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Python數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)

課程簡(jiǎn)介：
數(shù)據(jù)分析作為目前的熱門專業(yè)，吸引了越來(lái)越多人加入進(jìn)來(lái)，那么關(guān)于如何怎么樣才能入門？
本套課程將會(huì)一步步帶你掌握Python在數(shù)據(jù)分析中的使用及主要案例的講解，介紹實(shí)戰(zhàn)的Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘方法和技能，提升職業(yè)技能。

課程目標(biāo)：
Python基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)據(jù)類型及結(jié)構(gòu)、常見(jiàn)函數(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)；
數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、數(shù)據(jù)模型、挖掘算法等基礎(chǔ)知識(shí)。

參訓(xùn)對(duì)象：
從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的各部門人員。
課程大綱：
一、數(shù)據(jù)分析概述
1.1數(shù)據(jù)分析是什么
1.2什么人需要數(shù)據(jù)分析
1.3數(shù)據(jù)分析基本流程
二、Python數(shù)據(jù)分析工具
2.1 python介紹 
2.2環(huán)境配置與安裝的內(nèi)容
2.3 NumPy
2.4 Pandas
三、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
3.1 數(shù)據(jù)類型
3.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
3.3.1 JSON
3.3.2 MYSQL
3.3.3 Excel
3.4 數(shù)據(jù)導(dǎo)出
四、數(shù)據(jù)處理
4.1 數(shù)據(jù)清洗
4.2 數(shù)據(jù)抽取
4.3 數(shù)據(jù)合并
4.4 數(shù)據(jù)計(jì)算
4.5 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
五、數(shù)據(jù)分析
5.1 基本統(tǒng)計(jì)
5.2 分組分析
5.3 結(jié)構(gòu)分析
5.4 分布分析
5.5 交叉分析
5.6 矩陣分析
5.7 RFM分析
六、數(shù)據(jù)挖掘
6.1 相關(guān)分析
6.2 簡(jiǎn)單線性回歸
6.3 多重線性回歸
6.4 邏輯回歸
6.5 決策樹(shù)分析
6.6 聚類分析
6.7 因子分析
6.8 關(guān)聯(lián)規(guī)則
6.9 時(shí)間序列分析
七、數(shù)據(jù)可視化
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.org更多庫(kù)
7.1 餅圖
7.2 散點(diǎn)圖
7.3 折線圖
7.4 柱形圖
7.5 直方圖
7.6 散點(diǎn)圖
7.7 樹(shù)圖
7.8 地圖
7.9 熱力地圖

講師介紹：鄒老師
微軟認(rèn)證專家講師 （Microsoft Certified Trainer）
微軟認(rèn)證Office軟件應(yīng)用大師 （Microsoft Certified Office Master）
TTT認(rèn)證培訓(xùn)認(rèn)證
Adobe中國(guó)認(rèn)證專業(yè)講師
ADOBE認(rèn)證全球設(shè)計(jì)師 (ACCD)
專業(yè)背景：
企業(yè)級(jí)Office應(yīng)用及設(shè)計(jì)類軟件培訓(xùn)資深講師
10年企業(yè)文案，表單，及圖形設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)豐富
曾擔(dān)任企業(yè)管理培訓(xùn)規(guī)劃項(xiàng)目顧問(wèn)，擅長(zhǎng)咨詢方案和資訊報(bào)告的例證與呈現(xiàn)，專業(yè)數(shù)據(jù)分析能力突出
精通EXCEL VBA開(kāi)發(fā)技術(shù)和ACCESS數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)
熟練SPSS statistics ,SPSS modeler, sas 等統(tǒng)計(jì)分析軟件
10年以上500強(qiáng)公司內(nèi)訓(xùn)授課經(jīng)驗(yàn)，授課課時(shí)超過(guò)8000小時(shí)
多家500強(qiáng)公司聘為御用OFFICE技能，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)挖掘，統(tǒng)計(jì)分析講師

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