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2018-01-09

      前段时间,覃老师分享了一篇文章,数据整理中经典的分类汇总问题的Python实现,得到了坛友积极地讨论和学习。新年又有一波福利,2018年1月26日开放10个免费试听名额,这次是深圳现场班,名额有限,不想错过的朋友们请联系文末张老师。


Python数据挖掘深圳班.jpg


老师简介:

      覃老师,早年毕业于中国人民大学统计学院,近20 年来一直进行着数据分析的理论和实践,熟悉数据分析与建模,擅长使用Python、R语言、SAS和Spark解决大数据建模及算法优化难题,积累了大量实践案例,经验丰富;善于用逻辑贯穿数据分析过程,把深奥的思想和方法用通俗易懂的语言讲述清楚透彻,善于用数据分析计算机程序实现从数据到结论到预测的落地过程。2010 年至今培养了上万名(包括首批)使用R语言、SAS和Python等工具实现数据分析和挖掘的专业人士,帮助他们在数据挖掘领域提升工作技能或实现就业。

      覃老师曾在某世界500强金融业公司工作期间曾带队负责开发国内首款基于数据分析建模、随机模拟和最优化精确计算的金融年金产品,该产品销售额持续领跑同业市场多年,获得金融产品创新大奖。

      覃老师培训或完成过数据分析和挖掘项目的企业有中国人寿、陆金所、中国建设银行、汇丰银行、北京银行、渤海银行、宁波银行、吴江农商行、中国移动等。


      强化的培训,应该让你学完后很自信,学以致用,快速上手解决工作中的问题。2018年1月26日——28日深圳如期开课,跟着覃老师一起学习Python数据挖掘技术。


Q:3天课程能学到什么知识:

A:1初学者快速掌握Python数据分析和数据挖掘(含机器学习)的思想和方法;

     2老师结合典型数据分析和挖掘案例进行深刻地分析;

     3学会科学有效的知识和能力结构体系框架,为今后数据分析工作打下良好的基础;


Q:没有基础能学习吗?

A:1可以学习,有统计 数学 计算机等专业背景学员消化知识点会快些;

      2全程没有艰深的公式,几乎全部以实际案例带动启发理解;   

      3 注重实际工作经验分享,让学员在工作学习中少走弯路;


课程安排:

上课时间:2018年4月21—24日

上课地点:深圳市南山区科技园北区科技北一路17号摩比大厦

现场费用:3600/2800元(学生价格2800元 仅限全日制本科生及硕士研究生)

直播费用:2800元/人(同步上课时间 课程内容)

每天授课:上午9:00-12:00;下午13:30-16:30;16:30-17:00(答疑)


(深圳现场班)

(远程直播班)


课程优惠:

1.现场班老学员9折优惠;

2.同一单位三人以上同时报名9折优惠;

以上优惠不叠加


3天课程内容有点丰富,申请1月26日试听的朋友联系张老师,仅有10个名额!


在线咨询

张老师

手机:13718534278(微信)

QQ:28819897122881989712

邮箱:zhangwei@pinggu.org


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2018-1-9 10:13:04
一、课程大纲
第一阶段: Python 基础精要,零基础也能学会
1. 语法初步
2. 列表、字符串和元组
3. 集合与字典
4. 条件和循环语句
5. 若干重要内置函数应用
6. 文件操作
7. 函数及其应用
8. 正则表达式
9. 数据库和 Python
10.排序算法、 动态规划算法、递归算法等算法

第二阶段:numpy、pandas等进行数据清洗和整理,充分统计分析数据
1. 整理数据(切片、产生随机数、复制、广播、排序等)
2. 数据索引和选择的各种方法
3. 数据的分组、分割、合并、变形
4. 缺失值和空值的数据处理
5. 时间序列数据处理、建模和预测(ARIMA)
6. 含中文数据的处理
7. 数据去重、去离群值
8. R语言和Python(pandas)数据整理和建模的比较
9. 描述统计和推论统计分析

第三阶段:Python机器学习算法和数据挖掘案例实战
1. 文本挖掘原理和案例(Logistic回归模型对文本的分类)
2. 预测分析核心算法(图片的K-means聚类分析)
3. 机器学习经典算法(图片的识别和分类:PCA建模)
4. 概率统计(二维手写数字识别KNN方法)
5. 数据可视化(推荐系统和精准营销 最近邻方法、协同过滤)
6. 金融建模分析(数据可视化的各种情形)
7. 客户画像和精准营销(新闻的文本分类 TF-IDF准则、旅游新闻个性化推荐)
8. 算法和模型的优化(手写识别)
9. 模型精度评估和提升(朴素贝叶斯决策)
10.特征选取的方法(酒的品质分类预测)
11.最佳K-means分类数(机器学习的格点搜索和参数寻优)
12.交叉验证(惩罚线性回归分类器)
13.不平衡数据处理(使用支持向量机识别和分类)
14.XGBoost 使用案例        (金融时间序列预测)
15.贝叶斯分析(机器集成学习算法)
16.逼近和最优化         (随机模拟)
17.自然语言概率图模型(用户流失预警)
18 马尔科夫&蒙特卡罗(量化投资实战)



(深圳现场班)

(远程直播班)



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2018-1-9 10:18:54
Python 是一种不受局限、跨平台的开源编程语言,它功能强大且简单易学。因而得到了广泛应用和支持
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2018-1-9 10:20:17
Python 是基于 C 的一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。近几年来 Python 在 数据分析领域逐渐占据了统治地位,成为了名副其实的 Number 1。
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2018-1-9 10:20:30
嗯嗯,把自学的东西让专家捋一捋,随便请教一下自己的问题
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2018-1-9 10:29:20
初学者快速掌握Python数据分析和数据挖掘(含机器学习)的思想和方法
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