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中科信软python数据分析培训

发布时间：2023-04-13 浏览量：475

培训对象：数据分析开发工程师
学员基础：有一定编程基本经验

培训内容：

主题课程细分1.Python概览1.1为什么使用Python1.2重要的Python库NumPyPandasSciPyMatplotlib1.3IPython1.4 Python IDE的下载与安装2.Python语言入门2.1Python解释器2.2语言设计特点2.3对象的调用和属性2.4import引入2.5数据类型2.6控制流2.7数据结构和序列2.8函数2.9 文件和操作系统3.IPython使用3.1启动和运行3.2对象内省3.3异常和跟踪3.4与操作系统交互3.5测试代码执行时间3.6IPython HTML Notebook3.7利用IPython提高代码效率的几点提示案例与演示4.NumPy4.1ndarray多维数组对象处理与运算4.2元素级数组函数4.3利用数组进行数据处理4.4利用数组进行输入和输出4.5线性代数4.6随机数生成4.7【案例与演示】5.Pandas5.1Pandas数据结构介绍5.2基本功能5.3汇总和计算描述统计5.4处理缺失数据5.5【案例与演示】6.Pandas数据加载和存储6.1读写结构化数据6.2读写非结构化数据6.3使用HTML和Web API6.4使用数据库6.5【案例与演示】7.Pandas数据预处理7.1合并数据集（以merge和append为主）7.2重塑和轴向旋转7.3数据清洗7.4字符串操作7.5 【案例与演示】8.Pandas数据聚合与分组运算8.1GroupBy技术8.2数据聚合8.3分组运算和转换8.4透视表和交叉表8.5【案例与演示】9.绘图与可视化9.1Matplotlib基本操作9.2Pandas中的绘图函数9.3【案例与演示】10.时间序列10.1日期和时间数据类型及工具10.2 时间数据处理10.3 时期及其算术运算10.4 时间序列绘图10.5 移动窗口函数10.6【案例与演示】11.Python在金融数据中的应用11.1常见的金融数据处理与分析11.2 Pyfolio资产组合表现与风险分析11.3 Zipline历史数据回溯分析11.4 【案例与演示】12.大数据平台的搭建和应用12.1Hadoop和MapReduce12.2 Spark12.3 PySpark及MLlib12.4【案例与演示】13.Scikit-Learn机器学习13.1数据预处理13.2 变量升维和降维13.3 模型训练13.4模型选择和调参13.5 模型评估指标13.6【案例与演示】

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