Python数据分析实战项目演练
体系课

Python数据分析实战项目演练

  • 数据挖掘与分析

学习数据分析必备知识点与经典实训项目,基于Python工具包与真实数据集进行实战演练

¥399.9
本课程包括
  • 7小时21分钟的视频随时观看
  • 可在APP随时观看
  • 结业证书
你将收获
  • 掌握使用Python做数据分析的方法
  • 掌握数据分析的基本流程
  • 具备针对不同的数据分析任务,做出对应的处理方案的能力
  • 将基本方法与实际案例相融合,在学习方法的同时提高代码实战能力

数千家企业正在使用三节课企业版学习

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课程介绍

Python 语言是数据分析领域最常用的编程语言,本门课程通过多个Python数据分析实战项目,带大家透彻掌握Python在数据分析应用中的各个种算法,学完这个项目大家可以使用python进行数据导入、清洗、特征提取、计算与可视化等操作。

同时,根据不同实战项目的应用了解在实际场景中,针对不同的问题,做出算法应用的调整方案。做到不同问题灵活处理,真正具备将Python做数据分析的能力应用于实际工程实践中的能力。

适合人群
  • 想要入门人工智能领域的伙伴们
  • Python数据分析,数据挖掘等方向的在读学生
  • 想要查漏补缺,完备基础知识,提高实战能力的数据分析师
讲师介绍
同济大学硕士,华东理工大学博士
擅长领域:
  • 人工智能认知与应用
  • 自然语言处理(NLP)
  • 机器学习
著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。
课程大纲
共0节 时长0分钟 全部收起
第1章 散点图绘制技巧
共3节 | 21分钟
  • 第1节 散点图基本绘制
    6分钟
  • 第2节 散点图参数设置
    8分钟
  • 第3节 自定义绘图
    7分钟
第2章 纽约出租车运行情况分析建模
共10节 | 1小时11分钟
  • 第1节 纽约出租车运行情况数据概述
    4分钟
  • 第2节 聚类区域划分
    9分钟
  • 第3节 客流趋势动态展示
    8分钟
  • 第4节 邻居情况分析
    9分钟
  • 第5节 数据特征
    10分钟
  • 第6节 不同类别的出租车情况
    6分钟
  • 第7节 特征可视化分析
    6分钟
  • 第8节 聚类特征
    7分钟
  • 第9节 xgboost模型
    6分钟
  • 第10节 加入天气特征
    6分钟
第3章 基于统计分析的电影推荐任务
共9节 | 1小时12分钟
  • 第1节 数据与环境配置
    11分钟
  • 第2节 数据与关键词信息
    8分钟
  • 第3节 关键词云与直方图展示
    5分钟
  • 第4节 特征可视化
    8分钟
  • 第5节 数据清洗概述
    8分钟
  • 第6节 缺失值填充方法
    7分钟
  • 第7节 推荐引擎构造
    9分钟
  • 第8节 数据特征构造
    8分钟
  • 第9节 得出推荐结果
    9分钟
第4章 数据分析与机器学习模板
共9节 | 1小时2分钟
  • 第1节 人口普查预测任务概述
    7分钟
  • 第2节 单特征与缺失值展示
    9分钟
  • 第3节 数据清洗
    5分钟
  • 第4节 特征工程
    7分钟
  • 第5节 单变量展示
    5分钟
  • 第6节 双变量分析
    7分钟
  • 第7节 开发新变量
    5分钟
  • 第8节 ROC与AUC
    10分钟
  • 第9节 机器学习模型
    6分钟
第5章 数据降维
共5节 | 33分钟
  • 第1节 PCA降维流程
    8分钟
  • 第2节 特征向量的重要程度
    7分钟
  • 第3节 降维结果可视化展示
    7分钟
  • 第4节 LDA降维效果
    6分钟
  • 第5节 T-SNE降维效果
    5分钟
第6章 商品可视化展示与文本处理
共8节 | 57分钟
  • 第1节 任务概述
    7分钟
  • 第2节 商品类别划分
    8分钟
  • 第3节 商品类别可视化展示
    8分钟
  • 第4节 描述长度对价格的影响
    6分钟
  • 第5节 词云展示
    8分钟
  • 第6节 tf-idf结果
    7分钟
  • 第7节 降维可视化展示
    7分钟
  • 第8节 聚类与主题模型
    7分钟
第7章 多变量分析
共7节 | 48分钟
  • 第1节 多变量分析概述
    6分钟
  • 第2节 深入散点图
    5分钟
  • 第3节 善用apply函数
    6分钟
  • 第4节 方差与协方差
    8分钟
  • 第5节 相关系数展示
    7分钟
  • 第6节 标准化的作用
    5分钟
  • 第7节 主成分分析
    11分钟
第8章 商品订单数据集分析
共5节 | 34分钟
  • 第1节 任务与数据概述
    8分钟
  • 第2节 双变量热度图绘制方法
    9分钟
  • 第3节 复购情况
    5分钟
  • 第4节 购物车情况与复购
    6分钟
  • 第5节 聚类划分
    6分钟
第9章 KIVA贷款数据分析
共6节 | 42分钟
  • 第1节 KIVA贷款数据集介绍
    5分钟
  • 第2节 各个国家贷款需求
    9分钟
  • 第3节 贷款金额与还款间隔
    7分钟
  • 第4节 深入各个行业分析
    7分钟
  • 第5节 时间序列分析
    7分钟
  • 第6节 指标分析
    7分钟
购课须知

课程有效期:

自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。

上课模式:

课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。

注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。