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Python、Jupyter、extensions）

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 数据可视化的误区有哪些？

（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 对数据进行拼接

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 散点图和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 饼图与环形图的重要参数

l 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

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 关联图与配对图的主要参数

l 关联图与配对图的代码实现

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 热图的使用场景

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：

尹老师

电话：13321178792

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