《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

時(shí)間：2023-01-11作者：北京友萬(wàn)信息科技有限公司瀏覽：174

2023年1月4日-6日，由北京友萬(wàn)信息科技有限公司主辦，順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院承辦的，為期三天的“Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程”圓滿結(jié)束。




本次課程受環(huán)境因素影響依舊采用線上直播的方式進(jìn)行。但是這并不影響順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院老師們的學(xué)習(xí)熱情。此次培訓(xùn)為順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院內(nèi)部定制的**培訓(xùn)課程，共有五十余人參加，課程內(nèi)容和效果也受到了參培人員的一致**。




主辦方北京友萬(wàn)信息科技有限公司為參培人員提供了全部的內(nèi)訓(xùn)課件PPT及專屬分析數(shù)據(jù)。




本次課程由北京友萬(wàn)信息科技有限公司簽約講師：袁銘老師主講，全面介紹了使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析所必需的各項(xiàng)知識(shí)。包括數(shù)據(jù)分析的基本流程、Python數(shù)據(jù)分析環(huán)境搭建與Python編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)分析、回歸分析、分類與聚類算法、時(shí)間序列分析以及機(jī)器學(xué)習(xí)*專題等。




所有教學(xué)模塊均提供實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目以及高度可復(fù)用的源代碼配套，并且能夠與相關(guān)課程做到**結(jié)合。通過(guò)本課程學(xué)習(xí)，學(xué)員能夠掌握數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的基本過(guò)程以及相關(guān)**技術(shù)，初步具有數(shù)據(jù)科學(xué)的思維方式，能夠從數(shù)據(jù)分析的角度對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行研究與解釋。




本課程的特色有以下三點(diǎn)：

**，貼近實(shí)戰(zhàn)的教學(xué)模塊安排。

本課程將從主講人實(shí)際參與企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，從講解 Python 環(huán)境搭建、Python 編程基礎(chǔ)開始，逐漸過(guò)渡到結(jié)合實(shí)際案例的數(shù)據(jù)探索與分析。在具有一定積累后，將全面介紹回歸、分類、聚類、推薦系統(tǒng)等統(tǒng)計(jì)建模與數(shù)據(jù)挖掘工具。課程后將對(duì)一些數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的*例如集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等進(jìn)行介紹。




第二，平緩的學(xué)習(xí)曲線。

課程整體以及課程的每一個(gè)教學(xué)模塊均遵循從易到難的教學(xué)規(guī)律，并設(shè)置大量“所見即所得”的課堂練習(xí)，使參與者能夠從學(xué)習(xí)過(guò)程中產(chǎn)生獲得感。特別地，主講人將從自身教學(xué)經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，化解學(xué)員學(xué)習(xí)過(guò)程中的難點(diǎn)與“痛點(diǎn)”，保持學(xué)習(xí)熱情。




第三，高度可復(fù)用的代碼模塊。

本課程提供的教學(xué)代碼均具有高度可復(fù)用性，經(jīng)過(guò)適度修改可以用于絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際工作與教學(xué)活動(dòng)。







**天的課程首先講解了6個(gè)基本模塊：Python編程環(huán)境搭建、功能模塊安裝、Python控制語(yǔ)句、Python內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、Python的函數(shù)與類、Numpy簡(jiǎn)介。




從基礎(chǔ)模塊開始，培養(yǎng)大家的獲得感，讓參培人員有興趣持續(xù)學(xué)習(xí)。如果你不熟悉編程也沒(méi)問(wèn)題，這里用到的大多數(shù)內(nèi)容是程序的調(diào)用，而非深度編程，簡(jiǎn)單易學(xué)。




接下來(lái)進(jìn)入**部分：基本的數(shù)據(jù)分析，主要分為Pandas簡(jiǎn)介；數(shù)據(jù)導(dǎo)入；數(shù)據(jù)篩選與數(shù)據(jù)集成；缺失值處理。




講解這部分的時(shí)候，師還強(qiáng)調(diào)了他自己的個(gè)人使用竅門，把所有的數(shù)據(jù)，放在同一個(gè)電腦盤中，方便查找使用。同時(shí)表示這里涉及的代碼，好是自己手動(dòng)敲一遍，增加熟悉度。




第二部分講解了基本的統(tǒng)計(jì)分析。這部分內(nèi)容可以和統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，**結(jié)合。包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析；集中趨勢(shì)分析；離散程度分析；分布以及一些基本的統(tǒng)計(jì)圖形。

 

第三部分講解了基本的時(shí)間序列分析。包含頻率轉(zhuǎn)換；環(huán)比、同比與定基；環(huán)比、同比與定基增長(zhǎng)率；時(shí)間序列的預(yù)測(cè)；Holt-winters方法；ARIMA模型；其他的時(shí)間序列預(yù)測(cè)包。

 

第四部分講解了回歸分析。包括Statsmodel包中的回歸分析；多元線性回歸模型；Sklearn中的回歸分析；回歸模型的預(yù)測(cè)；回歸模型的評(píng)價(jià)。




第五部分講解了統(tǒng)計(jì)分類。典型的分類算法有：logistic回歸、決策樹、樸素貝葉斯、kNN

 

第六部分講解了聚類算法與推薦系統(tǒng)。包括：聚類分析；聚類算法。

 

第七部分講解了集成學(xué)習(xí)。包含集成學(xué)習(xí)的含義；集成學(xué)習(xí)的分類；學(xué)習(xí)器的方差、偏差和誤差；隨機(jī)森林等內(nèi)容。

 

后一部分講解的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。包括人腦與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；感知器；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；激活函數(shù)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)。

 

北京友萬(wàn)信息科技有限公司作為中國(guó)大陸良好的教育和科學(xué)軟件分銷商，已在中國(guó)300多所高校建立了可靠的分銷渠道，擁有成功的教學(xué)資源和數(shù)據(jù)管理*。友萬(wàn)科技將繼續(xù)努力幫助國(guó)內(nèi)高校建立科學(xué)良好的教育體系，熟練運(yùn)用基本功學(xué)習(xí)高效的科研方法，并能夠有效地推廣科學(xué)軟件，同時(shí)向中國(guó)用戶提供高質(zhì)量的客戶支持和培訓(xùn)服務(wù)。合作熱線：點(diǎn)擊頁(yè)面內(nèi)手機(jī)號(hào)。


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