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Python 3 数据分析与挖掘系列课程

Python是数据驱动的AI时代相当重要的一门编程语言,但是,目前绝大多数的Python课程都是从IT工程师的角度出发进行讲解,过多强调编程技巧,较少涉及统计分析中所需要关心的问题。本系列课程将基于统计学和数据分析需求出发,讲解如何基于Python完成数据获取、数据管理、统计分析、数据挖掘等工作。

7

门课程

1004

人学习

81小时38分钟

课程总时长

张文彤

高级讲师

讲师评分:4.9

永久观看
 
系统化学习
 
24小时答疑
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专题价 ¥595.00
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总价 ¥1223.00

第一阶段:  Python数据分析基础

3门课程 29小时57分钟

玩转Pandas:数据管理平台Pandas的使用。 玩转数据可视化:数据可视化工具matplotlib+seaborn的使用。 玩转Python统计分析:常用统计描述与假设检验方法的Python实现。

  • Python数据分析系列视频课程--玩转Pandas

    57节 8小时5分钟
    课程目标:
    Pandas包是基于Python平台的数据管理利器,已经成为了Python进行数据分析和挖掘时的数据基础平台和事实上的工业标准,掌握其使用方法,是使用Python进行数据分析和数据挖掘的必备条件。本课程将从中国高校综合排名和北京PM2.5实测数据两个实际案例出发,在实战中学习Pandas包的使用方法。学习完本课程后,学员将能够独立使用Pandas包完成数据读入、数据清理、数据准备方面的工作,掌握如何使用统计图表工具进行数据信息呈现,为后续进一步进行数据分析建模和数据挖掘打下坚实基础。本课程已全部连载完成,未来将根据Pandas功能的变化不定期更新内容。【课程长度】总时长:8小时【学员基础】学员需要懂得Python语言的基本编程知识。学员事前不要求掌握统计分析的基本知识。学员事前不要求有任何统计软件的使用经验。【课程大纲】第1章:工具准备第2章:数据的导入与导出第3章:变量列的基本操作第4章:胖哒黑魔法:索引第5章:案例行的基本操作第6章:变量变换第7章:文件级别的数据管理第8章:数据清洗第9章:处理日期时间变量第10章:数据的图形展示第11章:数据特征的分析探索第12章:北京PM2.5数据分析

    课程大纲

    免费试看

  • Python数据分析系列视频课程--玩转数据可视化

    73节 11小时44分钟
    课程目标:
    matplotlib包是基于Python平台的统计绘图利器,是在python平台上完成数据可视化不可或缺的工具,而基于matplotlib进一步开发的seaborn,更是将数据呈现与可视化的可用性推到了一个新的高度, pandas + matplotlib + searborn已经构成了数据管理与可视化的一套完整环境。本课程将从中国消费者信心指数项目这一实际案例数据的可视化需求出发,在实战中学习matplotlib+seaborn包的使用方法。学习完本课程后,学员将能够:    掌握如何使用matplotlib+seaborn进行数据信息的精美呈现。    掌握如何综合使用pandas + matplotlib + searborn环境完成数据可视化工作。    为后续进一步进行数据分析建模和数据挖掘打下坚实基础。【课程长度】总时长:约10小时【学员基础】学员需要懂得Python语言的基本编程知识。学员需要掌握pandas的基本使用知识,建议提前或同步学习本系列课程中的pandas课程《玩转Pandas》。学员事前不要求掌握统计分析的基本知识。

    课程大纲

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  • Python数据分析系列视频课程--玩转Python统计分析

    64节 10小时7分钟
    课程目标:
    以真实商业案例为数据基础,课程内容围绕scipy.stats和statsmodels包的相关功能展开,从统计分析实战的角度出发详细介绍了如何在Python中完成数据描述、t检验、单因素方差分析、卡方检验、相关回归等统计分析操作。通过本课程的学习,学员将深入掌握如何正确考察这些方法的适用条件,正确选择所需的方法加以应用,从而既满足了相关统计分析功能的需求,又为进一步学习statsmodels包中的复杂建模功能打下坚实的基础。【课程大纲】第1章:变量的统计描述第2章:连续变量的比较:t检验第3章:检验方法适用条件的考察第4章:多组均数的比较:单因素方差分析第5章:有序分类变量的比较:非参数统计分析方法第6章:无序分类变量的比较:卡方检验第7章:变量间的关联性分析第8章:线性回归模型入门第9章:样本量的计算【课程长度】总时长:10小时【学员基础】学员需要懂得Python语言的基本编程知识。学员事前不要求掌握统计分析的基本知识,但建议完全没有统计基础的学员事先学习免费视频课程《统计分析轻松入门》。学员事前不要求有任何统计软件的使用经验。

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第二阶段:  Python统计建模与数据挖掘

2门课程 29小时56分钟

玩转统计模型:各种复杂统计分析模型在statsmodels+sklearn中的实现。 玩转数据挖掘:数据挖掘完整流程在sklearn中的实现。

  • Python数据分析系列视频课程--玩转统计模型视频课程

    85节 18小时28分钟
    课程目标:
    系统、全面的介绍方差分析模型、回归模型、logistic回归等各种经典统计模型,以及树模型、神经网络、支持向量机、最近邻方法等各种现代数据挖掘模型的算法原理,模型优缺点,适用条件及考查方式,并学习这些模型在sklearn和statsmodels中的具体实现方法。本课程为统计原理与操作并重,在详细阐明各种模型算法特点的基础上,再对这些方法的python实现进行学习。学习完本课程后,学员将能够独立使用sklearn和statsmodels拟合各种统计模型,满足实际研究工作或数据挖掘项目中的建模需求。【课程大纲】第1章:统计模型课程概述第2章:方差分析模型第3章:线性回归模型第4章:线性回归的衍生模型第5章:logitsic回归第6章:决策树模型第7章:神经网络第8章:支持向量机第9章:主成分分析与因子分析第10章:聚类分析第11章:最近邻分析第12章:生存分析【课程长度】总时长:19小时【学员基础】学员需要懂得Python语言的基本编程知识,有基本的程序查错能力。学员事前应当掌握统计分析的基本知识,建议完全没有统计基础的学员事先学习免费视频课程《统计分析轻松入门》和《统计模型轻松入门》。本课程为python数据分析系列课程的高级内容,建议学员事先学习《玩转pandas》、《玩转统计分析》等基础课程。

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  • Python数据分析系列视频课程--玩转数据挖掘视频课程

    64节 11小时27分钟
    课程目标:
    Sklearn是python用于数据挖掘以及机器学习的利器,但是其功能庞杂,初学者很难理清脉络,快速掌握其应用精髓。本课程以以CRISP-DM为理论指导,系统介绍了sklearn在数据挖掘/机器学习各个环节的功能实现,从数据挖掘实战的角度出发详细介绍如何在sklearn中完成数据预处理、数据降维、数据建模、模型评估等各种操作,并突出特征选择、模型调参,模型集成等在数据挖掘实战环境中的重要课题。学习完本课程后,学员将能够独立使用sklearn完成数据挖掘或机器学习实际项目。【课程大纲】第1章:python机器学习/数据挖掘概述第2章:数据的预处理第3章:特征选择与信息浓缩第4章:回归类模型的训练第5章:类别预测模型的训练第6章:聚类模型的训练第7章:评估模型效果第8章:数据的拆分第9章:模型参数优化第10章:模型集成【课程长度】总时长:12小时【学员基础】学员需要懂得Python语言的基本编程知识,有基本的程序查错能力。学员事前应当掌握统计分析的基本知识,建议完全没有统计基础的学员事先学习免费视频课程《统计分析轻松入门》和《统计模型轻松入门》。

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第三阶段:  Python文本挖掘与深度学习

2门课程 21小时44分钟

玩转文本挖掘:文本挖掘(自然语言处理)在word2vec,gensim中的实现。 玩转深度学习: CNN、RNN、LSTM等深度学习模型Keras+Tensorflow环境下的实现。

  • Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘

    64节 10小时19分钟
    课程目标:
    文本挖掘(TM),又称自然语言处理(NLP),是AI时代炙手可热的数据分析挖掘前沿领域,其所涉及的人机对话系统,推荐算法,文本分类等技术在BAT等企业中都得到广泛应用。本课程将使用经典武侠小说、大众点评抓取结果、微博语料数据等多个实际案例进行教学。本次课程将会从最基础的分词、词袋模型、分布式表示等概念开始,全面介绍文本挖掘技术的各个方面,特别会针对目前最热的word2vec,gensim 等结合实际案例进行学习,帮助学员从零基础直接升级至业界的**技术前沿。学习完本课程后,学员将能够独立使用Python环境完成中文文本挖掘的各种工作。本课程已全部更新完毕,未来将根据方法学的**进展做不定期更新。【课程长度】总时长:约11小时【学员基础】学员需要懂得Python语言的基本编程知识。建议学员事先学习本系列课程中的Pandas课程,本课程中的数据管理将会用到Pandas的相关知识和操作。【课程大纲】第1章:文本挖掘概述第2章:磨刀不误砍柴工第3章:分词第4章:词云展示第5章:文档信息的向量化第6章:关键词提取第7章:抽取文本主题第8章:文本相似度第9章:文档分类第10章:情感分析第10章:自动摘要第11章:自动写作

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  • Python数据分析系列视频课程--玩转深度学习

    64节 11小时24分钟
    课程目标:
    系统、全面的介绍卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络等深度学习算法的原理,优缺点,并学习这些模型在python( Keras+Tensorflow)环境下的实现方法。本课程为统计原理与操作并重,在详细阐明各种模型算法特点的基础上,再对这些方法的python实现进行学习。学习完本课程后,学员将能够独立使用Keras+Tensorflow拟合神经网络、CNN、RNN、LSTM等各种深度学习模型,并能够使用VGG、ResNet等已有模型进行迁移学习,以满足实际研究工作或数据挖掘项目中的建模需求。【课程大纲】第1章:深度学习概述第2章:准备软件环境第3章:神经网络模型入门第4章:Keras操作入门第5章:卷积神经网络第6章:图像预处理第7章:迁移学习第8章:循环神经网络第9章:长短期记忆网络【课程长度】总时长:11小时【学员基础】学员需要懂得Python语言的基本编程知识,有基本的程序查错能力。学员事前应当掌握统计分析的基本知识,建议完全没有统计基础的学员事先学习免费视频课程《统计分析轻松入门》和《统计模型轻松入门》。学员应当熟悉数据挖掘的相关知识,建议学员事先学习《数据挖掘轻松入门》,或者《玩转数据挖掘》课程。

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课程名称 操作
Python数据分析系列视频课程--玩转Pandas 付费用户专享
Python数据分析系列视频课程--玩转数据可视化 付费用户专享
Python数据分析系列视频课程--玩转Python统计分析 付费用户专享
Python数据分析系列视频课程--玩转统计模型视频课程 付费用户专享
Python数据分析系列视频课程--玩转数据挖掘视频课程 付费用户专享
Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘 付费用户专享
Python数据分析系列视频课程--玩转深度学习 付费用户专享

Python 3 数据分析与挖掘系列课程

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