班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
每個班級的人數限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。 |
上間和地點 |
上部份地點:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領館區1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 最近開間(周末班/連續班/晚班):2019年1月26日 |
實驗設備 |
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質量保障 |
1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽; 2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。 3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書,提升職業資質。專注高端技術培訓15年,端海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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第一階段:Python編程基礎和網絡爬蟲
1.數據分析行業概述
2.Python安裝及介紹
3.Python編程基礎
4.Python爬蟲基礎知識
5.網絡請求及相應 -Requests
6.HTML文檔解析 -BeautifulSoup
7.常見反爬蟲機制及應對
8.通過API獲取數據
9.Python爬蟲實戰之頭像下載
10.Python爬蟲實戰之抓取書籍簡介
第二階段:Mysql數據庫基礎
1.Mysql數據庫知識介紹
2.Mysql數據庫的基本操作
3.Mysql數據表的基本操作
4.數據類型和約束條件
5.數據的CRUD操作之增加、刪除、修改數據表
6.SQL數據庫單表查詢和聯合查詢
7.SQL操作符和函數
8.SQL綜合案例:彩票數據核對練習
9.SQL綜合案例:電商數據查詢練習
第三階段:數據分析之統計學基礎
1.數據分析行業與知識簡介
2.概率論基礎知識
3.描述性統計分析
4.統計量與抽樣分布
5.參數估計:點估計和區間估計
6.假設檢驗方法
7.方差分析的基本原理和操作
第四階段:Python進行統計分析和數據清洗
1.使用Python SQL進行數據整合
2.使用Python進行描述性統計分析
3.使用Python進行數據整合與數據清洗
4.使用Python進行數據分組和抽樣
5.使用Python進行統計分析
6.轉化漏斗與A/B對比測試
第五階段:Python進行回歸和降維分析
1.使用線性回歸做客戶價值預測
2.使用邏輯回歸做客戶流失預警
3.連續變量關系探索與變量壓縮:主成分、因子分析
4.聚類分析與客戶分群
5.市場分析其他工具:對應分析與多維尺度分析
第六階段:Python時間序列和綜合案例
1.簡單時間序列分析法:平滑算法
2.平穩時間序列(ARMA)模型設定與識別
3.非平穩時間序列(ARIMA)模型
4.時間序列建模步驟
5.案例:使用Python進行零售業銷量預測
6.案例:量化投資行業時間序列分析
第七階段:Python數據可視化
1.繪圖思想的基本原理
2.Python數據可視化包Matplotlib介紹
3.使用Matplotlib進行基本的圖形繪制
4.Python數據可視化-Seaborn
5.Python數據可視化-Pyecharts
6.Python地圖繪制
第八階段:期中項目作業與答辯
課題1:電商客戶價值預測
課題2:網站流量數據分析
課題3:信用卡客戶流失預警
課題4:銀行電話營銷響應分析以上課題僅供參考
第九階段:Python數據挖掘基礎與數據倉庫建置
1.Python數據挖掘簡介
2.數據挖掘方法論CRISP-DM介紹
3.數據挖掘技術概述
4.數據前處理方法
5.關鍵變量發掘技術
第十階段:Python進行預測型數據挖掘
1.樸素貝葉斯與最近領域
2.決策樹算法
3.神經網絡
4.支持向量機
5.集成學習:Bagging,Boosting,Random Forest
6.特征工程
第十一階段:Python進行描述性數據挖掘與進階算法
1.聚類分析
2.關聯規則
3.序列模式
4.深度學習
5.文本挖掘
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