上海國富如荷教育
培訓(xùn)：CDA數(shù)據(jù)分析、Python數(shù)據(jù)分析、AI 人工智能、金融數(shù)據(jù)分析
全國統(tǒng)一咨詢電話
4006-303-880
培訓(xùn)：CDA數(shù)據(jù)分析、Python數(shù)據(jù)分析、AI 人工智能、金融數(shù)據(jù)分析
上海國富python數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)班，提供專業(yè)優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)課程，課程內(nèi)容以CDA數(shù)據(jù)分析師標(biāo)準(zhǔn)大綱要求，包含Python基礎(chǔ) – Pandas數(shù)據(jù)清洗 - Python爬蟲 - Python數(shù)據(jù)可視化（Matplotlib、Seaborn、Pyecharts） - Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法等內(nèi)容，并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)保險、電信、銀行、醫(yī)療、交通等行業(yè)實(shí)際案例來幫助學(xué)員建立整套的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)思路，案例涉及營銷優(yōu)化、風(fēng)險控制、用戶研究、商業(yè)部署等領(lǐng)域，使學(xué)員所學(xué)更符合企業(yè)要求，更多課程詳情請往下看。
分類。分類（classification）是一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它可以將一組數(shù)據(jù)分成不同的類別。分類有時也被稱為決策樹。兩種主要的分類技術(shù)是：邏輯回歸（Logistic Regression）和判別分析（Discriminant Analysis）當(dāng)因變量是二分的（比如，轉(zhuǎn)化，只有轉(zhuǎn)化了vs沒轉(zhuǎn)化兩個值）時候，邏輯回歸就是一個正確的回歸方法來分析數(shù)據(jù)。就像所有的回歸分析那樣，邏輯回歸是一個預(yù)測分析。邏輯回歸是用來描述數(shù)據(jù)和解釋一個二分的因變量和一個或多個定類變量、定序變量、定距變量和定比變量的關(guān)系。
大學(xué)生、在職提升、轉(zhuǎn)行或待業(yè)人員、對Python數(shù)據(jù)分析和挖掘感興趣的業(yè)界人士
面授/網(wǎng)課、周一到周五8-17點(diǎn)開課
朝九晚九全程跟班答疑、一對一督學(xué)、定期直播串講、五分鐘內(nèi)有問必答、出勤率和進(jìn)度監(jiān)督、作業(yè)與測試
| 課程模塊 | 課程詳情 |
|---|---|
| Python編程基礎(chǔ)知識 | 成為Python高手之前必備基礎(chǔ)知識；數(shù)據(jù)分析的武器庫與分析工具Python介紹；Python的基本數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；Python的程序控制；Python的函數(shù)與模塊；Python日期和時間處理；Python字符串處理與正則表達(dá)式；Python異常處理和文件操作；實(shí)戰(zhàn)：基于Python的函數(shù)創(chuàng)建與商業(yè)實(shí)操文件操作 |
| Python進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)清洗 | Numpy中的數(shù)據(jù)類型--ndarray數(shù)組的創(chuàng)建；Numpy數(shù)組基礎(chǔ)：索引、切片、變形、分裂；Numpy數(shù)組運(yùn)算：通用函數(shù)；Numpy數(shù)組變形、拼接；Numpy數(shù)組計算：廣播、聚合、比較和掩碼、數(shù)組排序；Pandas對象簡介：Series、Dataframe、Index；Pandas數(shù)據(jù)加載與存儲；Pandas數(shù)值運(yùn)算方法：通用函數(shù)、聚合函數(shù)、遍歷；Panda層次化索引；Pandas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；Pandas數(shù)據(jù)表的合并與連接；Pandas數(shù)據(jù)的累計與分組；高性能Pandas：query（）、eval（）實(shí)現(xiàn)高性能運(yùn)算；Pandas數(shù)據(jù)規(guī)整化：清理、轉(zhuǎn)換、合并、重塑；Pandas時間序列&金融數(shù)據(jù)處理；實(shí)戰(zhàn)案例1：泰坦尼克幸存者數(shù)據(jù)清洗；實(shí)戰(zhàn)案例2：USDA食品數(shù)據(jù)清洗 |
| Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化技術(shù)-線上 | 繪圖思想的基本原理；Python數(shù)據(jù)可視化包-Matplotlib介紹；使用Matplotlib進(jìn)行基本的圖形繪制；使用Python數(shù)據(jù)處理包Pandas做可視化；Python數(shù)據(jù)可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制；Python數(shù)據(jù)可視化包-Pyecharts介紹與圖形繪制；使用Python進(jìn)行地圖繪制-Pyecharts；數(shù)據(jù)可視化技巧 |
| Python進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)爬蟲 | 網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)知識；網(wǎng)絡(luò)請求及響應(yīng)-Requests庫；HTML文檔解析-BeautifulSoup庫；常見反爬蟲機(jī)制及應(yīng)對；網(wǎng)絡(luò)爬蟲 VS 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取；實(shí)戰(zhàn)1：新東方批量下載頭像；實(shí)戰(zhàn)2：抓取豆瓣書籍簡介；實(shí)戰(zhàn)3：模擬瀏覽器selenium抓取電商商品信息及評論 |
| Python數(shù)據(jù)清洗高級操作及案例實(shí)戰(zhàn) | 如何成為一名好的數(shù)據(jù)分析師；P供Python讀取的數(shù)據(jù)：CSV文件、JSON數(shù)據(jù)、XML數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)的獲取與存儲：數(shù)據(jù)的不平等性、真實(shí)性、可讀性、清潔度等；對獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索：埃博拉病毒危機(jī)、列車安全數(shù)據(jù)、童工數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)清洗探索：找出要清洗的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)格式化、找出離群值和不良數(shù)據(jù)、找出重復(fù)數(shù)據(jù)、模糊匹配、正則匹配等 |
1.就業(yè)前景：Python開發(fā)者的就業(yè)前景相對較好。數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、Web開發(fā)、自動化測試等領(lǐng)域?qū)ython編程技能的需求持續(xù)增加。此外，Python的可用性和多樣性，使其適用于不同規(guī)模的企業(yè)和項(xiàng)目，增加了Python開發(fā)者的就業(yè)機(jī)會。
2.工資水平：Python開發(fā)者的工資水平相對較高。根據(jù)不同地區(qū)、經(jīng)驗(yàn)和公司規(guī)模等因素，Python開發(fā)者的薪資水平有所差異。一般來說，初級Python開發(fā)者的nx在10萬到20萬元左右，有經(jīng)驗(yàn)的中高級開發(fā)者的nx可達(dá)20萬元以上。
3.技能要求：Python開發(fā)者需要掌握Python語言本身以及相關(guān)的庫和框架，如NumPy、Pandas、Django等。同時，對于數(shù)據(jù)分析、人工智能、Web開發(fā)等領(lǐng)域的專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)，也是公司招聘時重點(diǎn)考慮的因素。
CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)，深耕數(shù)據(jù)人才教育多年，致力于打造數(shù)據(jù)人才多方位學(xué)習(xí)平臺，匯聚好的學(xué)習(xí)資源，助力數(shù)據(jù)人才找到好工作，目前，CDA已與國內(nèi)100多所好校進(jìn)行了戰(zhàn)略合作，建立了CDA數(shù)據(jù)分析師考試中心及人才培養(yǎng)基地；已出版30多本CDA數(shù)據(jù)分析師系列叢書，市場發(fā)行量數(shù)萬冊；已進(jìn)行500多期線上線下數(shù)據(jù)分析及大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，培養(yǎng)學(xué)員眾多。
點(diǎn)擊咨詢
上海國富Python辦公自動化培訓(xùn)班
教學(xué)點(diǎn)：1個 81
上海國富Python數(shù)據(jù)分析師集訓(xùn)班
教學(xué)點(diǎn)：1個 80
上海國富python數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)班
教學(xué)點(diǎn)：1個 69
上海國富量化投資培訓(xùn)班
教學(xué)點(diǎn)：1個 59
上海國富Python數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班
教學(xué)點(diǎn)：1個 49
上海國富Python機(jī)器學(xué)習(xí)周末集訓(xùn)營
教學(xué)點(diǎn)：1個 31