Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：在數(shù)據(jù)和信息爆炸的今天，各個行業(yè)尤其是金融、電商、房地產(chǎn)、醫(yī)療、健康、部門這類經(jīng)濟效應(yīng)強勢部門都在積極采用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)協(xié)助決策的方式，來提高決策的正確性和高效性。并將其廣泛應(yīng)用在營銷優(yōu)化、風(fēng)險控制、用戶研究、疾病診斷、商業(yè)部署等領(lǐng)域。課程結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)金融、電信、銀行、醫(yī)療、交通等行業(yè)實際案例來幫助學(xué)員建立整套的數(shù)據(jù)分析思路，使學(xué)員更符合企業(yè)要求。

  01章Python編程基礎(chǔ)知識
  01-01成為Python高手之前必備基礎(chǔ)知識
  01-02數(shù)據(jù)分析的武器庫與分析工具Python介紹
  01-03Python的基本數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
  01-04Python的程序控制
  01-05Python的函數(shù)與模塊
  01-06Python日期和時間處理
  01-07Python字符串處理與正則表達式
  01-08Python異常處理和文件操作
  01-09實戰(zhàn)：基于Python的函數(shù)創(chuàng)建與商業(yè)實操文件操作
  02章Python進行數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)清洗
  01-01Numpy中的數(shù)據(jù)類型--ndarray數(shù)組的創(chuàng)建
  01-02Numpy數(shù)組基礎(chǔ)：索引、切片、變形、分裂
  01-03Numpy數(shù)組運算：通用函數(shù)
  01-04Numpy數(shù)組變形、拼接
  01-05Numpy數(shù)組計算：廣播、聚合、比較和掩碼、數(shù)組排序
  01-06Pandas對象簡介：Series、Dataframe、Index
  01-07Pandas數(shù)據(jù)加載與存儲
  01-08Pandas數(shù)值運算方法：通用函數(shù)、聚合函數(shù)、遍歷
  01-09Panda層次化索引
  01-10Pandas數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、缺失值處理、字符串轉(zhuǎn)換
  01-11Pandas數(shù)據(jù)表的合并與連接
  01-12Pandas數(shù)據(jù)的累計與分組
  01-13高性能Pandas：query（）、eval（）實現(xiàn)高性能運算
  01-14Pandas數(shù)據(jù)規(guī)整化：清理、轉(zhuǎn)換、合并、重塑
  01-15Pandas時間序列&金融數(shù)據(jù)處理
  01-16實戰(zhàn)案例1：泰坦尼克幸存者數(shù)據(jù)清洗
  01-17實戰(zhàn)案例2：USDA食品數(shù)據(jù)清洗
  03章Python進行網(wǎng)絡(luò)爬蟲
  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實戰(zhàn)1：新東方批量下載頭像
  01-07實戰(zhàn)2：抓取豆瓣書籍簡介
  01-08實戰(zhàn)3：模擬瀏覽器selenium抓取電商商品信息及評論
  04章Python進行數(shù)據(jù)可視化技術(shù)
  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進行地圖繪制-Pyecharts
  01-08數(shù)據(jù)可視化技巧
  05章Python進行機器學(xué)習(xí)和sklearn實戰(zhàn)
  01-01機器學(xué)習(xí)和Scikit-Learn簡介
  01-02機器學(xué)習(xí)之超參數(shù)與模型驗證：學(xué)習(xí)曲線、網(wǎng)格搜索
  01-03機器學(xué)習(xí)之特征工程：分類特征、文本特征、圖像特征、特征衍生、缺失值填充、特征管道
  01-04KNN-最近鄰分類器（實戰(zhàn)：改進約會網(wǎng)站配對效果）
  01-05樸素貝葉斯分類算法（實戰(zhàn)：垃圾郵件過濾）
  01-06決策樹與隨機森林（實戰(zhàn)：紅酒分類）
  01-07線性回歸分析（實戰(zhàn)：預(yù)測鮑魚的年齡）
  01-08Logistic回歸分析（實戰(zhàn)：構(gòu)建信用卡反欺詐模型）
  01-09支持向量機算法（實戰(zhàn)：手寫數(shù)字識別）
  01-10利用AdaBoost元算法提高分類性能（實戰(zhàn)：泰坦尼克幸存者預(yù)測）
  01-11樹回歸--CART樹與Xgboost
  01-12無監(jiān)督學(xué)習(xí)：K-means聚類
  01-13無監(jiān)督學(xué)習(xí)：Apriori進行關(guān)聯(lián)分析
  01-14無監(jiān)督學(xué)習(xí)：FP-growth進行頻繁項挖掘
  01-15無監(jiān)督學(xué)習(xí)：LDA、LSI
  01-16簡化數(shù)據(jù)與降維：PCA與SVD

  在校學(xué)生、轉(zhuǎn)行欲從業(yè)人士
  在職數(shù)據(jù)分析師
  有一定的統(tǒng)計基礎(chǔ)
  對Python數(shù)據(jù)分析和挖掘感興趣的業(yè)界人士
  學(xué)習(xí)完《數(shù)據(jù)分析與SPSS應(yīng)用》課程學(xué)員為佳