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X象学院-《Python数据分析》升级版第二期

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发表于 2019-5-2 10:39:05 | 显示全部楼层 |阅读模式

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X象学院-《Python数据分析》升级版第二期
9 a; v- r  k0 F9 o1 {4 f4 r7 H& ^! \2 E2 t$ H" S5 [

7 {1 O/ C! [8 V) b  o# m3 a课程大纲:9 K1 G) i" {2 v% J5 H& Q

* `3 P: K" z+ j% Q8 u/ q0 [第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础 (2-3课时)/ A9 m1 X* ~0 ?( A
1 F2 S; }; |9 }- y! A' j
    1.  课程介绍5 y9 U! L: C+ w( A, F

  E: ~9 H* B% ?+ B' F0 y" D/ m    2.  数据分析的基本概念
* \7 u. H# e, n( E" E    3.  Python简介和环境部署
( H$ N& `# w9 A3 F& ]; o- V2 V    4.   NumPy数据结构及向量化
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         a. 机器学习基础& g5 V9 A6 s+ x; W8 W( a

$ t. k* Z* `, k: g5 E+ C0 c! Y( w         b. 数据分析建模过程
+ b+ G) O& y: W: D* ~* b         c. 常用的数据分析建模工具, S* z" W0 z7 A
     6.  实战案例1:使用Python实现蒙特卡洛模拟的期权估值6 w+ J! C$ c+ X7 L/ P' ?
8 F# j, g; U( K( d0 |# L, k
5 H2 F) B2 d8 x, Q5 n4 [# L2 H

7 K& G  C" u: ^/ ]第二课 数据分析工具Pandas (2-3课时)' i3 E* [0 G) |6 q* h

4 a: a' Y  g. e9 H7 j3 H1 g    1.  Pandas的数据结构1 p6 P' U0 X1 g" c) [

" L, W& ~- B4 |* B( \7 j; ?    2.  Pandas的数据操作
+ A) V- A& W1 e
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! u; L& B0 R: k, R& p; h$ t6 Z         b. 数据的过滤筛选! {+ q7 e# F! d5 ^0 T
6 T; h, A! s7 M2 K* j$ e. d3 P; V
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8 n. n0 ]  t$ P  V
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6 i! v$ b+ l. X2 _( t7 ^1 L2 n' w8 [% H. V3 x( j
     4.  数据的分组与聚合
- m/ {5 v1 @2 Z( D% E5 u) D% A  R
/ i* ~8 K# k( p; M; q' m5 r     5.  数据清洗、合并、转化和重构( Z' e# C# q+ \

0 \% i( g6 m( N" H6 z) Y, Q     6.  实战案例2-1:Lending Club借贷数据处理及初步分析0 E0 P7 y4 G  k
! {6 z0 H3 v( |6 u

) B* W! K/ F. r: R- T第三课 探索性数据分析(EDA)及数据可视化 (2-3课时)
% J5 \+ L2 Y, v& n% O1 u  [' `+ u5 E8 S
     1.  什么是EDA
: R: y1 D6 B/ q) }6 M' r, r4 E. }( F1 T. G, F" I
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& e) v0 s- ?2 j4 V9 n) |: m% z% v. R$ U2 _2 d( l1 w
     3.  3D绘图6 t! S6 m" ^: b9 W! \. g. L
$ y" e) {/ H- `- }5 \
     4.  实战案例2-2:Lending Club借贷数据探索性分析及可视化
3 O- R8 e# z2 s
% N5 e( V# k4 H) [, ?' S0 q) E; E; n3 l' X5 g, ^+ Z
第四课 机器学习及scikit-learn(2-3课时)
. B- a& H) z+ O
; u0 W2 w  e. K     1.  机器学习基本概念与流程
3 _2 b: f/ w. @) Z' A/ \0 J$ P9 w0 X7 d3 q
     2.  Python机器学习库scikit-learn
0 Z  h- K' H/ L" c- c3 M
0 p8 P6 `! N. m# o, }     3.  常用评价指标
- o5 C' ~8 f6 U4 s
" {/ p# T6 F8 u  O  h     4.  分类预测模型– Logistic回归与Softmax回归6 @% p( b( X' D$ f

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) K7 b4 _6 K# Z# O" @& q5 l9 y  Q9 b; W7 _' S' p4 `

: ^; x; E% S  R% s! D2 s第五课 金融数据分析(1)--金融时间序列(2-3课时)) s  t3 [& x) l; o3 r9 `% m1 Q
, m% J3 Z, S( Y7 P" W
     1.  Pandas的时间处理及操作
. z9 D* O; @9 s. O& u8 [* d1 x  |3 F$ K7 _" ?, W5 \
     2.  金融数据
- g$ P- k1 G+ O5 ?% ]" H, U
2 e$ z9 W6 Y  Y" ?" D2 M. B2 j     3.  金融学图表
; b3 L, w' d, W3 t6 p5 E! _5 q" ^2 U8 ^! j- _
     4.  高频数据分析' h5 I/ ]& X! N/ k! k/ Z
8 ]& h! ^( S; Y4 u8 S$ V; u
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8 N# g2 j/ i* z- S* K第六课 金融数据分析(2)--量化分析 (2-3课时)量化分析基础" P# u% M) M, j7 h/ \9 H% V- g

3 M7 v' G' C) o9 M2 M     1.  量化策略建模流程及回测
3 M+ q5 Z/ L5 @& W; T4 e  W
% ]; ?( H! `* x" z) o; M4 l     2.  常用量化分析指标及框架
0 |! m5 N7 ?( a5 G2 b- j' G+ u9 k3 z/ B
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. J9 c) m' K. e% h! b
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- [2 F/ b& P) u/ X0 Y

! _! }! D$ X9 E! d1 s$ A' p1 Z第七课 图像数据处理及分析 (2-3课时)
1 Z' ~7 C% U* Q. ~4 w* g
; D! X) D+ M# P' J$ W     1.  基本的图像操作和处理9 M- q, F, L8 q/ K! f9 B
9 g3 [3 u8 ^9 ?- @  T
     2.  常用的图像特征描述
* A5 q( M* z$ C' `/ z7 E5 w- V# M/ s8 S. N. G- |# Q0 j9 _* }
     3.  聚类模型:K-Means% e; a8 _! n! l
9 G1 |& G& Q# F% p
     4.  实战案例4:电影海报主色调聚类分析# b( D  J% S; Q/ q  x2 h2 M% q

2 }4 G5 W7 j# U
8 Z; @8 y2 x0 t- a4 ]第八课 深度学习及TensorFlow (2-3课时)# E  p) N  B& o; m4 |

% v: P+ j' l/ o, ~, x2 ?& l     1.  人工神经网络及深度学习
) n% T" e; g" h0 k# Y1 G5 y7 ]/ f' e, ]: s2 _+ m
     2.  TensorFlow框架学习及使用
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+ p1 C: {2 M* ~: W$ V6 F9 t     3.  TensorFlow实现卷积神经网络
! Q8 N! [. n8 i3 K4 `  l- W) J; r8 `+ W' v0 T0 z3 M3 c* i
     4.  实战案例5:基于TensorFlow的101类图像识别(Caltech101)" ~6 k) r/ b! d, z/ @* q

4 [( x, r% h* O' \/ F. L: r' u
; N$ y2 [0 B  F8 ^8 g第九课 文本数据分析 (2-3课时)0 A: c1 c, }; w( {

0 q" d: J" R, a( D+ ^/ a& w$ z' A     1.  Python文本分析工具NLTK! k1 T4 b* {% ~2 U
4 b) B7 O! p. N; ]1 `
     2.  情感分析与文本分类  A( x# O) ~6 `! |
  ^/ Z5 G' A& e9 G
     3.  TensorFlow实现文本深度表示模型Word2Vec- r% w  {* X& T1 a$ Z' F' P

8 R" `0 t8 r9 V' _/ b( _! `" G( p9 ^$ {     4.  分类与预测模型-- 朴素贝叶斯% Z5 y7 L: S% {5 ~+ ~# _

6 C: C, X3 L, q! c% L/ w1 R     5.  实战案例6:搜狐新闻数据分类
0 ^, w* Z; N4 |' d8 _0 u; f. v) m3 `4 Y* w, j" M
第十课 项目实战(2-3课时)' K) z- Y# p2 C% \7 `
9 y' R6 o( }+ E# S0 X) O. ]
     1.  交叉验证及参数调整/ Q$ }, L. O5 r2 E

7 b! n' }9 ^+ P* n     2.  特征降维与特征选择
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) B) f# d6 ~+ s2 d     3.  实战案例7:根据日常新闻预测股市动向
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* V- W0 W4 m! S) f     4.  课程总结
* b# _3 x+ Q6 P1 R1 ]* C. U
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谢谢分享,已转存了!
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发表于 2019-5-2 11:41:25 | 显示全部楼层
看了一下视频内容很丰富
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发表于 2019-5-2 11:56:45 | 显示全部楼层
路过,支持一下啦
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学习了,不错,讲的太有道理了
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发表于 2019-5-2 13:58:27 | 显示全部楼层
干货啊。。。谢楼主 拿走了~~希望后面还有。。。
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发表于 2019-5-2 14:24:32 | 显示全部楼层
相当不错,感谢无私分享精神!
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写的真的很不错
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