《Python数据分析》升级版第二期 暂无演示

《Python数据分析》升级版第二期

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  • 资源名称:《Python数据分析》升级版 第二期,教程目录:,第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础 (2-3课时)    1.  课程介绍    2.  数据分析的基本概念    3.  Python简介和环境部署    4.   NumPy数据结构及向量化    5.  数据分析建模理论基础         a. 机器学习基础         b. 数据分析建模过程         c. 常用的数据分析建模工具     6.  实战案例1:使用Python实现蒙特卡洛模拟的期权估值第二课 数据分析工具Pandas (2-3课时)    1.  Pandas的数据结构    2.  Pandas的数据操作         a. 数据的导入、导出         b. 数据的过滤筛选         c. 索引及多重索引     3.  Pandas统计计算和描述     4.  数据的分组与聚合     5.  数据清洗、合并、转化和重构     6.  实战案例2-1:Lending Club借贷数据处理及初步分析第三课 探索性数据分析(EDA)及数据可视化 (2-3课时)     1.  什么是EDA     2.  探索单变量、多变量的关系及其可视化     3.  3D绘图     4.  实战案例2-2:Lending Club借贷数据探索性分析及可视化第四课 机器学习及scikit-learn(2-3课时)     1.  机器学习基本概念与流程     2.  Python机器学习库scikit-learn     3.  常用评价指标     4.  分类预测模型– Logistic回归与Softmax回归     5. 实战案例2-3:Lending Club借贷违约预测第五课 金融数据分析(1)–金融时间序列(2-3课时)     1.  Pandas的时间处理及操作     2.  金融数据     3.  金融学图表     4.  高频数据分析     5.  实战案例3-1:股票收益率回归分析第六课 金融数据分析(2)–量化分析 (2-3课时)量化分析基础     1.  量化策略建模流程及回测     2.  常用量化分析指标及框架     3.  TA-Lib金融软件工具     4.  实战案例3-2:多因子策略模型第七课 图像数据处理及分析 (2-3课时)     1.  基本的图像操作和处理     2.  常用的图像特征描述     3.  聚类模型:K-Means     4.  实战案例4:电影海报主色调聚类分析第八课 深度学习及TensorFlow (2-3课时)     1.  人工神经网络及深度学习     2.  TensorFlow框架学习及使用     3.  TensorFlow实现卷积神经网络     4.  实战案例5:基于TensorFlow的101类图像识别(Caltech101)第九课 文本数据分析 (2-3课时)     1.  Python文本分析工具NLTK     2.  情感分析与文本分类     3.  TensorFlow实现文本深度表示模型Word2Vec     4.  分类与预测模型– 朴素贝叶斯     5.  实战案例6:搜狐新闻数据分类第十课 项目实战(2-3课时)     1.  交叉验证及参数调整     2.  特征降维与特征选择     3.  实战案例7:根据日常新闻预测股市动向     4.  课程总结,资源截图:,2018-12-19_093145.png

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