小象学院《Python数据分析》升级版第二期

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课程名称:  小象学院《Python数据分析》升级版第二期

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课程简介:    

小象学院《Python数据分析》升级版第二期



----------------------课程目录------------------------------

第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础 (2-3课时)
    1.  课程介绍
    2.  数据分析的基本概念
    3.  Python简介和环境部署
    4.   NumPy数据结构及向量化
    5.  数据分析建模理论基础
         a. 机器学习基础
         b. 数据分析建模过程
         c. 常用的数据分析建模工具
     6.  实战案例1：使用Python实现蒙特卡洛模拟的期权估值
第二课 数据分析工具Pandas (2-3课时)
    1.  Pandas的数据结构
    2.  Pandas的数据操作
         a. 数据的导入、导出
         b. 数据的过滤筛选
         c. 索引及多重索引
     3.  Pandas统计计算和描述
     4.  数据的分组与聚合
     5.  数据清洗、合并、转化和重构
     6.  实战案例2-1：Lending Club借贷数据处理及初步分析
第三课 探索性数据分析(EDA)及数据可视化 (2-3课时)
     1.  什么是EDA
     2.  探索单变量、多变量的关系及其可视化
     3.  3D绘图
     4.  实战案例2-2：Lending Club借贷数据探索性分析及可视化
第四课 机器学习及scikit-learn(2-3课时)
     1.  机器学习基本概念与流程
     2.  Python机器学习库scikit-learn
     3.  常用评价指标
     4.  分类预测模型– Logistic回归与Softmax回归
     5. 实战案例2-3：Lending Club借贷违约预测
第五课 金融数据分析(1)--金融时间序列(2-3课时)
     1.  Pandas的时间处理及操作
     2.  金融数据
     3.  金融学图表
     4.  高频数据分析
     5.  实战案例3-1：股票收益率回归分析
第六课 金融数据分析(2)--量化分析 (2-3课时)量化分析基础
     1.  量化策略建模流程及回测
     2.  常用量化分析指标及框架
     3.  TA-Lib金融软件工具
     4.  实战案例3-2：多因子策略模型
第七课 图像数据处理及分析 (2-3课时)
     1.  基本的图像操作和处理
     2.  常用的图像特征描述
     3.  聚类模型：K-Means
     4.  实战案例4：电影海报主色调聚类分析
第八课 深度学习及TensorFlow (2-3课时)
     1.  人工神经网络及深度学习
     2.  TensorFlow框架学习及使用
     3.  TensorFlow实现卷积神经网络
     4.  实战案例5：基于TensorFlow的101类图像识别(Caltech101)
第九课 文本数据分析 (2-3课时)
     1.  Python文本分析工具NLTK
     2.  情感分析与文本分类
     3.  TensorFlow实现文本深度表示模型Word2Vec
     4.  分类与预测模型-- 朴素贝叶斯
     5.  实战案例6：搜狐新闻数据分类
第十课 项目实战(2-3课时)
     1.  交叉验证及参数调整
     2.  特征降维与特征选择
     3.  实战案例7：根据日常新闻预测股市动向
     4.  课程总结

feng123456

楼主，大恩不言谢了！

lxxczy

感谢分享，很实用!

abcde60

hhmm哈哈哈，下载下来学习学习

gsjtall

大萨达所大所多是阿萨德阿萨德as安达市多阿萨德as

bingshui

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

abcde6000

谢谢楼主，谢谢(*°?°)=3

zjm173

下来看看。谢谢

坏脾气

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

沉默

谢谢分享 十分感谢