五一北京基于Python的數(shù)據(jù)分析現(xiàn)場班
三天的課程力圖結(jié)合不同案例講授數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域基本知識。
這門課使用python作為載體, 結(jié)合理論知識進行實際操作, 使學生不僅理解數(shù)據(jù)分析的基本方法, 同時掌握使用python的基本實際計算技能。
培訓時間:2018年4月29-5月1日 (三天)
培訓地點:北京市海淀區(qū)丹龍大廈附近
授課安排:上午9:00至12:00; 下午1:30至4:30; 答疑
培訓費用:3000元 / 2600元 (僅限全日制本科生及碩士研究生優(yōu)惠價);食宿自理
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Python講師介紹:
張忠元, 2008年在中科院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院獲理學博士學位,現(xiàn)任中央財經(jīng)大學統(tǒng)計學院教授,博士生導師,也是中國計算機學會高級會員、果殼網(wǎng)科學顧問。主業(yè)是數(shù)據(jù)分析, 尤其是復雜網(wǎng)絡分析,主要講授回歸分析、運籌學、數(shù)學分析等課程。
主要研究興趣在復雜網(wǎng)絡分析和數(shù)據(jù)挖掘. 在Data Mining and Knowledge Discovery, Physical Review E, EPL, Knowledge and Information Systems, Scientific Reports, 中國科學等國內(nèi)外著名期刊上發(fā)表學術(shù)論文十余篇。
愛思唯爾杰出審稿人, 擔任Data Mining and Knowledge Discovery, Physica A, Management Science等著名期刊的匿名審稿人。
Python課程導引:
近年來公眾越來越關(guān)注大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析,隨著互聯(lián)網(wǎng)和人工智能的快速發(fā)展,許多問題都可以通過數(shù)據(jù)分析加以研究, 為決策提供更堅實的依據(jù).
本次三天的課程力圖結(jié)合不同案例講授數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域基本知識.
這門課使用Python作為載體,結(jié)合理論知識進行實際操作,使學生不僅理解數(shù)據(jù)分析的基本方法,同時掌握使用Python的基本實際計算技能.
在內(nèi)容的安排上,我們遵循由淺入深,循序漸進的思路,結(jié)合實際應用展開講解.
內(nèi)容包括python的基本用法、有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征工程、推薦系統(tǒng)、時間序列分析、孤立點探測、回歸和方差分析、復雜網(wǎng)絡分析和數(shù)據(jù)可視化.
Python課程大綱:
第1講(3小時)
Python編程基礎知識, 包括基本數(shù)據(jù)類型, 基本編程結(jié)構(gòu), 函數(shù), 腳本文件, 數(shù)據(jù)分析的常用模塊.
第2講(3小時)
有監(jiān)督學習, 包括kNN方法, 支持向量機, 隨機森林和神經(jīng)網(wǎng)絡.
無監(jiān)督學習, 包括kmeans, 譜聚類, DBSCAN, 非負矩陣分解和雙聚類.
關(guān)聯(lián)規(guī)則.
第3講(3小時)
特征工程,包括特征選擇和特征提取.
推薦系統(tǒng).
時間序列分析.
孤立點探測.
第4講(3小時)
統(tǒng)計學的基本思想和常見誤用.
描述性統(tǒng)計.
回歸和方差分析.
非參數(shù)統(tǒng)計.
數(shù)據(jù)可視化.
第5講(3小時)
復雜網(wǎng)絡分析,包括復雜網(wǎng)絡的建模、復雜網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)分析和復雜網(wǎng)絡的功能分析.
第6講(3小時)
案例:通過對包括美國肥胖數(shù)據(jù)分析、信用卡欺詐數(shù)據(jù)分析、英超賽季表現(xiàn)分析和臉書社交數(shù)據(jù)分析等至少四個案例的講解綜合展示數(shù)據(jù)分析方法的使用.
優(yōu)惠:
現(xiàn)場班老學員9折優(yōu)惠;
同一單位3人以上同時報名9折優(yōu)惠;
折扣優(yōu)惠不疊加。
報名流程:
1:點擊“現(xiàn)場報名”,網(wǎng)上填寫信息提交;
2:給予反饋,確認報名信息;
3:進入結(jié)算中心,通過訂單支付;
4:開課前一周發(fā)送課程電子版講義,軟件準備及交通住宿指南。
聯(lián)系方式:
魏老師
QQ:1143703950
Tel: 010-68478566
Mail:vip@pinggu.org