BDMA131:Python及数据分析应用

开班计划时间:18 小时
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课程介绍
适用对象:
学习收获:了解Pandas 数据结构 、学习Matplotlib 基本操作
详细大纲
1 Python 概览
1.1 为什么使用 Python
1.2 重要的 Python 库
1.3 IPython
1.4 Python IDE 的下载与安装
2 Python 语言 快速入门
2.1 Python 解释器
2.2 语言设计特点
2.3 对象的调用和属性
2.4 import 引入
2.5 数据类型
2.6 控制流
2.7 数据结构和序列
2.8 函数
2.9 文件和操作系统
3 IPython 使用
3.1 启动和运行
3.2 对象内省
3.3 异常和跟踪
3.4 与操作系统交互
3.5 测试代码执行时间
3.6 IPython HTML Notebook
3.7 利用 IPython 提高代码效率的几点提示
3.8 案例与演示
4 NumPy
4.1 ndarray 多维数组对象处理与运算
4.2 元素级数组函数
4.3 利用数组进行数据处理
4.4 利用数组进行输入和输出
4.5 线性代数
4.6 随机数生成
4.7 案例与演示
5 Pandas
5.1 Pandas 数据结构介绍
5.2 基本功能
5.3 汇总和计算描述统计
5.4 处理缺失数据
6 Pandas数据加载和存储
6.1 读写结构化数据
6.2 读写非结构化数据
6.3 使用 HTML 和 Web API
6.4 使用数据库
7 Pandas 数据预处理
7.1 合并数据集(以 merge 和 append 为主)
7.2 重塑和轴向旋转
7.3 数据清洗
7.4 字符串操作
8 Pandas 数据聚合与分组运算
8.1 GroupBy 技术
8.2 数据聚合
8.3 分组运算和转换
8.4 透视表和交叉表
9 绘图与可视化
9.1 Matplotlib 基本操作
9.2 Pandas 中的绘图函数
9.3 【案例与演示】
10 时间序列
10.1 日期和时间数据类型及工具
10.2 时间数据处理
10.3 时期及其算术运算
10.4 时间序列绘图
10.5 移动窗口函数
11 Python 在打数据分析中的应用
11.1 常见的数据处理与分析需求
11.2 Pyfolio 资产组合表现与风险分析
11.3 Zipline 历史数据回溯分析
12 大数据平台的搭建和应用
12.1 Hadoop 和 MapReduce
12.2 Spark
12.3 PySpark 及 MLlib
13 Scikit-Learn 机器学习
13.1 数据预处理
13.2 变量升维和降维
13.3 模型训练
13.4 模型选择和调参
13.5 模型评估指标
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