《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)》課程詳情
點擊下載課大綱及報名表 課程簡介：
數(shù)據(jù)分析作為目前的熱門專業(yè)，吸引了越來越多人加入進來，那么關(guān)于如何怎么樣才能入門？
本套課程將會一步步帶你掌握Python在數(shù)據(jù)分析中的使用及主要案例的講解，介紹實戰(zhàn)的Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘方法和技能，提升職業(yè)技能。

課程特色：
Ø 簡單
Ø 易學(xué)
Ø 免費、開源
Ø 高層語言
Ø 可移植性
Ø 解釋性
Ø 面向?qū)ο?br />Ø 可擴展性
Ø 可嵌入性
Ø 豐富的庫

課程目標(biāo)：
Python基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)類型及結(jié)構(gòu)、常見函數(shù)、機器學(xué)習(xí)；
數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、人工智能、數(shù)據(jù)模型、挖掘算法等基礎(chǔ)知識。

參訓(xùn)對象：
從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的各部門人員。

授課形式：
知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風(fēng)暴、強調(diào)學(xué)員參與。

課程大綱：

一、數(shù)據(jù)分析概述
1.1數(shù)據(jù)分析是什么
1.2什么人需要數(shù)據(jù)分析
1.3數(shù)據(jù)分析基本流程
二、Python數(shù)據(jù)分析工具
2.1 python介紹
2.2環(huán)境配置與安裝的內(nèi)容
2.3 NumPy
2.4 Pandas
三、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
3.1 數(shù)據(jù)類型
3.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
3.3.1 JSON
3.3.2 MYSQL
3.3.3 Excel
3.4 數(shù)據(jù)導(dǎo)出
四、數(shù)據(jù)處理
4.1 數(shù)據(jù)清洗
4.2 數(shù)據(jù)抽取
4.3 數(shù)據(jù)合并
4.4 數(shù)據(jù)計算
4.5 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
五、數(shù)據(jù)分析
5.1 基本統(tǒng)計
5.2 分組分析
5.3 結(jié)構(gòu)分析
5.4 分布分析
5.5 交叉分析
5.6 矩陣分析
5.7 RFM分析
六、數(shù)據(jù)挖掘
6.1 相關(guān)分析
6.2 簡單線性回歸
6.3 多重線性回歸
6.4 邏輯回歸
6.5 決策樹分析
6.6 聚類分析
6.7 因子分析
6.8 關(guān)聯(lián)規(guī)則
6.9 時間序列分析
七、數(shù)據(jù)可視化
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.org更多庫
7.1 餅圖
7.2 散點圖
7.3 折線圖
7.4 柱形圖
7.5 直方圖
7.6 散點圖
7.7 樹圖
7.8 地圖
7.9 熱力地圖

《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)》培訓(xùn)受眾
從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的各部門人員。

《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)》課程目的
Python基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)類型及結(jié)構(gòu)、常見函數(shù)、機器學(xué)習(xí)；
數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、人工智能、數(shù)據(jù)模型、挖掘算法等基礎(chǔ)知識。


《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)》所屬分類
辦公技能

《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)》所屬專題
excel培訓(xùn)、營銷數(shù)據(jù)分析、分析銷售數(shù)據(jù)、

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