课程介绍

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Python常用算法库numpy、pandas原理与使用； 机器学习概述；训练数据，特征与标签说明；常见算法讲解，Python算法实现，算法参数调整；

配置环境要求：win且是64位操作系统

学习资料有哪些：包括讲义的PPT、练习和案例的代码、代码运行后的结果文件

授课软件版本工具版本：Python语言3版本

授课特色：

本课程涵盖了几乎所有的数据科学和数据挖掘的知识，对Python语言基础知识进行细致的讲解，Python语言在数据挖掘方面和算法方面有很深的理论讲解。本课程通过大量练习和案例对各个知识点技能进行详细讲解。

学后水平：学习Python的Numpy数据科学库的知识；动手实操Matplotlib画图的包；动手实操Pandas统计分析；学习用Pandas数据预处理的知识；学习基本和高级的的Python的语言绘图功能；懂得什么是机器学习；懂得Kmeans的算法原理；了解分类算法的知识。

适用人群

大数据 人工智能 数据分析 数据科学

课程目标

熟练Python常见算法库使用；了解机器学习的概念，明确机器学习基本流程； 学习训练数据，特征与标签等基本概念；熟悉常见机器学习算法原理；熟练使用Python进行算法实现和参数调整；

课程大纲

第1章 Python数据分析概述

1小时17分钟2节

1-1认识数据分析[36:51]  免费试看
1-2学习 Jupyter Notebook 常用功能[40:40]

第2章 NumPy 数值计算基础

2小时55分钟4节

2-1学习 NumPy 数组对象 ndarray[49:02]
2-2使用Jupyter Notebook实际动手数组例子[36:34]
2-3学习NumPy矩阵与通用函数[49:10]
2-4利用NumPy进行统计分析[41:03]

第3章 Matplotlib数据可视化基础

2小时22分钟4节

3-1了解绘图基础语法与常用参数[36:25]
3-2分析特征间的关系原理和实操[21:50]
3-3分析特征内部数据分布与分散状况原理和实操[55:21]
3-4画各种图的任务实现和讲解[28:52]

第4章 pandas统计分析基础

2小时53分钟4节

4-1读写不同数据源的数据[45:37]
4-2学习DataFrame的常用操作和动手[52:07]
4-3转换与处理时间序列数据和动手[33:37]
4-4使用分组聚合进行组内计算和动手操作[42:33]

第5章 使用pandas进行数据预处理

2小时34分钟3节

5-1合并数据2[49:56]
5-2清洗数据[54:19]
5-3标准化数据和习题讲解[49:48]

第6章 机器学习的理论和实操

47分钟1节

6-1机器学习的理论和实操[47:13]