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北京有Python培训吗

[2022-03-18 09:52:31] 浏览量:29 来源:

如荷学

  一、学习目标:

  熟练掌握数据科学领域受欢迎的编程语言-Python

  掌握使用Python和pandas库进行数据清洗和预处理

  使用Python爬虫获取网络数据

  学会使用matplotlib、seaborn进行初级可视化

  学会使用Pyecharts进行数据可视化

  学会构建机器学习算法进行分类、预测和聚类模型

  使用Python进行数据分析整体思路、针对业务做出模型优化选择

  善用机器学习解决用户画像、精准营销、风险管理等商业问题

  使用机器学习实操电商、金融、电信、医药行业真实项目案例

  二、课程内容:

  1章Python基础

  1-1准备工作-Python开发环境配置

  1-2Python标准数据类型

  1-3控制流语句

  1-4异常和错误(穿插在其他内容中讲)

  1-5文件操作

  2章Python进行数据整理和数据清洗

  2-1Python标准库简介

  2-2Numpy数组基础

  2-3 Pandas对象基础

  3章python数据可视化(线上)

  3-1绘图思想的基本原理

  3-2Python数据可视化包-Matplotlib介绍

  3-3使用Python数据处理包Pandas做可视化

  3-4Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制

  3-5Python数据可视化包-Pyecharts介绍与图形绘制

  4章Python爬虫(线上)

  4-1网络爬虫基础知识

  4-2网络请求及响应-requests库

  4-3HTML文档解析-BeautifulSoup库

  4-4常见反爬虫机制及应对

  4-5网络爬虫 VS 网络数据抓取

  4-6实战一:批量下载头像

  4-7实战二:抓取豆瓣书籍简介

  4-8实战三:模拟浏览器selenium抓取电商商品信息及评论

  5章Python数据清洗操作及案例实战

  5-1数据的获取与存储

  5-2数据探索

  5-3数据清洗思维

  5-4数据清洗实战案例一:泰坦尼克幸存者数据清洗(根据实际上课情况调整数据集)

  5-5数据清洗实战案例二:USDA食品数据清洗(根据实际上课情况调整数据集)

  6章Python编程考试(线上)

  6-1Python基础部分

  6-2Python数据清洗的实现

  7章机器学习算法

  7-1准备工作:开发环境配置(以文档的形式给出)

  7-2机器学习入门介绍:

  7-3scikit-learn入门:Scikit-Learn库简介

  7-4KNN-近邻分类算法:原理、实现

  7-5决策树算法:原理、实现、相关技术应用及实例

  7-6随机森林算法:原理、实现及相关技术应用:以乳腺癌预测为例

  7-7K-Means聚类算法:原理、实现及簇选择与矢量化应用

  7-8关联规则算法:原理、实现

  7-9线性回归

  7-10逻辑回归

  7-11SVM支持向量机

  7-12分类模型的评估指标(续)

  7-13朴素贝叶斯算法

  8章电商案例

  8-1分析目标:

  8-2基于国外大型电商用户购买信息数据的客户购买预测模型构建流程:

  9章金融案例

  9-1分析目标:

  9-2基于大型金融公司的客户信息,构建用户信用评分卡模型的建模步骤:



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