Python 数据分析入门与进阶

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在本训练营中,我们将学习怎么样使用 Python 进行数据分析。课程将从数据分析基础开始,一步步深入讲解。从 Python 的基础用法到数据分析的各种算法,并结合各种实例,讲解数据分析过程中的方方面面。

Python 数据分析入门与进阶

课程介绍

在本训练营中,我们将学习怎么样使用 Python 进行数据分析。课程将从数据分析基础开始,一步步深入讲解。从 Python 的基础用法到数据分析的各种算法,并结合各种实例,讲解数据分析过程中的方方面面。

课程内容将分为以下四个部分:

  • 第一部分:介绍了 Python 基本用法以及几个重要的数据分析包如 NumPy 和 Pandas。
  • 第二部分:介绍了数据的准备过程,如数据清洗,异常值处理,可视化等。
  • 第三部分:介绍了数据建模内容,如假设和检验,分类与预测,聚类分析等。
  • 第四部分:各种数据分析实例,这些实将综合运用之前几节的各种内容,使用具体的算法如 KNN,K-means等解决实际问题。

课程信息

  • 学习周期:课程有效期2个月, 2个月后实验文档一直可以看,但无法进行在线实验
  • 课程价格:当前优惠价 79 元。
  • 企业团报:可获得更多支持服务,请点击购买咨询

适合人群

  • 具有一定python基础,对数据分析有兴趣想要学习的同学。

实验列表

第一部分 Python 入门

  • 第一节:Python 基础;
  • 挑战实验:分析统计用户学习数据;
  • 第二节:数据分析包 NumPy 和 Pandas 基础 —— 多维数组的创建、组合与分割;
  • 挑战实验: Pandas 处理 json 文本;

第二部分 数据分析准备

  • 第三节:绘图与可视化 —— 基本绘图命令与图形概览、图形元素设定;
  • 第四节:了解数据 —— 数据加载、储存与文件格式;异常值的清理与缺失值处理; 数据特征分析;
  • 挑战实验:处理 excel 数据;

第三部分 数据建模

  • 第五节:分类与预测 —— 常用的分类与预测算法;
  • 第六节:聚类分析 —— 常用的聚类分析算法;
  • 挑战实验:聚类分析挑战;
  • 第七节:时间序列分析 —— 时间序列基本处理、时间序列模型构建与结果解读;
  • 挑战实验:时间序列分析挑战;

第四部分 数据分析实例

  • 第八节:实验楼课程分析;
  • 第九节:实验楼用户评论情感分析;
  • 第十节:实验楼用户行为分析;

常见问题

课程可以开具发票吗?

课程可以开具普通发票,请联系客服告知发票抬头等信息。联系客服

每个实验需要多久时间完成?

每个实验规模有很大差异,需要1-3小时的动手操作时间。

实验中遇到问题怎么办?

问题欢迎随时在实验楼讨论区中提出, 也许其他学过的同学知道答案哦!

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