python和数据分析的完美结合的时代到来了,您准备好了吗?从石油驱动到数据驱动的转变的今天,掌握数据分析的基础理论固然重要,而掌握一门简单而好用的数据处理语言更为重要。
一些朋友自学python过程中,发现书也能看懂,书上的代码也能看懂,但自己不能做习题,也不能写代码解决问题。原因是初学者没有学会程序设计思维、解决问题的方法、编程思路。编程思想的养成需要一个过程的,在编码过程中思考,多动手写代码。有时候,想不明白的地方,有人稍微点破一下,那层纸就很容易破。
Python数据分析师北京现场&全国远程
时间:2016年3月14-17日、 3月21-22日(共6天课程)
地点: 北京市海淀区 人大经济论坛培训中心
费用:现场班 5600元/4500元(凭学生证优惠)
远程班 4900元/3500元(凭学生证优惠)
讲师介绍:
曹正凤;北京理工大学软件工程硕士,首都经济贸易大学统计学博士,人大经济论坛大数据中心总工程师, CDA课程金牌讲师、人大经济论坛Hadoop大数据分析师培训负责人。
曾参与神州数码(中国)有限公司软件集团电信软件本部研发的下一代运营支撑系统(NGOSS)项目、国家统计局全国烟草消费市场调查研究项目;曾主持研发台湾辅仁大学网上在线考试系统。具有多年的数据分析项目实践经验和统计学教学经验,研究方向为数据挖掘领域的前沿算法研究,包括随机森林算法、神经网络等内容;发表多篇论文,且发表的EI核心收录论文《基于多因素方差分析的遗传算法优化研究》受到多次检索;出版专著《从零进阶!数据分析的统计基础》一部,半年内销量达万册,受到读者欢迎。
王伟;北京邮电大学计算机科学与技术硕士,北京石油化工学院实验师,教育部高级网络安全工程师,高级网络架构规划工程师,熟练掌握Python、C、Java等开发语言,熟悉TCP/IP协议,熟练配置各类网络设备,具有高级网络运维经验。曾参与北京石油化工学院的网络建设与信息化建设,承担北京石油化工学院的C语言、数据库原理、操作系统、计算机网络等课程的教学工作,发表多篇程序设计与开发相关的论文。
常国珍;现就读于北大光华管理学院,会计系。主要研究领域是宏观不确定条件下的企业价值评估与信用风险管理。拥有8年数据挖掘工作经验;熟悉银行IT系统环境,尤其是评级器系统,从事过银行数据集市和数据挖掘平台的构建工作。曾就职于亚信科技(中国)有限公司市场部、方正国际金融事业部和长江商学院投资者研究中心。目前为SAS公司数据挖掘与统计分析课程的兼职讲师,培训客户包括人行征信、民生银行、光大银行、中信银行、江苏银行、泰康保险等金融或大型国企。
课程安排 | 课程名称 | 课程大纲 | 预期效果 |
3月14日 | 数据分析的统计基础 | 1.python语言的历史及发展方向概述 2.数据分析过程概述 3.描述性统计分析 4.概率论与数理统计介绍 5.抽样估计与假设检验 6.均值检验的统计量与检验分析 7.方差分析、相关分析与回归分析 | 零基础入门,全面掌握数理统计的基础知识,了解数据分析的基本思路 |
3月15-16日 | python程序设计基础 | 1.python语言简介 2.python基本语法(基本的数据类型、内建的数据结构、运算符、函数) 3.python列表和元组 4.python中的字符串处理 5.条件、循环和其他语句 6.python的文件处理 7.python的异常及处理 8.可用的函数和模块 9.使用python实现网页爬虫 10.穿插多个案例,如编制九九表、三角形的面积、计算平均成绩、网页爬虫 | 了解java程序设计的基本思想,熟练利用IDE进行简单的python程序设计,熟练使用python的重要的算法包。我们将语法和思维方式融入到实际的例子中,尽量淡化计算机语言的色彩,着重让大家通过各种例子轻松的跨越“编程恐惧症”,掌握Python的语法结构和需要注意的问题。 |
3月17日 | python数理统计分析 | 1.使用python程序进行数据预处理:数据的导入、变换、清洗、异常值处理 2.使用python程序进行数据描述性统计 3.使用python程序实现单样本t检验、独立样本T检验和相关样本T检验 4.使用python程序实现单因素方差分析和多因素方差分析 6. 使用python程序进行单因素卡方检验 7.在Python中使用线性回归预测数据 | 以案例的形式,引导学员进入python的数理统计世界,能掌握python语言进行专业的数理统计分析,能熟练调用numpy, scipy, matplotlib, pandas等包进行正确的数理统计分析。 |
3月21-22日 | python数据挖掘技术 | 1.一元线性回归模型 2.多元线性回归模型 3.线性回归分析的结果呈现与解读 4.Logistic回归模型的应用 5.数据拟合与广义线性回归 6. K—Means聚类算法 7.决策树分类算法 8.KNN分类算法 9.朴素贝叶斯分类器 10.逻辑回归分类 11.SVM支持向量机 12.使用python进行文本挖掘 | 以案例的形式进入python的数据挖掘世界,全面掌握回归、聚类、分类、主题推荐等数据挖掘技术,并能熟练调用numpy, scipy, matplotlib,scikit-learn, libsvm等包进行正确的数据挖掘分析。 |
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1.赠送独家讲义 数据 全套视频(永久学习)
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1. 提交报名信息
2. 在线缴费:http://baoming.pinggu.org/paycenter.aspx
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同一老师的同一课程,如果一次学习没有学会以后可以免费再听;
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