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2017小象学院《Python数据分析》升级版第二期 2017年2月开班的升级版非5月28日开班的第二版具体请看本帖新增内容蓝色部分-小象
《Python数据分析》 升级版第二期*
主讲老师： 梁斌 资深算法工程师 查尔斯特大学（Charles Sturt University）计算机博士，从事机器学习、计算机视觉及模式识别等相关方向的研究，在计算机视觉等国际会议及期刊发表10余篇学术论文。现就职于澳大利亚某科学研究机构，负责算法改进及其产品化、数据分析处理及可视化。 课程简介：
近两年来，数据分析师的岗位需求非常大，90%的岗位技能需要掌握Python作为数据分析工具，本课程以案例驱动的方式讲解如何利用Python完成数据获取、处理、数据分析及可视化方面常用的数据分析方法与技巧。 升级版第二期的课程更新内容： 本期课程在《Python数据分析》升级版的基础上，主要新增了探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）、金融数据量化分析及深度学习基础等三大数据分析工具，覆盖了时下最前沿的数据分析技术。具体新增内容如下： - 新增探索性数据分析，更好地结合数据可视化发掘数据的模式与特点
- 新增金融数据量化分析，更好地结合时间序列分析探索金融数据的发展趋势
- 新增深度学习基础，更好地结合机器学习探索人工智能的技术趋势
- 升级并调整全部随课项目，并提供更详细的分析步骤
- 系统性地将相关章节的项目整理成一个完整的项目，使学员能够更加充分地理解数据分析的流程和步骤0 `' Q
注意:本资源是2017年2月开班的第一期升级版,除去上面部分列出的更新内容就是本版(第一期升级版)的内容.
面向人群： 1. 想了解和学习典型的数据分析流程和实践方法的学习者 m4 ~
2. 想接触和学习非结构化数据(比如：文本、图像等)分析的学习者
3. 想学习数据分析中常用建模知识的相关从业人员
4. 尚不会使用Python的数据分析师从业者
5. 想转行从事数据分析师行业的学习者( f( }: D7 ]5 Q) \# U, t( B
6. 想使用Python实现金融数据分析、机器学习或深度学习的工程师 学习收益： 通过本课程的学习，学员将会收获：
1. 熟悉数据分析的流程，包括数据采集、处理、可视化、数据建模等
2. 掌握Python语言作为数据分析工具，从而有能力驾驭不同领域数据分析实践
3. 掌握非结构化数据的处理与分析、探索性数据分析及量化分析 4. 快速积累多个业务领域数据分析项目经验，包括金融数据、文本数据及图像数据
5. 掌握使用Python实现基于机器学习及深度学习的数据分析和预测& L; ~/ |7 f; A% EF `& T
6. 掌握数据分析中常用的建模知识 开课时间： 2017年5月28日 学习方式：*8 t8 L S
在线直播，共10次课，每次2-3小时 每周2次（周六、日，晚上20:00 - 22:00） 注意：第一次课是5月28日晚上20:00 - 22:00 第二次课是5月29日晚上20:00 - 22:00 直播后提供录制回放视频，可在线反复观看，有效期1年 课程大纲：
第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础 (2-3课时) 1. 课程介绍 2. 数据分析的基本概念
3. Python简介和环境部署
4. NumPy数据结构及向量化
5. 数据分析建模理论基础
a. 机器学习基础 b. 数据分析建模过程9 c% i: u s- B; _! q
c. 常用的数据分析建模工具
6. 实战案例1：使用Python实现蒙特卡洛模拟的期权估值 第二课 数据分析工具Pandas (2-3课时) 1. Pandas的数据结构 2. Pandas的数据操作 a. 数据的导入、导出 b. 数据的过滤筛选 c. 索引及多重索引 3. Pandas统计计算和描述 4. 数据的分组与聚合 5. 数据清洗、合并、转化和重构 6. 实战案例2-1：Lending Club借贷数据处理及初步分析 第三课 探索性数据分析(EDA)及数据可视化 (2-3课时) 1. 什么是EDA 2. 探索单变量、多变量的关系及其可视化 3. 3D绘图 4. 实战案例2-2：Lending Club借贷数据探索性分析及可视化 第四课 机器学习及scikit-learn(2-3课时) 1. 机器学习基本概念与流程 2. Python机器学习库scikit-learn 3. 常用评价指标 4. 分类预测模型– Logistic回归与Softmax回归 5. 实战案例2-3：Lending Club借贷违约预测 第五课 金融数据分析(1)--金融时间序列(2-3课时) 1. Pandas的时间处理及操作 2. 金融数据 3. 金融学图表 4. 高频数据分析 5. 实战案例3-1：股票收益率回归分析 第六课 金融数据分析(2)--量化分析 (2-3课时)量化分析基础 1. 量化策略建模流程及回测 2. 常用量化分析指标及框架 3. TA-Lib金融软件工具 4. 实战案例3-2：多因子策略模型 第七课 图像数据处理及分析 (2-3课时) 1. 基本的图像操作和处理 2. 常用的图像特征描述 3. 聚类模型：K-Means 4. 实战案例4：电影海报主色调聚类分析 第八课 深度学习及TensorFlow (2-3课时) 1. 人工神经网络及深度学习 2. TensorFlow框架学习及使用 3. TensorFlow实现卷积神经网络 4. 实战案例5：基于TensorFlow的101类图像识别(Caltech101) 第九课 文本数据分析 (2-3课时) 1. Python文本分析工具NLTK 2. 情感分析与文本分类 3. TensorFlow实现文本深度表示模型Word2Vec 4. 分类与预测模型-- 朴素贝叶斯 5. 实战案例6：搜狐新闻数据分类 第十课 项目实战(2-3课时) 1. 交叉验证及参数调整 2. 特征降维与特征选择 3. 实战案例7：根据日常新闻预测股市动向 4. 课程总结 常见问题： E# S' \7 l" D
Q： 本课程需要什么基础？ A：有基本的大学数学基础， 掌握Python基本编程。 Q： 会有实际上机演示和动手操作吗？9 e; \& 0 f, t/ ~
A： 有，几乎每节课，老师均会准备上机演示部分，学员可以学习老师的实践经验。$ G: ]
Q： 本课程必须提前掌握Python吗？
A： 不是必须的，本课程将系统讲授Python编程语言。如果你熟悉其他编程语言Java、C、Scala，学习Python是很容易的。
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发表于 2018-6-13 07:57:26
发表于 2021-2-8 23:13:03
