 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號) |
| 每個(gè)班級的人數(shù)限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點(diǎn) |
上部份地點(diǎn)：【上海】同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實(shí)驗(yàn)設(shè)備 |
◆小班教學(xué)，教學(xué)效果好
☆注重質(zhì)量☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
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| 質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)，端海的證書受到廣泛認(rèn)可。 |
部份程大綱 |
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01章Python編程基礎(chǔ)知識
01-01數(shù)據(jù)分析的武器庫
01-02數(shù)據(jù)分析工具Python介紹
01-03Python的基本數(shù)據(jù)類型
01-04Python的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
01-05Python的程序控制
01-06Python的函數(shù)與模塊
01-07Python日期和時(shí)間處理
01-08Python字符串處理與正則表達(dá)式
01-09Python異常處理和文件操作
01-10實(shí)戰(zhàn)：基于Python的函數(shù)創(chuàng)建與商業(yè)實(shí)操
02章Mysql數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)[線上視頻]
01-01Mysql數(shù)據(jù)庫知識介紹
01-02Mysql數(shù)據(jù)庫的基本操作
01-03Mysql數(shù)據(jù)表的基本操作
01-04Mysql數(shù)據(jù)類型和約束條件
01-05數(shù)據(jù)的CRUD操作之增加、刪除、修改數(shù)據(jù)表
01-06SQL數(shù)據(jù)庫單表查詢和聯(lián)合查詢
01-07SQL操作符和函數(shù)
01-08SQL綜合案例：彩票數(shù)據(jù)核對練習(xí)
01-09SQL綜合案例：電商數(shù)據(jù)查詢練習(xí)
03章Pandas數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)整合
01-01Python數(shù)據(jù)分析工具庫介紹
01-02科學(xué)計(jì)算工具numpy介紹
01-03Numpy數(shù)組基礎(chǔ)
01-04Numpy數(shù)組的計(jì)算
01-05Pandas對象基礎(chǔ)知識
01-06Pandas數(shù)據(jù)加載與存儲
01-07Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理：缺失值、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、字符串操作
01-08Pandas數(shù)據(jù)連接與數(shù)據(jù)合并
01-09Pandas數(shù)據(jù)聚合與分組操作
01-10Python連接數(shù)據(jù)庫與Python SQL操作介紹
01-11實(shí)戰(zhàn)：淘寶RFM客戶價(jià)值分析案例
04章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)[線上視頻]
01-01數(shù)據(jù)分析行業(yè)與知識簡介
01-02概率論基礎(chǔ)知識
01-03描述性統(tǒng)計(jì)分析
01-04統(tǒng)計(jì)量與抽樣分布
01-05參數(shù)估計(jì)：點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)
01-06假設(shè)檢驗(yàn)方法
01-07方差分析的基本原理和操作
05章Python進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與回歸分析
01-01統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念回顧
01-02Python實(shí)操 - 假設(shè)檢驗(yàn)與單樣本T檢驗(yàn)
01-03Python實(shí)操 - 雙樣本T檢驗(yàn)
01-04Python實(shí)操 - 方差分析
01-05Python實(shí)操 - 相關(guān)分析
01-06Python實(shí)操 - 卡方檢驗(yàn)
01-07簡單線性回歸與多元線性回歸
01-08多元線性回歸的變量篩選
01-08線性回歸診斷方法- 殘差分析、強(qiáng)影響點(diǎn)分析、多重共線性分析
01-09正則化方法 - 嶺回歸和LASSO回歸
01-10Logistic回歸的相關(guān)關(guān)系分析
01-11Logistic回歸模型及實(shí)現(xiàn)
01-12Logistic回歸的極大似然估計(jì)
01-13Logistic回歸模型評估方法 - ROC曲線
01-14案例：銀行業(yè) - 月均信用卡支出數(shù)據(jù)集
01-15案例：汽車業(yè) - 汽車貸款違約數(shù)據(jù)集
06章Python進(jìn)行降維與時(shí)間序列分析
01-01多元統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)與變量約減的思路
01-02主成分分析方法
01-03因子分析模型與算法
01-04市場分析其他方法：對應(yīng)分析（ Correspondence Analysis ）
01-05市場分析其他方法：多維尺度分析（ Multi-Dimensional Scaling，簡稱MDS ）
01-06認(rèn)識時(shí)間序列分析方法
01-07簡單時(shí)間序列分析
01-08平穩(wěn)時(shí)間序列分析ARMA模型
01-09非平穩(wěn)時(shí)間序列分析ARIMA模型
01-10實(shí)戰(zhàn)：電信公司網(wǎng)絡(luò)咨詢電話呼入人數(shù)預(yù)測
07章使用Python進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)爬蟲[線上視頻]
01-01網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)知識
01-02網(wǎng)絡(luò)請求及響應(yīng)-requests庫
01-03HTML文檔解析-BeautifulSoup庫
01-04常見反爬蟲機(jī)制及應(yīng)對
01-05網(wǎng)絡(luò)爬蟲 VS 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取
01-06實(shí)戰(zhàn)1：批量下載頭像
01-07實(shí)戰(zhàn)2：抓取豆瓣書籍簡介
01-08實(shí)戰(zhàn)3：模擬瀏覽器selenium抓取電商商品信息及評論
08章Python數(shù)據(jù)可視化[線上視頻]
01-01繪圖思想的基本原理
01-02Python數(shù)據(jù)可視化包-Matplotlib介紹
01-03使用Matplotlib進(jìn)行基本的圖形繪制
01-04使用Python數(shù)據(jù)處理包Pandas做可視化
01-05Python數(shù)據(jù)可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制
01-06Python數(shù)據(jù)可視化包-Pyecharts介紹與圖形繪制
01-07使用Python進(jìn)行地圖繪制-Pyecharts
09章Python數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測型數(shù)據(jù)挖掘模型Part1
01-01數(shù)據(jù)挖掘概要
01-02數(shù)據(jù)挖掘的方法和原理
01-03數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)和進(jìn)階技術(shù)概述
01-04數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)：字段選擇-數(shù)據(jù)清洗-字段擴(kuò)充-數(shù)據(jù)編碼
01-05人工特征工程：特征構(gòu)造 - 特征抽取 - 特征選擇
01-06決策樹建模思路
01-07Quinlan系列決策樹(ID3、C4.5、C8.0)建模原理
01-08CART建模原理
01-09決策樹模型修剪
01-10決策樹模型效果評估
01-11實(shí)戰(zhàn)：使用決策樹進(jìn)行初始信用評級
10章Python預(yù)測型數(shù)據(jù)挖掘模型Part2
01-01了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念
01-02明確人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
01-03神經(jīng)元模型
01-04掌握BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
01-05多層感知器的scikit-learn代碼實(shí)現(xiàn)
01-06貝葉斯公式與分類原理
01-07樸素貝葉斯的參數(shù)估計(jì)
01-08在Python中實(shí)現(xiàn)樸素貝葉斯
01-09KNN算法原理與Python代碼實(shí)現(xiàn)
01-10線性可分與線性不可分
01-11線性可分的支持向量機(jī)
01-12線性支持向量機(jī)與軟間隔最大化
01-13非線性支持向量機(jī)與核函數(shù)
01-14集成學(xué)習(xí)方法：Bagging、Boosting、隨機(jī)森林
11章Python進(jìn)行描述性數(shù)據(jù)挖掘模型
01-01聚類算法的概述
01-02聚類算法基本概念
01-03聚類模型的評估
01-04層次聚類原理與R實(shí)現(xiàn)
01-05基于劃分的聚類K-means的原理及應(yīng)用
01-06詳談基于密度的聚類方法與Python實(shí)現(xiàn)
01-07實(shí)戰(zhàn)：通信客戶業(yè)務(wù)使用偏好聚類
01-08關(guān)聯(lián)規(guī)則的一些基本概念
01-09關(guān)聯(lián)規(guī)則Ariori算法的原理與Python實(shí)現(xiàn)
01-10關(guān)聯(lián)規(guī)則FP-growth算法
01-11序列模式的簡介與概念
01-12序列模式AprioriAll算法與Python實(shí)現(xiàn)
01-13基于用戶和商品的的協(xié)同過濾算法
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