Python資料分析班

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第一課 Python入門
知識點1：Python安裝
知識點2：常用資料分析庫NumPy、Scipy、Pandas、matplotlib安裝
知識點3：常用進階資料分析庫scikit-learn、NLTK安裝
知識點4：IPython的安裝與使用
知識點5：Python2與Python3區別簡介
實戰項目：Python常用科學計算
第二課 準備資料與Numpy
知識點1：多維陣列對象
知識點2：元素層級處理函數
知識點3：利用數組進行資料處理
知識點4：檔案輸入輸出
知識點5：線性代數相關功能以及線性代數基礎知識
知識點6：隨機數的產生
實戰項目：通過實際代碼示範NumPy的多維陣列與線性代數矩陣操作，以及資料輸入輸出
第三課 Python資料分析主力Pandas
知識點1：基本資料結構
知識點2：準系統：索引，選取，過濾，排序...
知識點3：基本統計功能
知識點4：缺失資料處理
知識點5：層次化索引
實戰項目：通過實際代碼示範pandas處理及統計資料
第四課 資料擷取與處理
知識點1：工業界常見資料格式與形態
知識點2：python對不同格式的資料讀寫
知識點3：pandas資料處理複習
知識點4：資料簡易爬取與解析
知識點5：Regex：快捷捕捉你想要的資訊
實戰項目：簡易網頁爬取與資料解析處理
第五課 資料視覺效果Matplotlib
知識點1：資訊可視化和資料視覺效果的基本原理
知識點2：常見可視化的方式
知識點3：如何針對資料特點設計可視化方案
實戰項目：一典型可視化方式的實現（提供課堂ipython代碼執行個體）
第六課 使用NLTK進行Python文本分析
知識點1：分詞
知識點2：詞性標註
知識點3：情感分析
知識點4：詞形還原
知識點5：拼字檢查
知識點6：文本分類
實戰項目：一個典型文本分類流程的實現
第七課 python 社交網路分析igraph
知識點1：社交網路分析指標介紹
知識點2：pagerank演算法
知識點3：igraph中多種社區發現演算法介紹
實戰項目：如何構造一個圖，節點、邊操作，以及基礎圖演算法使用和可視化案例
第八課 Python機器學習scikit-learn
知識點1：scikit-learn簡介
知識點2：機器學習的處理流程：以scikit-learn為例
知識點3：scikit-learn的最佳化方法（並行化處理，cython的使用等）
實戰項目：以手寫數字識別和樓價預估為例，如何利用sklearn進行機器學習的特徵轉化、建模、可視化，以及最後的模型評估
第九課 資料科學完整案例
知識點1：資料擷取與解析：你愛的足球隊
知識點2：用“資料”的眼睛去看球：“一個人完成的央視資料統計”
知識點3：球員資料統計與可視化：“到底誰是最好的球員？”
實戰項目：從抓取資料、解析資料、分析資料，到可視化、建模完整走一遍，從實際案例中一舉窺探數學科學完整工作流程
第十課 Python分散式運算
知識點1：Python多進程模組Multiprocessing
知識點2：Python使用Hadoop分散式運算庫mrjob
知識點3：Python使用Spark分散式運算庫PySpark
實戰項目：分別使用MapReduce和Spark實現wordcount


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