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      Python統(tǒng)計建模到深度學習培訓

 

 

1、玩轉Pandas

第1章 工具準備

第2章 數據的導入與導出

第3章 變量列的基本操作

第4章 胖噠黑魔法：索引

第5章 案例行的基本操作

第6章 變量變換

第7章 文件級別的數據管理

第8章 數據清洗

第9章 處理日期時間變量

第10章 數據的圖形展示

第11章 數據特征的分析探索

第12章 北京PM2.5數據分析

第13章 如何優(yōu)化Pandas

 

2、玩轉統(tǒng)計分析

第1章 變量的統(tǒng)計描述

第2章 連續(xù)變量的比較：t檢驗

第3章 檢驗方法適用條件的考察

第4章 多組均數的比較：單因素方差分析

第5章 有序分類變量的比較：非參數方法

第6章 無序分類變量的比較：卡方檢驗

第7章 數據的關聯性分析

第8章 線性回歸模型入門

第9章 樣本量的計算

 

3、玩轉統(tǒng)計模型

第1章 統(tǒng)計模型課程概述

第2章 方差分析模型

第3章 線性回歸模型

第4章 線性回歸的衍生模型

第5章 logitsic回歸

第6章 決策樹模型

第7章 神經網絡

第8章 支持向量機

第9章 主成分分析與因子分析

第10章 聚類分析

第11章 近鄰分析

第12章 生存分析

第13章 關聯分析

 

4、零代碼玩轉網絡爬蟲！

第1章 不寫代碼照樣玩轉網絡爬蟲

第2章 開蒙：先拿某浪新聞開刀

第3章 登堂：雙11之后伸向某寶

第4章 入室：微博，也可以

第5章 論劍：我們和專業(yè)爬蟲工程師相比還差什么？

第6章 彩蛋：如果你需要高速抓取靜態(tài)頁面網站

 

5、玩轉數據可視化

第1章 準備軟件環(huán)境

第2章 matplotlib繪圖操作入門

第3章 數據可視化理論入門

第4章 單變量信息的可視化

第5章 復雜條圖，線圖與面積圖

第6章 散點圖

第7章 在圖形中納入更多變量信息

第8章 子圖與圖形網格

第9章 色彩搭配

第10章 統(tǒng)計圖的進一步美化與修飾

第11章 特殊統(tǒng)計圖的繪制

第12章 自由繪圖

 

6、數據挖掘入門

第1章 什么是數據挖掘

第2章 數據挖掘方法論：CRISP-DM

第3章 數據挖掘方法體系入門

第4章 數據挖掘方法體系介紹

第5章 文本挖掘入門

第6章 數據挖掘項目的綜合評估

第7章 數據挖掘中的軟件工具

 

7、玩轉數據挖掘

第1章 Python機器學習/數據挖掘概述

第2章 數據的預處理

第3章 特征選擇與信息濃縮

第4章 回歸類模型的訓練

第5章 類別預測模型的訓練

第6章 聚類模型的訓練

第7章 評估模型效果

第8章 數據的拆分

第9章 模型參數優(yōu)化

第10章 模型集成

 

8、玩轉文本挖掘

第1章 文本挖掘概述

第2章 磨刀不誤砍柴工

第3章 分詞

第4章 詞云展示

第5章 文本信息的向量化

第6章 關鍵詞提取

第7章 抽取文檔主題

第8章 文檔相似度

第9章 文本分類

第10章 情感分析

第11章 自動摘要

第12章 文本自動寫作

 

9、深度學習

第1章 深度學習概述

第2章 準備軟件環(huán)境

第3章 神經網絡模型入門

第4章 Keras操作入門

第5章 卷積神經網絡

第6章 圖像預處理

第7章 遷移學習

第8章 循環(huán)神經網絡

第9章 長短期記憶網絡