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第四期数据说明课程~

发布时间:2021-03-05 07:38:09 所属栏目:大数据 来源:网络整理
导读:第四期课程比拟前三期课程我们做了如下的优化: 1. 增进一节新课:关于numpy在数据说明和呆板进修中的应用 2. 讲授map与lambda函数 3. 优化呆板进修课程内容,手把手教你推导数学公式 4. 修改第十节课程,增进实践操纵环节 购置后请列位同窗必然要在「阅读原

第四期课程比拟前三期课程我们做了如下的优化:

1. 增进一节新课:关于numpy在数据说明和呆板进修中的应用

2. 讲授map与lambda函数

3. 优化呆板进修课程内容,手把手教你推导数学公式

4. 修改第十节课程,增进实践操纵环节


购置后请列位同窗必然要在「阅读原文」里举办挂号上课!!!


介入第四期课程的同窗可以免费介入第五期!

还可以免费获取第三期解说视频~


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PYTHON数据说明课程

简介

数据说明今朝是整个行业傍边最紧缺也最炙手可热的的地位。各行各业,包罗互联网,咨询,医疗,金融,通讯乃至是房地产构筑,计划等这些传统公司都对数据说明师有着大量的需求。

市面上讲授python的课程许多,但大部门都是讲授基本语法可能措施计划与开拓,很少有体系讲授python数据说明课程的。我们的课程计划环绕实在用主义这个观念出发,讲授真实事变中常常会用到的数据说明能力与要领。

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假如你在事变或进修中还只能依赖EXCEL这样原始的器材来处理赏罚数据,那么你就必要细心的思量是是否必要自我晋升,进修真正的数据说明手艺了。我们的课程就是为了让你把握事变可能进修中最常用的数据说明手艺,让你辞别EXCEL的繁琐操纵。

讲师小明结业于英国南安普顿大学理学硕士学位,今朝就职业海内某互联网公司接受高级数据说明师。此前按照本身的经验撰写过《我的数据说明之路》《零基本进修数据说明》等文章,引起许多同窗的共识。

通过本课程的进修,同窗们可以纯熟把握PYTHON在事变中的数据说明手艺,机动运用常用的数据说明数学常识去办理事变中碰着的题目。同时,最后三节课的建模课程会让各人学会怎样用高级模子去完成一个项目,辞别『表哥表姐』的身份,成为一名及格的数据说明师。


先容

本课程将由小明同窗(卡牌人人)举办线上现场讲课。

  • 上课情势:QQ群视频,现场写代码。我们也会录制视频,课后会将课件,代码,视频发给各人再次进修。

  • 上课时刻:

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  • 课程时长:总共11节课程两次功课,两周讲完

  • 介入第四期的同窗还可以免费介入第五期,增强进修,直到学会为止


听课学员要求

  • 相识基本的PYTHON语法

  • 请务必下载anaconda而且可以或许正确行使


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价值

原价750元,假如你是SOTON会员,那么可以享受8折优惠

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媒介

媒介部门我们会首要讲授以下常识点:

  1. 什么是数据说明,为什么要进修数据说明

  2. 怎样高效进修数据说明

  3. 今朝成长的环境


Chapter1:?常用数据布局与数据操纵

第一节课首要先容最基本的PYTHON数据布局以及简朴的数据IO技能。

  1. 把握字典,元祖,列表等常用布局

  2. 把握dataframe和series两种重要的数据布局

  3. 学会怎样从外部正确导入数据

  4. 把握常用的数据试探技能,好比特性范例,数据巨细查询等

  5. 变量从头定名,分类值频率,一再数据筛选等


Chapter2:最焦点的手艺:索引选取

第二节课首要讲授pandas最焦点的索引选取数据。必要深入领略而且把握以下几个函数:

  1. Loc

  2. Iloc

  3. Ix

  4. Query

  5. ?Isin?

  6. Map 与 lambda

同时,必要机动运用以上6个函数举办数据的过滤筛选等


Chapter3:索性进阶:多重索引

本章节重点进修pandas的焦点与难点:多重索引。这一节课成立在第二节课的基本之上,是对之前的课程举办的深入

Chapter4:分组计较---数据说明最常用手艺

本章节重点进修groupby的分组操纵,通过进修可以或许把握相同于excel透视表和切片一样的常识。

  1. 数据的破碎:splitting

  2. 数据的aggregation

  3. 分组数据遍历

  4. transformation

  5. filteration

  6. 其余有效的手艺


Chapter5:多表组合---SQL操纵

本节课进修多表操纵,相同于我们重用的SQL语句。通过本章节进修,可以或许把握以下内容

  1. SQL常用语法的领略

  2. Left join,inner join,rightjoin 等常用技能

  3. 领略Merge和join这两个最首要的函数

  4. 办理最常碰着的一些题目


Chapter6:数据透视表与可视化

这一课我们首要讲授数据透视表以及数据可视化,会涉及到以下几个常识

  1. 数据透视表

  2. Pandas画图

  3. Matplotlib画图

  4. 更美妙的画图器材:seaborn


HomeWork1

第六节课竣事后会有一次功课,同窗们必要按照功课要求完成对应的数据操纵,包罗前提筛选和可视化等。数据会在发到各人的邮箱,请各人务一定时完成。

功课完成后修改文件名为你在QQ群中的姓名,然后上传到群文件中!

Chapter7:呆板进修概论

这一节首要讲授的常识是呆板进修的常用观念,包罗

  1. 监视与非监视进修

  2. 模子的优化方针

  3. 模子评估与模子选择

  4. 正则化与交错验证

  5. 模子泛华手段

Chapter8:呆板进修常用算法进修(一)

本节首要讲授数据处理赏罚与特性工程:

  1. NA的处理赏罚

  2. 分类变量的处理赏罚

  3. 数据尺度化

  4. 数据转换

  5. L1技能选择变量

Chapter 9:呆板进修常用算法进修(二)

  1. 1.????价钱函数

  2. 2.????呆板进修焦点算法:梯度降落

  3. 3.????极大似然预计较法

  4. 4.????Logisticregression 算法

  5. 5.????SVM算法

  6. 6.????Sklearn中实现


Chapter10:模子评估与选择

本课讲授建模后的事变,包罗以下几个内容

  1. 怎样评价模子(分类和持续)

  2. 怎样选择参数

  3. sklearn中实现上述理论常识

  4. 课程总结

Chapter 11 : numpy与呆板进修的团结(第四期新增)

本章节为第四期新增内容,着重讲授numpy在呆板进修中的数组暗示要领,可以或许把握而且运用numpy举办数值与统计说明


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第二次功课会是一个小小的project。同窗们必要按照要求本身独立的完成数据的抽取,转换,处理赏罚以及建模等事变。最后凭证精确率举办排名,前3名同窗将会得到赠书!





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淘宝:https://item.taobao.com/item.htm?id=530555437751

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(编辑:湖南网)

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