北京Python基础及案例应用集训初级班

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24课时

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课程介绍

课程亮点:

朝九晚九全程跟班答疑、一对一督学、定期直播串讲、五分钟内有问必答、出勤率和进度监督、作业与测试

学习目标:

1, 通过远程3天学习掌握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,真正实现学校授课与实战的目标。

课程内容:

01章前期准备

01-01预习视频:Python基础语法(pandas、numpy、条件语句、循环语句)

01-02系统配置:助教远程安装Anaconda(包括Python、Jupyter、extensions)

02章可视化(约1.5天)

02-01厉兵秣马——Python简介与Jupyter配置(学习基本的环境设置,为后期的代码编辑做准备)

02-02雾里看花——可视化基本逻辑与主要误区(数据可视化是什么;数据可视化如何在不同的商业场景中进行应用;当下热门的 “一图看天下”是什么数据可视化的误区有哪些)

02-03无中生有——变量的理解与随机数据生成(产生模拟的数据;对数据进行拼接;对数据进行分割;数据的筛选与补充)

02-04循序渐进——散点图与条形图的进化过程(散点图和条形图的适用数据类型;散点图的主要参数;条形图的主要参数;散点图与条形图的实现;可视化过程中的数据降维问题)

02-05渐入佳境——用饼图与环形图呈现数据比例(饼图与环形图的适用场景,关联与区别,重要参数,代码实现)

02-06秘境寻踪——南丁格尔的往事与玫瑰花图(南丁格尔与玫瑰花图的起源;玫瑰花图的基本原理;玫瑰花图的衍生;相关图像的代码实现)

02-07有条不紊——折线图的设计与多线条呈现(折线图的应用范围,主要参数,代码实现;多折线的呈现技巧)

02-08火眼金睛——分布与箱线图的异常值发现(什么是数据分布;数据分布与异常值;分布与箱线图的主要参数,代码实现)

02-09抽丝剥茧——关联与配对图的相关性识别(关联图与配对图的关系与区别;什么是相关性;关联图与配对图的主要参数,代码实现;图像内涵的信息解释)

02-10冰火相融——日历热力图中的周期性探索(热图的使用场景,数据要求,核心参数,代码实现;如何解读热图)

03章础建模(约1.5天)

03-01线性回归——车位价格的预测(线性回归模型简介;线性回归模型检验;基于python的线性回归模型实现)

03-02决策树——平台风险识别(决策树的基本概念:信息熵、信息增益、GINI;决策树的剪枝;基于Python的决策树模型实现)

03-03聚类分析——城市的特征分析(常用聚类模型简介:层次聚类、K均值聚类、密度聚类;基于Python的层次聚类模型实现)

北京国富如荷网络科技有限公司

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