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雷达卡
自从1991 年诞生以来，Python 已经成为最受欢迎的动态编程语言之一，而且这种趋势还在上升（当然还有Perl、Ruby 等等）。许多人一开始接触Python 就爱上了这个语言，这其中也包括我。经常能够看到有网友在论坛里为了哪个软件更好用而争个不停，其实没有最好的软件，因为任何软件都有它的局限性，任何人心里的“最好”都是“合适自己使用”的代名词。所以我不会尝试说服你认为Python 是最合适科学计算和数据分析的工具。
Python 已经成为越来越多美国顶级大学的计算机编程入门语言了。美国计算机排名顶尖的麻省理工学院和加州大学伯克利分校已经将他们的计算机编程入门教学语言改为了 Python。
三大 MOOC 提供商（edX、Cousera、Udacity）都提供使用Python 教学的计算机编程入门课程。同时，不同专业领域的教授也都倡导使用 Python 作为入门语言进行教学。
其实我只是想告诉你，Python 是一个既人性化，又优雅，而且单纯的工具。不管你是熟练使用其他软件的程序员/数据分析师，抑或是编程小白，都可以轻松的掌握Python，并使用她进行数据处理和分析，这也是我们这次课程的根本目标——学以致用。
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Python讲师简介：
阎老师，长期从事数据分析的理论研究、教学和实践工作。
长期关注Python的发展和国内外各行业的应用情况，一直保持着与统计应用前沿的密切接触，在数据挖掘应用、市场研究应用等领域经验丰富。
擅长企业数据分析和企业诊断，参与多项、省级课题的科研工作，曾任多家电商企业的运营顾问和培训师，积累了大量实战经验。
Python课程大纲：
Python初级：
01. Python概览
1.1 选择合适操作系统的版本
1.2 安装和配置外部接口(IDE)
1.3 创建Python项目
1.4 帮助文档的使用
02. 深入 Python流程控制
2.1 if条件语句
2.2 while循环语句
2.3 for循环语句
2.4 嵌套语句
2.5 循环控制语句
03. 函数及数据结构
3.1 定义函数
3.2 一般性的函数参数格式
3.3 特殊参数格式及用法
3.4 参数用法小结
3.5 Python主要内置函数及用法
3.6 全局变量和局部变量
3.7 数据结构
04. 数据处理与计算
4.1 数据分析标准库
4.2 Numpy生成和创建数组
4.3 数组索引和切片
4.4 数组的算术和统计运算
4.6 简单线性代数
4.5 数据的读取
05. 数据描述与分析
5.1 汇总和计算描述统计
5.2 处理缺失数据
5.3 数据加载、存储与文件格式
06. 绘图与可视化
6.1 基本绘图命令概览
6.2 描述性统计图形概览
6.3 图形元素属性的简单设定
6.4 饼图示例
07. 数据挖掘初探
7.1 一元线性回归
7.2 最优化方法—梯度下降法
7.3 简单的假设检验
08. 异常处理(附录)
Python高级：
01. 线性代数的实践
1.1 创建矩阵
1.2 矩阵的基本运算
1.3 解多元一次方程
1.4 判断正定矩阵
1.5 求解协方差矩阵
1.6 求相关系数矩阵
1.7 线性规划选址
02. 统计分析：回归模型探讨
2.1 线性回归拟合
2.2 广义线性回归拟合
2.3 Logit回归拟合
2.4 Robust回归拟合
2.5 分位数回归
2.6 岭回归
03. 统计分析：假设检验
3.1 T检验
3.2 单因素方差分析再探讨
3.3 重复抽样的单因素方差分析
3.4 多因素方差分析
3.5 单因素卡方检验
3.6 双因素卡方检验
04. 预测算法：回归模型的机器学习应用
4.1 机器学习数据概览
4.2 广义线性回归模型的机器学习应用
4.3 岭回归的机器学习应用
4.4 Logistic回归的机器学习应用
05. 分类算法：判别分析与聚类
5.1 决策树分类器
5.2 kmeans聚类算法及可视化表达
5.3 谱聚类及可视化表达
5.4 主成分分析
5.5 判别分析
0.6 时间序列分析
6.1 平稳性检验
6.1.1 自相关或偏相关系数的平稳性检验
6.1.2 ACF和PACF可视化展示
6.1.3 单位根检验
6.2 平稳时间序列模型预测
6.2.1 平稳时间序列分析
6.2.2 绘图判断残差正态性
6.2.3 平稳时间序列模型预测
6.3 非平稳时间序列处理
6.4 VAR模型
07. 绘图工具深入学习
7.1 Matplotlib绘图
7.1 1 Matplotlib基本设置
7.1.2 修改参数，移动坐标轴
7.1.3 添加文字注释
7.1.4 Matplotlib基本图形的绘制
7.2 Chart绘图
Python统计计量：
Part-1 Python初探
01. Python语法结构概览
教学内容：兼顾应用广泛的Python 2.x与日益兴盛的Python 3.x，从基本的原理和语法格式入手， 教授Python基础内容。
教学目的： 深入Python流程控制语句，夯实基础，这部分内容将贯穿课程始终，熟练到就算没有开放的扩展库，自己也能根据公式做模型。
1.1 一个概览式的例子
1.2 基本语法与数据
1.3 条件与条件语句
1.4 循环与嵌套
1.5 循环控制语句
02. Python函数与数据结构
教学内容： Python基础的核心内容。
教学目的： 了解各类函数、参数和变量的区别和联系，能够提升编程质量，使内容更加完善与流畅。
2.1 认识与定义函数
2.2 参数形式与返回值
2.3 内置函数形式
2.4 变量类型及应用
2.5 数据结构及应用
03. 数据处理与计算
教学内容： 介绍的丰富且成熟的第三方扩展库，解读数据分析的逻辑和分析结果。
教学目的：学会使用Python进行更加便捷的数理统计与计量分析，结果更加全面，解释性更强。
3.1 常用模块概览
3.2 数据的导入与导出
3.3 描述性数据统计
3.4 两总体对比推断
3.5 方差分析
3.6 卡方检验
3.7 非参数统计分析
04. 数据清洗
教学内容： 检查数据一致性、处理无效值和各种填补缺失值的方式。
教学目的： 迈出数据处理的步，能够识别并处理不清洁的数据，使数据更有利于后续的数据分析与挖掘。
4.1 数据的整理
4.2 数据的集成
4.3 原始数据变换
4.4 数据归约
4.5 处理缺失值
Part-2 关于截面数据
05. 线性回归模型
教学内容： 学会使用单纯也是实用且频频出现在Top期刊中的线性回归模型。
教学目的：学会使用Python固定语句进行回归，合理地构建模型、选择变量、解释结果。
5.1 小样本&大样本OLS
5.2 使用虚拟变量
5.3 非线性回归处理
5.4 异方差
5.5 自相关
5.6 主成分分析（PCA）与因子分析（FA）
06. 内生性的解决办法
教学内容： 处理各类研究中如影随形的内生性问题。
教学目的：能够完爆一个内生性，并使用Python处理内生性，使论文轻松达到“A-level”。
6.1 工具变量法（IV）
6.2 两阶段最小二乘拆解内生性（2SLS）
6.3 广义矩估计（GMM）
6.4 倍分法
07. 离散变量模型
教学内容： 介绍较早的离散选择模型——Logit/Probit模型，这是很多0/1选择问题的主要方法，也是社会学、心理学、经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。
教学目的：学会针对不同的问题选择合适的离散选择模型解决问题，并解释结果。
7.1 二值型Logit/Probit模型
7.2 多值型Logit/Probit模型
7.3. 定序Logit/Probit模型
7.4 计数模型
Part-3 关于时间序列
08. 平稳时间序列分析
教学内容： 时间序列分析的基础，一般的时间序列分析往往都是针对平稳序列，对于一些非平稳序列，也会通过某些变换转成平稳序列来处理。
教学目的： 学会识别平稳时间序列，并使用Python进行一系列后续分析与预测，得出并解释分析结果。
8.1 时间序列特征
8.2 ARMA基本逻辑及应用
8.3 自回归分布滞后模型
8.4 自相关与偏自相关
8.5 向量自回归
09. 非平稳时间序列
教学内容： 与平稳时间序列具有截然不同的非平稳时间序列的原理与应用。
教学目的：学会识别经济数据形成的时间序列的平稳性，使用Python进行后续处理、分析与预测，并解释结果。
9.1 ARIMA基本逻辑及应用
9.2 单位根问题
9.3 单整&协整
Part-4 关于面板数据
10. 面板数据回归
教学内容： 使用日益广泛的面板数据的原理、应用与建模。
教学目的： 掌握模型的基本思想和使用方法，灵活使用固定效应和随机效应，更准确地解读数据背后的经济含义。
10.1 静态面板模型
10.2 动态面板模型
10.3 非线性面板模型
Python课程优惠：
初级班600元，高级班800元，计量班1500元
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电话：010-53352991
QQ：42884447
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