项目名称:Python数据分析及数据挖掘应用
项目周期:共七天
项目收获:
1.掌握Pandas的用法,能够应用Pandas进行数据清洗、数据整理、数据可视化
2.掌握Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等数据可视化技术,能够做出表达准确的图表
3.掌握数据挖掘的经典算法,能够根据业务需求选择相应的算法进行应用分析
项目概述:
如果说IT时代的到来是浪潮迭起,新事物涌现的过程,那么DT时代的到来则是润物无声,却深刻改变了万物运行规则的过程。DT时代的核心是数据,核心竞争力是数据分析与挖掘。对于数据分析师来说,从实际业务问题出发到发现数据中的商业价值便是终极的目标,只有搭建完整的数据分析与挖掘的知识体系,才是Python程序员职业发展的长期道路。
我们的课程以多个实用案例为驱动,以培养“懂业务,会工具,精算法的全能型数据分析人才”为目标,覆盖数据分析领域的全套技术栈,包括数据清洗、数据分析、数据挖掘、机器学习等领域所需要的全部技术的前沿技术。
项目成果:
AppStore数据分析
RFM客户分群
用户流失预测
课程亮点:
1.完善的课程体系,丰富的课程内容,全面的分析工具或算法
2.理论&多案例的结合,让老师懂业务、精技术、知识体系高度整合,轻松上手数据分析。
3.快速根据业务场景和需求进行数据可视化过程,做出表达精准的图表
4.课程会探讨如何利用数据分析与挖掘相关技术解决实际问题, 帮助广大老师申报教学成果。
1. 计算机、数据科学与大数据技术等相关专业老师
2. 正在从事或未来想从事数据科学相关方向的老师
3. 在工作中会用到数据分析相关技能的老师
获取方式:请扫描下方二维码,回复【Python数据分析】即可获取完整预习资料
硬件:笔记本或者台式机。
操作系统:Windows7 及 Windows7 以上系统
处理器:i5 双核以上
内存:8GB 以上
软件:
1.Anonconda工具(首选)
2.PyCharm工具(其次)
7月25日
数据分析理论
7月26日
数据分析技术栈(一)
7月27日
数据分析技术栈(二)
7月28日
实践案例
7月29日
数据挖掘算法(一)
7月30日
数据挖掘算法(二)
7月31日
实践案例