表
    8.5【案例与演示】
    9.绘图与可视化9.1Matplotlib基本操作
    9.2Pandas中的绘图函数
    9.3【案例与演示】
    10.时间序列10.1日期和时间数据类型及工具
    10.2 时间数据处理
    10.3 时期及其算术运算
    10.4 时间序列绘图
    10.5 移动窗口函数
    10.6【案例与演示】
    11.Python在金融数据中的应用11.1常见的金融数据处理与分析
    11.2 Pyfolio资产组合表现与风险分析
    11.3 Zipline历史数据回溯分析
    11.4 【案例与演示】
    12.大数据平台的搭建和应用12.1Hadoop和MapReduce
    12.2 Spark
    12.3 PySpark及MLlib
    12.4【案例与演示】
    13.Scikit-Learn机器学习x.b.a.i.x.i.n.g.c.o.m13.1数据预处理
    13.2 变量升维和降维
    13.3 模型训练
    13.4模型选择和调参
    13.5 模型评估指标
    13.6【案例与演示】

    咨询电话:六二八八 三二四七 (课程安排和价格详情请电话联系我们!)


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