Python數(shù)據(jù)分析師三個(gè)月集訓(xùn)課程

【課程簡(jiǎn)介】

企業(yè)想要在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中勝出，決策的速度和反應(yīng)的效率尤為重要。根據(jù)調(diào)查顯示，75%的企業(yè)在面臨擬定策略時(shí)，常常無法獲得實(shí)時(shí)且有根據(jù)的決策信息。什么樣的數(shù)據(jù)、要透過什么樣的方法，才能快速且實(shí)時(shí)的轉(zhuǎn)變成決策時(shí)有用的信息，是現(xiàn)代企業(yè)所面臨最迫切性的問題。

Python數(shù)據(jù)分析集訓(xùn)課程針對(duì)針對(duì)周末時(shí)間充裕、零基礎(chǔ)的?？?、本科在校生，以及在職&欲轉(zhuǎn)行從事數(shù)據(jù)分析的工作人員提供3個(gè)月非脫產(chǎn)周末集訓(xùn)，畢業(yè)可推薦相關(guān)工作。

課程內(nèi)容以CDA數(shù)據(jù)分析師標(biāo)準(zhǔn)大綱要求，包含Python基礎(chǔ) – Pandas數(shù)據(jù)清洗 - Python爬蟲 - Python數(shù)據(jù)可視化（Matplotlib、Seaborn、Pyecharts） - Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法等內(nèi)容，并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)、電信、銀行、醫(yī)療、交通等行業(yè)實(shí)際案例來幫助學(xué)員建立整套的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)思路，案例涉及營(yíng)銷優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)控制、用戶研究、商業(yè)部署等領(lǐng)域，使學(xué)員所學(xué)更符合企業(yè)要求。

【師資力量】

倪向洋

CDA數(shù)據(jù)分析研究院資深講師

CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院大數(shù)據(jù)、python課程講師，CDA命題委員會(huì)成員。曾經(jīng)就職 于IBM，有豐富的運(yùn)維工作和大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建經(jīng)驗(yàn)。目前擔(dān)任CDA大數(shù)據(jù)課程以 及數(shù)據(jù)分析課程講師，主要負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建，利用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)做清洗與 分析的工作。擅長(zhǎng)將機(jī)器學(xué)習(xí)，自動(dòng)化運(yùn)維與分析技術(shù)。

李御璽

臺(tái)灣銘傳大學(xué)教授/中華數(shù)據(jù)挖掘協(xié)會(huì)理事

臺(tái)灣大學(xué)博士，在其相關(guān)研究領(lǐng)域已發(fā)表超過260篇以上的研究論文，同時(shí)也是國(guó)科會(huì)與教育部多個(gè)相關(guān)研究計(jì)劃的主持人。 其還兼任廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中心顧問，中國(guó)人民大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中心顧問，IBM SPSS-China顧問。服務(wù)過的客戶包括：中國(guó)工商局、中信銀行、臺(tái)新銀行等。

彭奕偉

CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院Python課程講師

擁有5年的金融行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)。先后參與民生銀行卡移動(dòng)支付項(xiàng)目研發(fā)，銀行人工智能客服服務(wù)系統(tǒng)項(xiàng)目。

【學(xué)習(xí)目標(biāo)】

熟練掌握數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最 受歡迎的編程語(yǔ)言-Python

掌握使用Python和pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理

使用Python爬蟲獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)

學(xué)會(huì)使用matplotlib、seaborn進(jìn)行初級(jí)可視化

學(xué)會(huì)使用Pyecharts進(jìn)行高級(jí)數(shù)據(jù)可視化

學(xué)會(huì)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類、預(yù)測(cè)和聚類模型

使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析整體思路、針對(duì)業(yè)務(wù)做出模型最 優(yōu)化選擇

善用機(jī)器學(xué)習(xí)解決用戶畫像、精準(zhǔn)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)管理等商業(yè)問題

使用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)操電商、電信、醫(yī)藥行業(yè)真實(shí)項(xiàng)目案例

【課程內(nèi)容】

1章Python基礎(chǔ)

1-1準(zhǔn)備工作-Python開發(fā)環(huán)境配置

1-2Python標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型

1-3控制流語(yǔ)句

1-4異常和錯(cuò)誤（穿插在其他內(nèi)容中講）

1-5文件操作

2章Python進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)清洗

2-1Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)簡(jiǎn)介

2-2Numpy數(shù)組基礎(chǔ)

2-3Pandas對(duì)象基礎(chǔ)

3章python數(shù)據(jù)可視化（線上）

3-1繪圖思想的基本原理

3-2Python數(shù)據(jù)可視化包-Matplotlib介紹

3-3使用Python數(shù)據(jù)處理包Pandas做可視化

3-4Python數(shù)據(jù)可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制

3-5Python數(shù)據(jù)可視化包-Pyecharts介紹與圖形繪制

4章Python爬蟲（線上）

4-1網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)知識(shí)

4-2網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求及響應(yīng)-requests庫(kù)

4-3HTML文檔解析-BeautifulSoup庫(kù)

4-4常見反爬蟲機(jī)制及應(yīng)對(duì)

4-5網(wǎng)絡(luò)爬蟲 VS 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取

4-6實(shí)戰(zhàn)一：批量下載頭像

4-7實(shí)戰(zhàn)二：抓取豆瓣書籍簡(jiǎn)介

4-8實(shí)戰(zhàn)三：模擬瀏覽器selenium抓取電商商品信息及評(píng)論

5章Python數(shù)據(jù)清洗高級(jí)操作及案例實(shí)戰(zhàn)

5-1數(shù)據(jù)的獲取與存儲(chǔ)

5-2數(shù)據(jù)探索

5-3數(shù)據(jù)清洗思維

5-4數(shù)據(jù)清洗實(shí)戰(zhàn)案例一：泰坦尼克幸存者數(shù)據(jù)清洗（根據(jù)實(shí)際上課情況調(diào)整數(shù)據(jù)集）

5-5數(shù)據(jù)清洗實(shí)戰(zhàn)案例二：USDA食品數(shù)據(jù)清洗（根據(jù)實(shí)際上課情況調(diào)整數(shù)據(jù)集）

6章Python編程考試（線上）

6-1Python基礎(chǔ)部分

6-2Python數(shù)據(jù)清洗的實(shí)現(xiàn)

7章機(jī)器學(xué)習(xí)算法

7-1準(zhǔn)備工作：開發(fā)環(huán)境配置（以文檔的形式給出）

7-2機(jī)器學(xué)習(xí)入門介紹：

7-3scikit-learn入門：Scikit-Learn庫(kù)簡(jiǎn)介

7-4KNN-最近鄰分類算法：原理、實(shí)現(xiàn)

7-5決策樹算法：原理、實(shí)現(xiàn)、相關(guān)技術(shù)應(yīng)用及實(shí)例

7-6隨機(jī)森林算法：原理、實(shí)現(xiàn)及相關(guān)技術(shù)應(yīng)用：以乳腺癌預(yù)測(cè)為例

7-7K-Means聚類算法：原理、實(shí)現(xiàn)及簇選擇與矢量化應(yīng)用

7-8關(guān)聯(lián)規(guī)則算法：原理、實(shí)現(xiàn)

7-9線性回歸

7-10邏輯回歸

7-11SVM支持向量機(jī)

7-12分類模型的評(píng)估指標(biāo)（續(xù)）

7-13樸素貝葉斯算法

8章電商案例

8-1分析目標(biāo)：

8-2基于國(guó)外大型電商用戶購(gòu)買信息數(shù)據(jù)的客戶購(gòu)買預(yù)測(cè)模型構(gòu)建流程：

9章金融案例

9-1分析目標(biāo):

9-2基于大型金融公司的客戶貸款信息，構(gòu)建用戶信用評(píng)分卡模型的建模步驟：

【招生對(duì)象】

想從事數(shù)據(jù)領(lǐng)域工作，缺乏實(shí)踐技能的在校學(xué)生

希望轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)領(lǐng)域人員

個(gè)人發(fā)展遭遇瓶頸的數(shù)據(jù)分析師

有數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)需求的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)人員及管理者

對(duì)Python數(shù)據(jù)分析和挖掘感興趣的業(yè)界人士

【授課方式】

遠(yuǎn)程+面授

【上課時(shí)間】

周末8-17點(diǎn)

【學(xué)員風(fēng)采】

【教學(xué)現(xiàn)場(chǎng)】

【機(jī)構(gòu)簡(jiǎn)介】

目前，CDA已與國(guó)內(nèi)100多所高校進(jìn)行了戰(zhàn)略合作，建立了CDA數(shù)據(jù)分析師考試中心及人才培養(yǎng)基地；已出版30多本CDA數(shù)據(jù)分析師系列叢書，市場(chǎng)發(fā)行量數(shù)萬冊(cè)；已進(jìn)行500多期線上線下數(shù)據(jù)分析及大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，培養(yǎng)學(xué)員10萬+人次；已在全國(guó)70+城市舉辦15屆CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試，報(bào)考考生數(shù)萬人；已開展了四屆中國(guó)數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)（CDA SUMMIT），每屆參會(huì)人數(shù)3000多人；中國(guó)數(shù)據(jù)分析師俱樂部（CDA CLUB）每周舉辦各類型線上線下沙龍會(huì)議、公開課等活動(dòng)共1000多期。

【發(fā)展歷程】

2006年 開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、計(jì)量實(shí)戰(zhàn)，學(xué)術(shù)研究等相關(guān)培訓(xùn)視頻和現(xiàn)場(chǎng)班

2007年 開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析相關(guān)培訓(xùn)班

2011年 隨著大數(shù)據(jù)熱潮的來臨，依托累計(jì)上萬類共享資料，多年沉淀師資團(tuán)隊(duì)，論壇召集多位專家，研發(fā)CDA數(shù)據(jù)分析師體系

2013年CDA數(shù)據(jù)分析師品牌成立，提供系統(tǒng)化的大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)和認(rèn)證

2014年 CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第 一屆全國(guó)CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試

2015年第 一屆中國(guó)數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)（CDAS）在9月11日成功舉辦，參會(huì)人數(shù)逾3000人

2016年 CDA匯聚海內(nèi)外大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析專家上千人，推出就業(yè)班、數(shù)據(jù)科學(xué)家訓(xùn)練營(yíng)、企業(yè)內(nèi)訓(xùn)、CDA俱樂部等多個(gè)項(xiàng)目

2017年整合論壇與CDA數(shù)據(jù)分析師業(yè)內(nèi)資源，形成數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域生態(tài)圈，并進(jìn)一步升級(jí)CDA企業(yè)內(nèi)訓(xùn)體系，正式推出大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室

2018年北上廣深等多個(gè)城市均有校區(qū)；擁有200多位專業(yè)師資；培養(yǎng)學(xué)員超過3萬人，每年6月/12月全國(guó)28個(gè)城市舉辦CDA認(rèn)證考試

2019年已舉辦九屆數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試，得到業(yè)界廣泛認(rèn)可，學(xué)員遍布各大知名企業(yè)。人工智能產(chǎn)品“好學(xué)AI”問世，引領(lǐng)DT時(shí)代新一波技術(shù)培訓(xùn)浪潮

【機(jī)構(gòu)環(huán)境】