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長沙國富如荷Python數據分析師培訓班

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授課機構: 長沙國富如荷教育

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課程介紹

發布日期:2024-07-21


北京Python數據分析師培訓
 
北京Python數據分析師培訓為什么那么重要?企業想要在競爭激烈的市場中勝出,決策的速度和反應的效率尤為重要。根據調查顯示,75%的企業在面臨擬定策略時,常常無法獲得實時且有根據的決策信息。什么樣的數據、要透過什么樣的方法,才能快速且實時的轉變成決策時有用的信息,是現代企業所面臨迫切性的問題。
北京Python數據分析師培訓機構排名選擇北京國富如何,目前,CDA已與國內100多所高校進行了戰略合作,建立了CDA數據分析師考試中心及人才培養基地;已出版30多本CDA數據分析師系列叢書,市場發行量數萬冊;已進行500多期線上線下數據分析及大數據培訓課程,培養學員10萬+人次;已在70+城市舉辦15屆CDA數據分析師認證考試,報考考生數萬人;已開展了四屆數據分析師行業峰會(CDA SUMMIT),每屆參會人數3000多人;數據分析師俱樂部(CDA CLUB)每周舉辦各類型線上線下沙龍會議、公開課等活動共1000多期。
Python數據分析集訓課程針對針對周末時間充裕、零基礎的???、本科在校生,以及在職&欲轉行從事數據分析的工作人員
你是否也有以下問題?
  • Communication 個性化互動課堂 上課形式是怎么樣的?

    課程分為現場班和遠程直播班,現場班是現場面授,在北京有現場面授班,遠程班采取現場直播 + 錄播視頻 + 線上答疑,不受地域限制,直播需和現場班同步時間學習,錄播視頻同學可以自主安排時間

  • Comprehensiveness 綜合技能演練 在這門課程中會學習到什么?

    你將在課程中學習如何選擇不同的數據分析方法來解決問題,同時學會使用當前數據科學主流和收歡迎的數據分析工具-Python。深入學習數據清洗、探索性分析、可視化技術和機器學習技術。

  • Computerization 電腦實戰教學 如果學不會怎么辦?

    上課期間,全程助教跟班答疑;課后,助教老師依舊會在群里幫大家解答學習上的疑問。此外,課程均贈送全套錄播視頻,有效期2年,方便學員反復觀看鞏固,穩扎穩打學會全部課程。

北京python數據分析師培訓課程簡介
  • undefined 課程內容

    課程內容以CDA數據分析師標準大綱要求,包含Python基礎 – Pandas數據清洗 - Python爬蟲 - Python數據可視化(Matplotlib、Seaborn、Pyecharts) - Python機器學習算法等內容,并結合互聯網金融、電信、銀行、醫療、交通等行業實際案例來幫助學員建立整套的數據分析和機器學習思路,案例涉及營銷優化、風險控制、用戶研究、商業部署等領域,使學員所學更符合企業要求。Python數據分析集訓課程提供3個月全脫產周末集訓,畢業可推薦相關工作

  • undefined 學習目標

    熟練掌握數據科學領域受歡迎的編程語言-Python ;掌握使用Python和pandas庫進行數據清洗和預處理;使用Python爬蟲獲取網絡數據;學會使用matplotlib、seaborn進行初級可視化;學會使用Pyecharts進行高級數據可視化;學會構建機器學習算法進行分類、預測和聚類模型;使用Python進行數據分析整體思路、針對業務做出模型優化選擇;善用機器學習解決用戶畫像、風險管理等商業問題;使用機器學習實操電商、金融、電信、醫藥行業真實項目案例

學習對象和基礎
  • 01 希望轉行數據領域人員

  • 02 個人發展遭遇瓶頸的數據分析師

  • 03 想從事數據領域工作,缺乏實踐技能的在校學生

  • 04 有數據化運營需求的產品運營、市場人員及管理者

  • 05 對Python數據分析和挖掘感興趣的業界人士

python數據分析師學什么
學習章節學習內容
01章Python編程基礎知識 01-01成為Python高手之前必備基礎知識
01-02數據分析的武器庫與分析工具Python介紹
01-03Python的基本數據類型和數據結構
01-04Python的程序控制
01-05Python的函數與模塊
01-06Python日期和時間處理
01-07Python字符串處理與正則表達式
01-08Python異常處理和文件操作
01-09實戰:基于Python的函數創建與商業實操文件操作
02章Python進行數據整理和數據清洗 01-01Numpy中的數據類型--ndarray數組的創建
01-02Numpy數組基礎:索引、切片、變形、分裂
01-03Numpy數組運算:通用函數
01-04Numpy數組變形、拼接
01-05Numpy數組計算:廣播、聚合、比較和掩碼、數組排序
01-06Pandas對象簡介:Series、Dataframe、Index
01-07Pandas數據加載與存儲
01-08Pandas數值運算方法:通用函數、聚合函數、遍歷
01-09Panda層次化索引
01-10Pandas數據處理:數據類型轉換、缺失值處理、字符串轉換
01-11Pandas數據表的合并與連接
01-12Pandas數據的累計與分組
01-13高性能Pandas:query()、eval()實現高性能運算
01-14Pandas數據規整化:清理、轉換、合并、重塑
01-15Pandas時間序列&金融數據處理
01-16實戰案例1:泰坦尼克幸存者數據清洗
01-17實戰案例2:USDA食品數據清洗
03章Python進行數據可視化技術-線上 01-01繪圖思想的基本原理
01-02Python數據可視化包-Matplotlib介紹
01-03使用Matplotlib進行基本的圖形繪制
01-04使用Python數據處理包Pandas做可視化
01-05Python數據可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制
01-06Python數據可視化包-Pyecharts介紹與圖形繪制
01-07使用Python進行地圖繪制-Pyecharts
01-08數據可視化技巧
04章Python進行網絡爬蟲 01-01網絡爬蟲基礎知識
01-02網絡請求及響應-Requests庫
01-03HTML文檔解析-BeautifulSoup庫
01-04常見反爬蟲機制及應對
01-05網絡爬蟲 VS 網絡數據抓取
01-06實戰1:新東方批量下載頭像
01-07實戰2:抓取豆瓣書籍簡介
01-08實戰3:模擬瀏覽器selenium抓取電商商品信息及評論
05章Python數據清洗高級操作及案例實戰 01-01如何成為一名的數據分析師
01-02P供Python讀取的數據:CSV文件、JSON數據、XML數據
01-03數據的獲取與存儲:數據的不平等性、真實性、可讀性、清潔度等
01-04對獲取到的數據進行探索:埃博拉病毒危機、列車安全數據、童工數據
01-05數據清洗探索:找出要清洗的數據、數據格式化、找出離群值和不良數據、找出重復數據、模糊匹配、正則匹配等

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