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      [数据分析] 小象《Python数据分析》升级版第二期

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      发表于 2019-3-2 01:49:15 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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      课程简介:
      本期课程在《Python数据分析》升级版的基础上,主要新增了探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)、金融数据量化分析及深度学习基础等三大数据分析工具,覆盖了时下最前沿的数据分析技术。具体新增内容如下:

      新增探索性数据分析,更好地结合数据可视化发掘数据的模式与特点
      新增金融数据量化分析,更好地结合时间序列分析探索金融数据的发展趋势
      新增深度学习基础,更好地结合机器学习探索人工智能的技术趋势
      升级并调整全部随课项目,并提供更详细的分析步骤
      系统性地将相关章节的项目整理成一个完整的项目,使学员能够更加充分地理解数据分析的流程和步骤

      官方课程链接:http://www.chinahadoop.cn/course/937
      课程目录:
      第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础 (2-3课时)
      1. 课程介绍
      2. 数据分析的基本概念
      3. Python简介和环境部署
      4. NumPy数据结构及向量化
      5. 数据分析建模理论基础
      a. 机器学习基础

      b. 数据分析建模过程
      c. 常用的数据分析建模工具
      6. 实战案例1:使用Python实现蒙特卡洛模拟的期权估值

      第二课 数据分析工具Pandas (2-3课时)
      1. Pandas的数据结构
      2. Pandas的数据操作
      a. 数据的导入、导出
      b. 数据的过滤筛选
      c. 索引及多重索引
      3. Pandas统计计算和描述
      4. 数据的分组与聚合
      5. 数据清洗、合并、转化和重构
      6. 实战案例2-1:Lending Club借贷数据处理及初步分析

      第三课 探索性数据分析(EDA)及数据可视化 (2-3课时)
      1. 什么是EDA
      2. 探索单变量、多变量的关系及其可视化
      3. 3D绘图
      4. 实战案例2-2:Lending Club借贷数据探索性分析及可视化

      第四课 机器学习及scikit-learn(2-3课时)
      1. 机器学习基本概念与流程
      2. Python机器学习库scikit-learn
      3. 常用评价指标
      4. 分类预测模型– Logistic回归与Softmax回归
      5. 实战案例2-3:Lending Club借贷违约预测

      第五课 金融数据分析(1)--金融时间序列(2-3课时)
      1. Pandas的时间处理及操作
      2. 金融数据
      3. 金融学图表
      4. 高频数据分析
      5. 实战案例3-1:股票收益率回归分析

      第六课 金融数据分析(2)--量化分析 (2-3课时)量化分析基础
      1. 量化策略建模流程及回测
      2. 常用量化分析指标及框架
      3. TA-Lib金融软件工具
      4. 实战案例3-2:多因子策略模型

      第七课 图像数据处理及分析 (2-3课时)
      1. 基本的图像操作和处理
      2. 常用的图像特征描述
      3. 聚类模型:K-Means
      4. 实战案例4:电影海报主色调聚类分析

      第八课 深度学习及TensorFlow (2-3课时)
      1. 人工神经网络及深度学习
      2. TensorFlow框架学习及使用
      3. TensorFlow实现卷积神经网络
      4. 实战案例5:基于TensorFlow的101类图像识别(Caltech101)

      第九课 文本数据分析 (2-3课时)
      1. Python文本分析工具NLTK
      2. 情感分析与文本分类
      3. TensorFlow实现文本深度表示模型Word2Vec
      4. 分类与预测模型-- 朴素贝叶斯
      5. 实战案例6:搜狐新闻数据分类

      第十课 项目实战(2-3课时)
      1. 交叉验证及参数调整
      2. 特征降维与特征选择
      3. 实战案例7:根据日常新闻预测股市动向
      4. 课程总结

      课程截图:

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      发表于 2019-3-2 03:13:50 | 只看该作者
      回的人少,我来小顶一下
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      好东西,好东西
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      发表于 2019-3-2 09:23:54 | 只看该作者
      啥也不说了,感谢楼主分享哇!
    12. TA的每日心情
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      发表于 2019-3-2 10:06:38 | 只看该作者
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      发表于 2019-3-2 11:11:05 | 只看该作者
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