Python 是一个既人性化，又优雅，而且单纯的工具。

不管你是熟练使用其他软件的程序员/数据分析师，抑或是编程小白，都可以轻松的掌握Python，并使用她进行数据处理和分析。

在初级教程里，我们了解了一些Python使用的基本规则，和做数据分析要用到的扩展库，我们的高级课程，主要是Python在统计和计量方面的应用。

课程大纲：  

01. 线性代数的实践

1.1 创建矩阵

1.2 矩阵的基本运算

1.3 解多元一次方程

1.4 判断正定矩阵

1.5 求解协方差矩阵

1.6 求相关系数矩阵

1.7 线性规划选址

02. 统计分析：回归模型探讨

2.1 线性回归拟合

2.2 广义线性回归拟合

2.3 Logit回归拟合

2.4 Robust回归拟合

2.5 分位数回归

2.6 岭回归

03. 统计分析：假设检验

3.1 T检验

3.2 单因素方差分析再探讨

3.3 重复抽样的单因素方差分析

3.4 多因素方差分析

3.5 单因素卡方检验

3.6 双因素卡方检验

04. 预测算法：回归模型的机器学习应用

4.1 机器学习数据概览

4.2 广义线性回归模型的机器学习应用

4.3 岭回归的机器学习应用

4.4 Logistic回归的机器学习应用

05. 分类算法：判别分析与聚类

5.1 决策树分类器

5.2 kmeans聚类算法及可视化表达

5.3 谱聚类及可视化表达

5.4 主成分分析

5.5 判别分析

0.6 时间序列分析

6.1 平稳性检验

     6.1.1 自相关或偏相关系数的平稳性检验

     6.1.2 ACF和PACF可视化展示

     6.1.3 单位根检验

6.2 平稳时间序列模型预测

     6.2.1 平稳时间序列分析

     6.2.2 绘图判断残差正态性

     6.2.3 平稳时间序列模型预测

6.3 非平稳时间序列处理

6.4 VAR模型

07. 绘图工具深入学习

7.1 Matplotlib绘图

     7.1 1 Matplotlib基本设置

     7.1.2 修改参数，移动坐标轴

     7.1.3 添加文字注释

     7.1.4 Matplotlib基本图形的绘制

7.2 Chart绘图

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