楼主: 资料狂人
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[学科前沿] 为什么选择Python?你准备好了吗?   [分享]

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资料狂人 在职认证  发表于 2020-2-11 09:28:30 |显示全部楼层

让我们先了解一下在数据科学社区中最受欢迎的编程语言:Kaggle的一项调查结果显示,在数据科学家和机器学习爱好者的线上社区中,Python是使用率最高的编程语言 ,其次是SQL和R:

1.jpg


为什么数据科学家们喜欢Python?

对于复杂的数据问题,解决过程都包括四个主要的步骤:数据收集和清洗、数据探索、数据建模和数据可视化。

Python可以在整个流程中提供必要有效的处理工具,每一个步骤都有专门的工具库

此外,Python被认作是人工智能和机器学习的基础语言,而数据科学和人工智能又有着密切的交集。


数据收集和清洗

通过Python,你可以加载各式各样不同格式的数据,无论是你想直接把SQL表格载入到你的程序中,还是说需要爬取网站信息,Python都可以帮助你轻松完成这些任务:前一个任务可以用PyMySQL包,后一个任务可以用 BeautifulSoup包。在提取和替换数值后,你可能要还在数据清洗阶段处理缺失值和无意义值。

此外,如果你在处理某一特殊的数据集时遇到麻烦,你可以去网上搜索这一数据集名称再加上“Python”,或许就能够找到解决方案。


数据探索

在这一过程中你需要理清业务逻辑中所发现的问题,并将这一问题转换成标准化的数据科学问题。

为了实现这一点,需要对数据的类型进行进一步的探析,并将它们分离成不同的数据类型,比如说数值(numerical)、序数(ordinal)、标称(nominal)、类别(categorical)等,以便提供它们所需的处理方式。

一旦理清了数据所属的类别,就可以使用Python中用作数据分析的库NumPy和Pandas来对这些数据进行探索了。

除此之外,Python在数据探索的过程提供了大量的工具,你可以在搜索引擎中进行检索来获得更多的信息。


数据建模

这对于数据科学流程来说是一个非常关键的阶段,而建模之前的特征选择阶段,你可能需要对现有的数据集进行降维的工作。Python语言能够非常方便的帮助你进行这一项任务,它拥有许多高级的工具库来帮助你解决这些问题。

你是否想要就自己的数据执行一个数值模型分析呢?只需要使用Python中的Numpy就行!利用SciPy你可以轻松地使用科学计数和计算。而Python上的Scikit-learn代码库给你很多直观的接口,帮助你在数据上应用机器学习算法,整个过程不会察觉到任何困难。


数据可视化和解释

Python带有许多数据可视化的包。Matplotlib是最为常用的库,可以生成基本的图形和图表。如果你需要设计精美的高级图表,你也可以试一下另一个Python包Plotly。

还有一个Python包IPython,可以帮助你进行交互式数据可视化,并支持利用GUI工具箱。如果你想把你的调查结果嵌入到交互式网页中,nbconvert 函数可以帮助你将IPython转化或把Jupyter notebooks放入到HTML代码片段中。


为什么在踏上数据科学的旅程时使用Python编程,这里还有一个新的理由,那就是顶级的科技巨头同样使用Python。这是亚马逊使用Python语言的原因:

2.jpg


那么,你准备好用Python开启你的新年度学习之旅了吗?

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从Python零基础掌握案例应用5月远程班,提供全程视频复习

授课时间:初级5月8-10日三天;高级5月16-17,23-24日四天

授课方式:远程授课及答疑,提供全程视频

课程费用:初级班3500元;高级班5500元

报名优惠:初高级联报九折优惠8100元

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授课讲师:

初级班:傅老师,金融数学博士,某知名高校商学院副教授。

主要从事金融数学,金融数据分析等领域的研究,发表SCI,EI,CSSCI核心期刊论文多篇。傅老师高校从教14年,主要讲授统计学、信用风险建模、金融数据挖掘等课程,先后指导学生获得全国数学模型竞赛和美国数学建模竞赛一等奖。 在具体行业方面,傅老师先后担任过咨询公司、互联网金融机构、数据管理公司的高级数据分析顾问

高级班:李御玺,国立台湾大学计算机工程博士,铭传大学计算机工程学系教授兼系主任暨所长。其研究领域专注于数据仓储、数据挖掘、与数据库设计。

在其相关研究领域已发表超过250篇以上的研究论文,同时也是国科会与教育部多个相关研究计划的主持人。


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联系方式:

魏老师

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Mail:vip@pinggu.org






stata SPSS
资料狂人 在职认证  发表于 2020-2-11 09:45:03 |显示全部楼层
Python初级课纲:
01章前期准备
01-01预习视频:Python基础语法(pandas、numpy、条件语句、循环语句)
01-02系统配置:助教远程安装Anaconda(包括Python、Jupyter、extensions)

02章可视化(约1.5天)
02-01厉兵秣马——Python简介与Jupyter配置(学习基本的环境设置,为后期的代码编辑做准备)
02-02雾里看花——可视化基本逻辑与主要误区(数据可视化是什么;数据可视化如何在不同的商业场景中进行应用;当下热门的 “一图看天下”是什么数据可视化的误区有哪些)
02-03无中生有——变量的理解与随机数据生成(产生模拟的数据;对数据进行拼接;对数据进行分割;数据的筛选与补充)
02-04循序渐进——散点图与条形图的进化过程(散点图和条形图的适用数据类型;散点图的主要参数;条形图的主要参数;散点图与条形图的实现;可视化过程中的数据降维问题)
02-05渐入佳境——用饼图与环形图呈现数据比例(饼图与环形图的适用场景,关联与区别,重要参数,代码实现)
02-06秘境寻踪——南丁格尔的往事与玫瑰花图(南丁格尔与玫瑰花图的起源;玫瑰花图的基本原理;玫瑰花图的衍生;相关图像的代码实现)
02-07有条不紊——折线图的设计与多线条呈现(折线图的应用范围,主要参数,代码实现;多折线的呈现技巧)
02-08火眼金睛——分布与箱线图的异常值发现(什么是数据分布;数据分布与异常值;分布与箱线图的主要参数,代码实现)
02-09抽丝剥茧——关联与配对图的相关性识别(关联图与配对图的关系与区别;什么是相关性;关联图与配对图的主要参数,代码实现;图像内涵的信息解释)
02-10冰火相融——日历热力图中的周期性探索(热图的使用场景,数据要求,核心参数,代码实现;如何解读热图)

03章础建模(约1.5天)
03-01线性回归——车位价格的预测(线性回归模型简介;线性回归模型检验;基于python的线性回归模型实现)
03-02决策树——平台风险识别(决策树的基本概念:信息熵、信息增益、GINI;决策树的剪枝;基于Python的决策树模型实现)
03-03聚类分析——城市的特征分析(常用聚类模型简介:层次聚类、K均值聚类、密度聚类;基于Python的层次聚类模型实现)




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资料狂人 在职认证  发表于 2020-2-11 09:46:27 |显示全部楼层
Python高级课纲:
01章利用文本分析进行网络舆情分析和命名实体识别01-01文本分析简介及文本分析流程
01-02中文分词方法
01-03中文词性标注方法
01-04关键词提取方法
01-05命名实体识别
01-06文本分析模型实作与比较: 以网络舆情分析模型及命名实体识别为例

02章利用文本分析进行新闻文件分类及新闻文件摘要,利用深度学习模型建置人脸识别及物体侦测模型

02-01新闻文件分类方法
02-02中文文本摘要方法
02-03人脸识别及应用
02-04OpenCV及Dlib简介
02-05人脸侦测及人脸68个特征撷取
02-06人脸识别(利用ResNet)
02-07物体检测与定位及应用
02-08目标检测技术概述
02-09YOLOv3简介及COCO 数据集(80类people (人),bicycle(自行车),car(汽车)...等数据)
02-10物体定位
02-11物体检测
02-12文本分析及深度学习模型实作与比较: 以新闻文件分类与摘要及人脸识别及物体侦测模型为例

03章利用半监督学习技术进行电信业客户流失模型的建置,利用深度学习技术进行信用卡盗刷预测模型建置

03-01传统监督学习方法与非监督学习方法
03-02半监督学习方法概述
03-03半监督学习模型实作与比较: 以电信业客户流失模型为例
03-04智能反欺诈概述
03-05反欺诈手法
03-06机器学习方法
03-07深度学习方法
03-08深度学习模型实作与比较: 以信用卡盗刷预测模型为例

04章以利润最大化为目标之产品营销模型的建置,利用集成学习建置小额信贷及信用风险预测模型

04-01传统模型评估方法与利润最大化评估方法
04-02增益图与利润图
04-03利润最大化模型实作与比较: 以产品营销模型为例
04-04传统学习与集成学习
04-05集成学习的分类:模型融合与机器学习元算法
04-06模型融合模型建置(多数法(Max Voting)、平均法(Averaging)、加权平均法(Weighted Averaging)、堆叠法(Stacking)、混合法(Blending))
04-07机器学习元算法模型建置(袋装法(Bagging)、袋装通用法(Bagging meta-estimator)、随机森林(Random Forest)、提升法(Boosting)、Adaboosting算法、Gradient Boosting算法、XGBoosting算法)
04-08集成学习方法实作与比较: 以小额信贷及信用风险预测模型为例





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资料狂人 在职认证  发表于 2020-2-11 09:47:32 |显示全部楼层
Python是近十年来兴起的编程语言,并且被证明是一种非常强大的语言。

Python 可以被用于构建了很多应用程序,从交互式地图到区块链。

Python 有很多特性,初学者很难一开始就掌握所有的特性。
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资料狂人 在职认证  发表于 2020-2-11 09:47:45 |显示全部楼层
→不管您是高校人员,对于Python基础编程处于起步阶段,

→ 还是业界工作人员,对于Python前沿案例应用求知若渴,

! 我们2020年春节后开年的Python集训均可满足您的需求:

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Python基础及案例应用集训_初级班+高级班
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李壮壮儿 发表于 2020-2-11 09:53:09 |显示全部楼层

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我们生活在“Python时代”
Python是数据科学的支柱
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李壮壮儿 发表于 2020-2-11 09:53:21 |显示全部楼层
如今是Python的世界,花时间学习Python编程语言将是你对未来最好的投资。
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huhuhuhu 发表于 2020-2-11 10:13:05 |显示全部楼层

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三重虫 发表于 2020-2-11 11:29:37 |显示全部楼层

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wnh728 发表于 2020-2-11 11:29:52 |显示全部楼层

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谢谢楼主资源共享!
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