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Ansys和Matlab培訓(xùn)課程班

Python及數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)與咨詢

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數(shù)字化轉(zhuǎn)型市場經(jīng)營分析與高效數(shù)據(jù)處理培訓(xùn)課程

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培訓(xùn)目標(biāo)：

Python概覽
Python語言快速入門
IPython使用
NumPy
Pandas
Pandas數(shù)據(jù)加載和存儲(chǔ)
Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理
Pandas數(shù)據(jù)聚合與分組運(yùn)算
繪圖與可視化
時(shí)間序列
Python在金融數(shù)據(jù)中的應(yīng)用
大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建和應(yīng)用
Scikit-Learn機(jī)器學(xué)習(xí)
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主題	課程細(xì)分
1.Python概覽	1.1為什么使用Python 1.2重要的Python庫 NumPy Pandas SciPy Matplotlib 1.3IPython 1.4 Python IDE的下載與安裝
2.Python語言快速入門	2.1Python解釋器 2.2語言設(shè)計(jì)特點(diǎn) 2.3對象的調(diào)用和屬性 2.4import引入 2.5數(shù)據(jù)類型 2.6控制流 2.7數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和序列 2.8函數(shù) 2.9 文件和操作系統(tǒng)
3.IPython使用	3.1啟動(dòng)和運(yùn)行 3.2對象內(nèi)省 3.3異常和跟蹤 3.4與操作系統(tǒng)交互 3.5測試代碼執(zhí)行時(shí)間 3.6IPython HTML Notebook 3.7利用IPython提高代碼效率的幾點(diǎn)提示案例與演示
4.NumPy	4.1ndarray多維數(shù)組對象處理與運(yùn)算 4.2元素級數(shù)組函數(shù) 4.3利用數(shù)組進(jìn)行數(shù)據(jù)處理 4.4利用數(shù)組進(jìn)行輸入和輸出 4.5線性代數(shù) 4.6隨機(jī)數(shù)生成 4.7【案例與演示】
5.Pandas	5.1Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹 5.2基本功能 5.3匯總和計(jì)算描述統(tǒng)計(jì) 5.4處理缺失數(shù)據(jù) 5.5【案例與演示】
6.Pandas數(shù)據(jù)加載和存儲(chǔ)	6.1讀寫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 6.2讀寫非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 6.3使用HTML和Web API 6.4使用數(shù)據(jù)庫 6.5【案例與演示】
7.Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理	7.1合并數(shù)據(jù)集（以merge和append為主） 7.2重塑和軸向旋轉(zhuǎn) 7.3數(shù)據(jù)清洗 7.4字符串操作 7.5 【案例與演示】
8.Pandas數(shù)據(jù)聚合與分組運(yùn)算	8.1GroupBy技術(shù) 8.2數(shù)據(jù)聚合 8.3分組運(yùn)算和轉(zhuǎn)換 8.4透視表和交叉表 8.5【案例與演示】
9.繪圖與可視化	9.1Matplotlib基本操作 9.2Pandas中的繪圖函數(shù) 9.3【案例與演示】
10.時(shí)間序列	10.1日期和時(shí)間數(shù)據(jù)類型及工具 10.2 時(shí)間數(shù)據(jù)處理 10.3 時(shí)期及其算術(shù)運(yùn)算 10.4 時(shí)間序列繪圖 10.5 移動(dòng)窗口函數(shù) 10.6【案例與演示】
11.Python在金融數(shù)據(jù)中的應(yīng)用	11.1常見的金融數(shù)據(jù)處理與分析 11.2 Pyfolio資產(chǎn)組合表現(xiàn)與風(fēng)險(xiǎn)分析 11.3 Zipline歷史數(shù)據(jù)回溯分析 11.4 【案例與演示】
12.大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建和應(yīng)用	12.1Hadoop和MapReduce 12.2 Spark 12.3 PySpark及MLlib 12.4【案例與演示】
13.Scikit-Learn機(jī)器學(xué)習(xí)	13.1數(shù)據(jù)預(yù)處理 13.2 變量升維和降維 13.3 模型訓(xùn)練 13.4模型選擇和調(diào)參 13.5 模型評估指標(biāo) 13.6【案例與演示】

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