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(zhàn)略合作,建立了CDA數據分析師考試中心及人才培養(yǎng)基地;已出版30多本CDA數據分析師系列叢書,市場發(fā)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(yǎng)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(yè)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?？啤⒈究圃谛Ｉ?以及在職&欲轉行從事數據分析的工作人員
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
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。
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(wěn)扎穩(wěn)打學會全部課程。
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(yī)療、交通等行業(yè)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(yōu)化、風險控制、用戶研究、商業(yè)部署等領域,使學員所學更符合企業(yè)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(yè)可推薦相關工作
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(yè)務做出模型優(yōu)化選擇;善用機器學習解決用戶畫像、風險管理等商業(yè)問題;使用機器學習實操電商、金融、電信、醫(yī)藥行業(yè)真實項目案例
01 希望轉行數據領域人員
02 個人發(fā)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(yè)界人士
| 學習章節(jié) | 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(zhàn):基于Python的函數創(chuàng)建與商業(yè)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(chuàng)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(guī)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(zhàn)案例1:泰坦尼克幸存者數據清洗 01-17實戰(zhàn)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(zhàn)1:新東方批量下載頭像 01-07實戰(zhàn)2:抓取豆瓣書籍簡介 01-08實戰(zhàn)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(zhàn) |
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 |
