Python基础及案例应用集训_初级班 我要报名 ¥3500
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Python基础及案例应用集训_初级班

难度系数:     课程系列:A3
课时:0 分钟| 16人学习 分享 收藏
掌握主流大数据与人工智能编程语言Python的基础及主要库操作。并以经典案例作为基础部分结课。

上课信息

上课时间: 2020年5月8-10日(三天远程)
上午9:00-12:00;下午13:30-16:30;16:30-17:00答疑

上课地点: 远程学习

Python基础及案例应用集训_初级班

Python可视化课程与基础建模

前期准备

预习视频:Python基础语法(pandas、numpy、条件语句、循环语句)

系统配置:助教远程安装Anaconda(包括Python、Jupyter、extensions)

Part1 可视化(约1.5天)

(1)厉兵秣马——Python简介与Jupyter配置

学习基本的环境设置,为后期的代码编辑做准备。

(2)雾里看花——可视化基本逻辑与主要误区

数据可视化是什么?

数据可视化如何在不同的商业场景中进行应用?

当下热门的 “一图看天下”是什么?

数据可视化的误区有哪些?

(3)无中生有——变量的理解与随机数据生成

产生模拟的数据

对数据进行拼接

对数据进行分割

数据的筛选与补充

(4)循序渐进——散点图与条形图的进化过程

散点图和条形图的适用数据类型

散点图的主要参数

条形图的主要参数

散点图与条形图的实现

可视化过程中的数据降维问题

(5)渐入佳境——用饼图与环形图呈现数据比例

饼图与环形图的适用场景

饼图与环形图的关联与区别

饼图与环形图的重要参数

饼图与环形图的代码实现

(6)秘境寻踪——南丁格尔的往事与玫瑰花图

南丁格尔与玫瑰花图的起源

玫瑰花图的基本原理

玫瑰花图的衍生

相关图像的代码实现

(7)有条不紊——折线图的设计与多线条呈现

折线图的应用范围

折线图的主要参数

折线图的代码实现

多折线的呈现技巧

(8)火眼金睛——分布与箱线图的异常值发现

什么是数据分布

数据分布与异常值

分布与箱线图的主要参数

分布与箱线图的代码实现

(9)抽丝剥茧——关联与配对图的相关性识别

关联图与配对图的关系与区别

什么是相关性

关联图与配对图的主要参数

关联图与配对图的代码实现

图像内涵的信息解释

(10)冰火相融——日历热力图中的周期性探索

热图的使用场景

热图的数据要求

热图的核心参数

热图的代码实现

如何解读热图

Part2 基础建模(约1.5天)

(1)线性回归——车位价格的预测

线性回归模型简介

线性回归模型检验

基于python的线性回归模型实现

(2)决策树——平台风险识别

决策树的基本概念:信息熵、信息增益、GINI

决策树的剪枝

基于python的决策树模型实现

(3)聚类分析——城市的特征分析

常用聚类模型简介:层次聚类、K均值聚类、密度聚类

基于python的层次聚类模型实现


报名时间 2019-12-12 14:16 至 2020-02-13 14:16
培训时间 2020年5月8-10日(三天远程)
培训地点 远程学习
培训费用 3500
授课安排 上午9:00-12:00;下午13:30-16:30;16:30-17:00答疑


学习目标:

1, 通过线上学习掌握Python编程的基础内容

2, 课程涉及到了Python基础大部分内容,内容丰富

3, 从Python入门开始介绍,没有软件基础也可以

4, 通过案例的讲解,真正实现授课与实战的目标


学习对象和基础:

1、需要学习Python大数据及人工智能的青年教师

2、需要学习Python大数据及人工智能的博士生

3、需要学习Python大数据及人工智能的硕士生

4、需要学习Python大数据及人工智能的高年级本科生

5、不要求学过Python操作


【课程特色】

1,远程答疑不影响任何效果;

2,录制视频,方便后期回看复习;

3,学术学习资料大礼包一份;

4,Peixun.net会员一个月,在线视频全含;

5,课后赠送VIP2账号15个月,用于后期学习;

6,年度赠书一本;

7,后续相同课程现场班可以五折优惠参加。


课程大纲

前期准备

l 预习视频:Python基础语法(pandas、numpy、条件语句、循环语句

l 系统配置:助教远程安装Anaconda(包括PythonJupyterextensions



Part1 可视化(约1.5天)

1厉兵秣马——Python简介与Jupyter配置

样例

内容简介学习基本的环境设置,为后期的代码编辑做准备。



2)雾里看花——可视化基本逻辑与主要误区

内容简介

l 数据可视化是什么

l 数据可视化如何在不同的商业场景中进行应用

l 当下热门的一图看天下”是什么

l 数据可视化的误区哪些?


3)无中生有——变量的理解与随机数据生成

样例

内容简介

l 产生模拟的数据

l 数据进行拼接

l 对数据进行分割

l 数据的筛选与补充


4)循序渐进——散点图与条形图的进化过程

样例

内容简介

l 散点图条形图的适用数据类型

l 散点图的主要参数

l 条形图的主要参数

l 散点图与条形图的实现

l 可视化过程中的数据降维问题


5)渐入佳境——用饼图与环形图呈现数据比例

样例

内容简介

l 饼图与环形图的适用场景

l 饼图与环形图的关联与区别

l 饼图与环形图重要参数

l 饼图与环形图代码实现


6)秘境寻踪——南丁格尔的往事与玫瑰花图

样例

内容简介

l 南丁格尔与玫瑰花图的起源

l 玫瑰花图的基本原理

l 玫瑰花图的衍生

l 相关图像的代码实现


7)有条不紊——折线图的设计与多线条呈现

样例

内容简介

l 折线图的应用范围

l 折线图的主要参数

l 折线图的代码实现

l 多折线的呈现技巧



8)火眼金睛——分布与箱线图的异常值发现

样例

内容简介

l 什么是数据分布

l 数据分布与异常值

l 分布与箱线图的主要参数

l 分布与箱线图的代码实现


9)抽丝剥茧——关联与配对图的相关性识别

样例

内容简介

l 关联图与配对图的关系与区别

l 什么是相关性

l 关联图与配对图主要参数

l 关联图与配对图代码实现

l 图像内涵的信息解释


10)冰火相融——日历热力图中的周期性探索

样例

内容简介

l 热图使用场景

l 热图的数据要求

l 热图的核心参数

l 热图的代码实现

l 如何解读热图



Part2 基础建模(约1.5天)

(1)线性回归——车位价格的预测

内容简介

l 线性回归模型简介

l 线性回归模型检验

l 基于python的线性回归模型实现

样例


2)决策树——平台风险识别

内容简介

l 决策树的基本概念:信息熵、信息增益、GINI

l 决策树的剪枝

l 基于python的决策树模型实现

样例


3)聚类分析——城市的特征分析

内容简介

l 常用聚类模型简介:层次聚类K均值聚类密度聚类

l 基于python的层次聚类模型实现

样例




优惠:

现场班老学员9折优惠;

同一单位三人以上同时报名9折优惠;

同一单位六人以上同时报名8折优惠;

以上优惠不叠加。


联系方式:

魏老师

QQ:11437039501143703950

Tel:010-68478566

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