Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：在數(shù)據(jù)和信息爆炸的今天，各個(gè)行業(yè)尤其是金融、電商、房地產(chǎn)、醫(yī)療、健康、部門這類經(jīng)濟(jì)效應(yīng)強(qiáng)勢(shì)部門都在積極采用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)協(xié)助決策的方式，來(lái)提高決策的正確性和高效性。并將其廣泛應(yīng)用在營(yíng)銷優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)控制、用戶研究、疾病診斷、商業(yè)部署等領(lǐng)域。課程結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)金融、電信、銀行、醫(yī)療、交通等行業(yè)實(shí)際案例來(lái)幫助學(xué)員建立整套的數(shù)據(jù)分析思路，使學(xué)員更符合企業(yè)要求。

  01章Python編程基礎(chǔ)知識(shí)
  01-01成為Python高手之前必備基礎(chǔ)知識(shí)
  01-02數(shù)據(jù)分析的武器庫(kù)與分析工具Python介紹
  01-03Python的基本數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
  01-04Python的程序控制
  01-05Python的函數(shù)與模塊
  01-06Python日期和時(shí)間處理
  01-07Python字符串處理與正則表達(dá)式
  01-08Python異常處理和文件操作
  01-09實(shí)戰(zhàn)：基于Python的函數(shù)創(chuàng)建與商業(yè)實(shí)操文件操作
  02章Python進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)清洗
  01-01Numpy中的數(shù)據(jù)類型--ndarray數(shù)組的創(chuàng)建
  01-02Numpy數(shù)組基礎(chǔ)：索引、切片、變形、分裂
  01-03Numpy數(shù)組運(yùn)算：通用函數(shù)
  01-04Numpy數(shù)組變形、拼接
  01-05Numpy數(shù)組計(jì)算：廣播、聚合、比較和掩碼、數(shù)組排序
  01-06Pandas對(duì)象簡(jiǎn)介：Series、Dataframe、Index
  01-07Pandas數(shù)據(jù)加載與存儲(chǔ)
  01-08Pandas數(shù)值運(yùn)算方法：通用函數(shù)、聚合函數(shù)、遍歷
  01-09Panda層次化索引
  01-10Pandas數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、缺失值處理、字符串轉(zhuǎn)換
  01-11Pandas數(shù)據(jù)表的合并與連接
  01-12Pandas數(shù)據(jù)的累計(jì)與分組
  01-13高性能Pandas：query（）、eval（）實(shí)現(xiàn)高性能運(yùn)算
  01-14Pandas數(shù)據(jù)規(guī)整化：清理、轉(zhuǎn)換、合并、重塑
  01-15Pandas時(shí)間序列&金融數(shù)據(jù)處理
  01-16實(shí)戰(zhàn)案例1：泰坦尼克幸存者數(shù)據(jù)清洗
  01-17實(shí)戰(zhàn)案例2：USDA食品數(shù)據(jù)清洗
  03章Python進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)
  01-01網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)基礎(chǔ)知識(shí)
  01-02網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求及響應(yīng)-Requests庫(kù)
  01-03HTML文檔解析-BeautifulSoup庫(kù)
  01-04常見(jiàn)反爬蟲(chóng)機(jī)制及應(yīng)對(duì)
  01-05網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)VS網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取
  01-06實(shí)戰(zhàn)1：新東方批量下載頭像
  01-07實(shí)戰(zhàn)2：抓取豆瓣書(shū)籍簡(jiǎn)介
  01-08實(shí)戰(zhàn)3：模擬瀏覽器selenium抓取電商商品信息及評(píng)論
  04章Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化技術(shù)
  01-01繪圖思想的基本原理
  01-02Python數(shù)據(jù)可視化包-Matplotlib介紹
  01-03使用Matplotlib進(jìn)行基本的圖形繪制
  01-04使用Python數(shù)據(jù)處理包Pandas做可視化
  01-05Python數(shù)據(jù)可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制
  01-06Python數(shù)據(jù)可視化包-Pyecharts介紹與圖形繪制
  01-07使用Python進(jìn)行地圖繪制-Pyecharts
  01-08數(shù)據(jù)可視化技巧
  05章Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和sklearn實(shí)戰(zhàn)
  01-01機(jī)器學(xué)習(xí)和Scikit-Learn簡(jiǎn)介
  01-02機(jī)器學(xué)習(xí)之超參數(shù)與模型驗(yàn)證：學(xué)習(xí)曲線、網(wǎng)格搜索
  01-03機(jī)器學(xué)習(xí)之特征工程：分類特征、文本特征、圖像特征、特征衍生、缺失值填充、特征管道
  01-04KNN-最近鄰分類器（實(shí)戰(zhàn)：改進(jìn)約會(huì)網(wǎng)站配對(duì)效果）
  01-05樸素貝葉斯分類算法（實(shí)戰(zhàn)：垃圾郵件過(guò)濾）
  01-06決策樹(shù)與隨機(jī)森林（實(shí)戰(zhàn)：紅酒分類）
  01-07線性回歸分析（實(shí)戰(zhàn)：預(yù)測(cè)鮑魚(yú)的年齡）
  01-08Logistic回歸分析（實(shí)戰(zhàn)：構(gòu)建信用卡反欺詐模型）
  01-09支持向量機(jī)算法（實(shí)戰(zhàn)：手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別）
  01-10利用AdaBoost元算法提高分類性能（實(shí)戰(zhàn)：泰坦尼克幸存者預(yù)測(cè)）
  01-11樹(shù)回歸--CART樹(shù)與Xgboost
  01-12無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：K-means聚類
  01-13無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：Apriori進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析
  01-14無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：FP-growth進(jìn)行頻繁項(xiàng)挖掘
  01-15無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：LDA、LSI
  01-16簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)與降維：PCA與SVD

  在校學(xué)生、轉(zhuǎn)行欲從業(yè)人士
  在職數(shù)據(jù)分析師
  有一定的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
  對(duì)Python數(shù)據(jù)分析和挖掘感興趣的業(yè)界人士
  學(xué)習(xí)完《數(shù)據(jù)分析與SPSS應(yīng)用》課程學(xué)員為佳