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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% Y8 ~" Q' J" d: O# z( o
: n/ S# C3 U! E3 B
! r1 O& A; @* g# V
课程大纲:" [. S# X: l9 ]7 j8 m# V
. F- C) S1 x9 k: s
第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础 (2-3课时)$ D" a5 o1 F# }7 Q
" Y5 g2 |* K- B0 r% v+ C
    1.  课程介绍
5 _! T. ?7 F, x
! G! S" t" W- W! X& M    2.  数据分析的基本概念3 K6 Z- n0 m& o/ {; E! k9 |6 ]
    3.  Python简介和环境部署
, Q3 V+ [# W9 n1 b% i) w    4.   NumPy数据结构及向量化2 T0 b( f' H  j) e% T2 u7 W: b
    5.  数据分析建模理论基础) z: Q6 y! u& a$ K. V$ W  R
         a. 机器学习基础
1 X$ F1 e# I# R: M: d& x2 k1 u  @
1 K- ?) H# H5 W; g         b. 数据分析建模过程
) o- _* ]0 f. M- Y1 A         c. 常用的数据分析建模工具4 t- {( T$ F8 x3 Z( y
     6.  实战案例1:使用Python实现蒙特卡洛模拟的期权估值' ]( |6 Z1 ~# Q& l' B, V9 s

0 S4 [, \" k& d, W; ^0 c3 y) E2 D) t. y/ L$ B1 X" p, S* |

$ `! I4 O7 e) @第二课 数据分析工具Pandas (2-3课时)2 o/ ~. x6 L/ g& ^" I# v
4 b8 _3 @7 z+ G9 `( S& c* O6 Q
    1.  Pandas的数据结构
% b0 ]# i, Q  r6 U% h4 F' I# B5 l& y
    2.  Pandas的数据操作
' n! P3 T- S# q- a2 B# o2 H: g- V+ o5 w5 ~' ~% C8 e
         a. 数据的导入、导出
& z2 n5 X8 ]& h( l  A+ ^, z( c0 Y5 a( l- F4 E0 ]1 z2 U/ S
         b. 数据的过滤筛选
) r2 g1 q/ q' Z8 C
9 @( y$ P+ B, n3 {) N8 P         c. 索引及多重索引' {0 l4 Z5 @5 S% ^3 W3 r" v2 W
% f- \% w& R1 @/ A
     3.  Pandas统计计算和描述
0 B3 k* v2 U) ~6 c# Q8 h
7 W$ Z$ M) I& H     4.  数据的分组与聚合7 e- O( y; S. p/ E5 \( c9 z* I7 M
2 i. r; h9 ]# [* I
     5.  数据清洗、合并、转化和重构$ I, f6 D5 R. E1 W& ~. k: w
5 G" U8 n1 z5 ?" b
     6.  实战案例2-1:Lending Club借贷数据处理及初步分析
# S4 t1 ~' _, `
% I6 I/ s& l9 n% N/ r4 T3 Q/ A* z8 ^% h8 r/ o1 \0 m* y& p
第三课 探索性数据分析(EDA)及数据可视化 (2-3课时)0 o3 S$ `0 x7 H/ g! @
" F6 O/ _# l0 u
     1.  什么是EDA
2 j7 X# V0 P1 {0 j, z/ E& l/ [+ X$ c# ?4 N4 t" K2 r
     2.  探索单变量、多变量的关系及其可视化
# M) u" i; q  Z2 }5 K% S- N* x9 H; [
     3.  3D绘图
$ }! j" X6 F6 F0 z% c- U
, X" L6 E4 g, }9 M) k% ~# m     4.  实战案例2-2:Lending Club借贷数据探索性分析及可视化
3 q/ p: r5 `' h# w8 M! O6 Y; {$ p. t5 A5 ^7 s, a
- D0 T$ A  L) ?( i/ {* i
第四课 机器学习及scikit-learn(2-3课时)6 E3 F/ A4 `% [  N: c( _

  Z& z% V2 \3 k0 u8 u8 T# w     1.  机器学习基本概念与流程1 d# R8 M- S8 Z9 D7 z# R1 ~8 F  A
" `' l: z- ^# x6 r/ u6 ~: c, T
     2.  Python机器学习库scikit-learn
; k. N, R. ?* e% j- g1 }" y5 X3 U* l& _; c: @" ]3 W! r
     3.  常用评价指标
- W) g- X' w5 O" p# Q) Y5 K6 D) _, s8 m7 v4 o  a$ j
     4.  分类预测模型– Logistic回归与Softmax回归
0 U* F$ f/ O* G& l: h, [3 u8 B" @' W' \8 O: t1 J; j# P
     5. 实战案例2-3:Lending Club借贷违约预测8 R% v3 E) K* t6 L; B0 J& ~, U

5 l, P* Z0 y8 ]+ g5 b: K
' R, H% w3 `9 J" n  f9 }8 X0 F) Z9 C. [: H+ @% i5 R4 }# o
第五课 金融数据分析(1)--金融时间序列(2-3课时)
8 q& A1 {5 t% h3 ?- e+ S1 S( t) x. @3 L# @# e# j7 j
     1.  Pandas的时间处理及操作
4 X% F; Q' @1 A
7 R6 p! }' v8 y4 D& i6 R3 R     2.  金融数据( \+ b: R! K+ @' H# ^
# S4 W$ g8 M- k7 _1 o
     3.  金融学图表* a, V$ S, A# q( R3 \2 K: h, W
, @; Q) V! C3 Z# N6 s7 `: x/ t. c
     4.  高频数据分析# x9 h1 j* n( M% X1 G
6 g/ Y, O# R, U# ~0 o3 I
     5.  实战案例3-1:股票收益率回归分析
6 s( v! f# k8 B" _
9 Q, P- _# b4 V" P  X4 d% E' i# K: w' u
第六课 金融数据分析(2)--量化分析 (2-3课时)量化分析基础) v0 I% `% m* A) O8 ?8 C2 B

7 B4 I, D% M+ W% P* s6 I8 k- f* o8 u     1.  量化策略建模流程及回测
+ f( u0 t  ~7 C/ \! F' s% s9 k. Q3 _  T  [% A0 _# t* e& s
     2.  常用量化分析指标及框架1 D; V8 m, T. [

5 q$ i6 _& P. \+ ]0 _% c  {5 j2 K     3.  TA-Lib金融软件工具. t' l* V2 H' |' S( k
) ~8 {, q8 I0 {  z5 c
     4.  实战案例3-2:多因子策略模型
+ s3 q' H8 Z* L3 T+ ]- f0 O1 `# O. i& q0 o" q( x# F# Z
0 }) F& `  U# W8 G; L4 \( Y+ c
第七课 图像数据处理及分析 (2-3课时)5 E% Y2 P& w9 M+ L
/ ^; ?7 d/ O. ]2 V$ C, k
     1.  基本的图像操作和处理
) I+ h' s: c& `) _  g5 j0 ]% e' j
     2.  常用的图像特征描述) B6 @0 e8 {2 _5 ~! p: V; @' X
# j4 ]9 _+ c7 S# u9 s
     3.  聚类模型:K-Means; G4 i" j" A; j+ a8 g4 z

& I6 q% ?6 o+ Y% c- M/ H     4.  实战案例4:电影海报主色调聚类分析
5 g, X: M  R0 n. N# O# Q6 }5 j  q* i- W8 D

' Z, P! x, Z  \  b* L第八课 深度学习及TensorFlow (2-3课时)
! @7 l) f! ]0 H1 `- k: O; ]3 |  o6 o& z) N# b& V8 k4 W
     1.  人工神经网络及深度学习
/ ~5 k* o7 F# R3 F' b5 v. o* v: c' f) s2 d+ k
     2.  TensorFlow框架学习及使用- t% o; n2 E4 {2 x0 s/ D  K8 X
3 P) n8 T- P! P0 F+ o) Y
     3.  TensorFlow实现卷积神经网络2 g6 o0 w. t( j0 A& U5 N

( E: N% E5 W4 w" C: k+ o/ V     4.  实战案例5:基于TensorFlow的101类图像识别(Caltech101)* @/ p3 j  e) O, V; d# `

5 g: }3 E2 I: Z: e5 R0 c
- \  \4 e$ U8 k第九课 文本数据分析 (2-3课时)% m. z9 S2 Y' d' C: v
8 _- k+ r4 }+ s, g$ Y% l
     1.  Python文本分析工具NLTK
8 ]5 |. L  `% a7 S( k
1 h5 j( T! n: X* F     2.  情感分析与文本分类+ f) e! h! x$ U0 h
. F& D5 K- o# G- \% d3 e( h
     3.  TensorFlow实现文本深度表示模型Word2Vec5 A/ q2 u2 {5 K& z5 J+ L
% B5 u/ q6 V0 z" ]# k+ r
     4.  分类与预测模型-- 朴素贝叶斯
! p8 M' N- F5 }# [9 |' n' n3 b  Z4 v
- u* c4 z: ]" B0 G2 R6 S     5.  实战案例6:搜狐新闻数据分类
% ~- n; w/ h& P" e9 r# G! d
, w' L/ y$ o: }第十课 项目实战(2-3课时)+ a, R( h: F7 {" M/ n, U9 \

: v5 l/ k& J& D& v8 T     1.  交叉验证及参数调整
( |6 n2 L0 D( y! n+ B
: |$ x7 b8 {  M% g     2.  特征降维与特征选择
$ J& Z# j/ E7 g: q. v. l' s# y
. i  r$ l4 h% t3 a# ?     3.  实战案例7:根据日常新闻预测股市动向
" W$ g5 [$ w% J  `& r+ x  a8 T3 _& }% {
     4.  课程总结
. t& p5 Y$ Y* \  b( u2 G7 _/ D5 X& [" I/ l  k( [
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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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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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干货啊。。。谢楼主 拿走了~~希望后面还有。。。
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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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发表于 2019-5-2 14:27:42 | 显示全部楼层
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发表于 2019-5-2 15:02:39 | 显示全部楼层
写的真的很不错
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