◆
◆
个人介绍
Python数据分析
主讲教师:李婷
课程介绍
课程章节
1
数据挖掘概述
1.1
概述与工具
4
Matplotlib数据可视化基础
4.1
掌握绘图基础语法
4.2
分析特征间的关系
4.3
分析特征内部数据分布
7
使用sklearn构建模型
7.1
使用sklearn转换器处理数据
7.2
构建并评价聚类模型
7.3
构建并评价分类模型
7.4
构建并评价回归模型
7.5
作业
2
Python基础
2.1
python基础知识及操作符
2.2
输入输出
2.3
流程控制
2.4
数据类型
2.5
作业
5
pandas统计分析基础
5.1
读写不同数据源的数据
5.2
掌握DataFrame的常用操作
5.3
转换与处理时间序列数据
5.4
使用分组聚合进行组内计算
5.5
创建透视表与交叉表
8
航空公司客户价值分析
8.1
客户数据预处理
8.2
构建模型,结果分析
3
Numpy数值计算基础
3.1
掌握numpy数组对象
3.2
矩阵对象和ufunc函数
3.3
利用numpy进行统计分析
6
使用pandas进行数据预处理
6.1
合并数据
6.2
数据清洗
6.3
标准化数据,转换数据
9
竞赛相关
9.1
题目
9.2
神经网络
9.3
基于文本内容的垃圾短信识别
参考教材
[1]
张良均,杨海宏等,Python与数据挖掘[M].
北京:
机械工业出版社
,
2016.
[2]
张健,张良均. Python编程基础[M].
北京:
人民邮电出版社
,2018.
提示框
取消
进入课程
提示框
确定要报名此课程吗?
确定
取消
提示信息
请下载学习通进行学习