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PYTHON课程明天开课,国庆活动最后一天~

SOTON数据分析 2017-10-30

亲爱的小伙伴们,我们的PYTHON数据分析课程明天周六就开始上课啦~

国庆优惠还剩最后一天哦~


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这还不够,满200人报名,再减100元,只需550元,会员只需(420元)

(满员后退还100元)


赠送第六期全部教学视频资料,帮助你提前预习~




第期期课程相对于前面六期我们做了重大调整,详情如下:

1.     增加三节课程,详细讲解numpy,scipy,matplotlib三大数据分析库

2.     结合真实工作,每章节增加数据分析思维和方法讲解,贴近实战

3.     增加一期作业,强化数据分析知识点

4.     国庆促销。原价750,现价650,会员享受八折优惠~ 满200人再减100;

 

数据分析目前是整个行业当中最紧缺也最炙手可热的的职位。各行各业,包括互联网,咨询,医疗,金融,通信甚至是房地产建筑,设计等这些传统公司都对数据分析师有着大量的需求。

市面上讲解python的课程很多,但大部分都是讲解基础语法或者程序设计与开发,很少有系统讲解python数据分析课程的。我们的课程设计围绕着实用主义这个概念出发,讲解真实工作中经常会用到的数据分析技巧与方法。

 

如果你在工作或学习中还只能依靠EXCEL这样原始的工具来处理数据,那么你就需要仔细的考虑是是否需要自我提升,学习真正的数据分析技能了。我们的课程就是为了让你掌握工作或者学习中最常用的数据分析技能,让你告别EXCEL的繁琐操作。

 

讲师小明毕业于英国南安普顿大学理学硕士学位,目前就职业国内某互联网公司担任高级数据分析师。此前根据自己的经历撰写过《我的数据分析之路》《零基础学习数据分析》等文章,引起很多同学的共鸣。

 

通过本课程的学习,同学们可以熟练掌握PYTHON在工作中的数据分析技能,灵活运用常用的数据分析数学知识去解决工作中遇到的问题。同时,最后的建模课程会让大家学会如何用高级模型去完成一个项目,告别『表哥表姐』的身份,成为一名合格的数据分析师。

本课程将由小明同学进行线上现场授课。

  • 上课时间:



时间进度表




7:50 – 8:35

8:40 – 9:25

9:35 – 10:20


10月15号

第一课

第二课

第三课


10月16号

第四课

第五课

第六课

作业一

10月22号

第七课

第八课

第九课


10月23号

第十课

第十一课

第十二课

作业二

10月29号

第十三课

第十四课

第十五课

项目

 

  • 课程时长:总共15节课程两次作业,三周讲完

  • 参加第七期的同学还可以免费参加第八期,加强学习,直到学会为止。获赠第六期教学视频

  • Windows系统,平板电脑,手机都可以学习,MAC电脑暂不支持。请务必将QQ升级到最新版本。I

  • 了解PYTHON基础语法学习会顺利,没有也没关系

 

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前言部分我们会主要讲解以下知识点:

  1. 1.   什么是数据分析,为什么要学习数据分析

  2. 2.   如何高效学习数据分析

  3. 3.   目前发展的情况

 

基础语法

  1. 1.      PYTHON入门,常用命令

  2. 2.      PYTHON函数理解

  3. 3.      PYTHON数据结构:列表,字典,元祖

  4. 4.      切片与迭代

  5. 5.      高阶函数:map,reduce

常用数据结构与数据操作

第一节课主要介绍最基础的PYTHON数据结构以及简单的数据IO技术。

  1. 1.     掌握字典,元祖,列表等常用结构

  2. 2.     掌握dataframe和series两种重要的数据结构

  3. 3.     学会如何从外部正确导入数据

  4. 4.     掌握常用的数据探索技术,比如特征类型,数据大小查询等

  5. 5.     变量重新命名,分类值频率,重复数据筛选等

:最核心的技能:索引选取

第二节课主要讲解pandas最核心的索引选取数据。需要深入理解并且掌握以下几个函数:

  1. 1.     Loc

  2. 2.     Iloc

  3. 3.     Ix

  4. 4.     Query

  5. 5.     Isin 

  6. 6.     Map与 lambda

同时,需要灵活运用以上6个函数进行数据的过滤筛选等

:索性进阶:多重索引

本章节重点学习pandas的核心与难点:多重索引。这一节课建立在第二节课的基础之上,是对之前的课程进行的深入。主要讲解一下知识点:

 

 

:分组计算---数据分析最常用技能

本章节重点学习groupby的分组操作,通过学习能够掌握类似于excel透视表和切片一样的知识。

  1. 1.      数据的分裂:splitting

  2. 2.      数据的aggregation

  3. 3.      分组数据遍历

  4. 4.      transformation

  5. 5.      filteration

  6. 6.      其它有用的技能

:多表组合---SQL操作

本节课学习多表操作,类似于我们重用的SQL语句。通过本章节学习,能够掌握以下内容

  1. 1.     SQL常用语法的理解

  2. 2.     Leftjoin , inner join ,right join 等常用技术

  3. 3.     理解Merge和join这两个最主要的函数

  4. 4.     解决最常遇到的一些问题

:数据透视表与可视化

这一课我们主要讲解数据透视表以及数据可视化,会涉及到以下几个知识

  1. 1.     数据透视表

  2. 2.     Pandas绘图

  3. 3.     Matplotlib绘图

  4. 4.     统计分析

第六节课结束后会有一次作业,同学们需要根据作业要求完成对应的数据操作,包括条件筛选和可视化等。数据会在发到大家的邮箱,请大家务必按时完成。

 

:机器学习概论

这一节主要讲解的知识是机器学习的常用概念,包括

  1. 1.   监督与非监督学习

  2. 2.   模型的优化目标

  3. 3.   模型评估与模型选择

  4. 4.   正则化与交叉验证

  5. 5.   模型泛华能力


:机器学习常用算法学习(一)

本节会主要讲解具体的模型算法,主要是知道大家如何正确的使用模型。

  1. 1.     数据预处理,包括分类变量处理,NA处理,标准化处理

  2. 2.     监督与非监督学习

  3. 3.     模型的优化目标

  4. 4.     模型评估与模型选择

  5. 5.     正则化与交叉验证

 

:机器学习常用算法学习(二)

  1. 1.   代价函数

  2. 2.   机器学习核心算法:梯度下降

  3. 3.   极大似然估计算法

  4. 4.   Logisticregression 算法

  5. 5.   SVM算法

  6. 6.   Sklearn中实现

:模型评估与选择

本课讲解建模后的工作,包括以下几个内容

  1. 1.     如何评价模型(分类和连续)

  2. 2.     如何选择参数

  3. 3.     sklearn中实现上述理论知识

  4. 4.     课程总结


HomeWork2


的核心操作

着重讲解numpy在机器学习中的数组表示方法,能够掌握并且运用numpy进行数值与统计分析。


scipy科学计算

Scipy是一个高级的科学计算库,通过这一节课,可以学习到scipy在数据分析领域一些常用的功能,配合numpy一起使用。


matplotlib 绘图操作

Matplotlibpython的标准绘图库,我们将会讲解最常用的数据分析可视化图形,帮助大家理解数据


第三次作业会是一个小小的project。同学们需要根据要求自己独立的完成数据的抽取,转换,处理以及建模等工作。最后按照准确率进行排名,前3名同学将会获得赠书!




注意:参团满200人之后,我们会退还大家100元。因此大家在购买的时候需要原价购买~

购买方式:


1. 淘宝:


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