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Python數(shù)據(jù)分析培訓

課程簡介：
數(shù)據(jù)分析作為目前的熱門專業(yè)，吸引了越來越多人加入進來，那么關于如何怎么樣才能入門？
本套課程將會一步步帶你掌握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：
Python基礎知識、數(shù)據(jù)類型及結構、常見函數(shù)、機器學習；
數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人工智能、數(shù)據(jù)模型、挖掘算法等基礎知識。

參訓對象：
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)境配置與安裝的內容
2.3 NumPy
2.4 Pandas
三、數(shù)據(jù)準備
3.1 數(shù)據(jù)類型
3.2 數(shù)據(jù)結構
3.3 數(shù)據(jù)導入
3.3.1 JSON
3.3.2 MYSQL
3.3.3 Excel
3.4 數(shù)據(jù)導出
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)計算
4.5 數(shù)據(jù)轉換
五、數(shù)據(jù)分析
5.1 基本統(tǒng)計
5.2 分組分析
5.3 結構分析
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 相關分析
6.2 簡單線性回歸
6.3 多重線性回歸
6.4 邏輯回歸
6.5 決策樹分析
6.6 聚類分析
6.7 因子分析
6.8 關聯(lián)規(guī)則
6.9 時間序列分析
七、數(shù)據(jù)可視化
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.org更多庫
7.1 餅圖
7.2 散點圖
7.3 折線圖
7.4 柱形圖
7.5 直方圖
7.6 散點圖
7.7 樹圖
7.8 地圖
7.9 熱力地圖

講師介紹：鄒老師
微軟認證專家講師 （Microsoft Certified Trainer）
微軟認證Office軟件應用大師 （Microsoft Certified Office Master）
TTT認證培訓認證
Adobe中國認證專業(yè)講師
ADOBE認證全球設計師 (ACCD)
專業(yè)背景：
企業(yè)級Office應用及設計類軟件培訓資深講師
10年企業(yè)文案，表單，及圖形設計經驗，實戰(zhàn)經驗，項目經驗豐富
曾擔任企業(yè)管理培訓規(guī)劃項目顧問，擅長咨詢方案和資訊報告的例證與呈現(xiàn)，專業(yè)數(shù)據(jù)分析能力突出
精通EXCEL VBA開發(fā)技術和ACCESS數(shù)據(jù)庫技術
熟練SPSS statistics ,SPSS modeler, sas 等統(tǒng)計分析軟件
10年以上500強公司內訓授課經驗，授課課時超過8000小時
多家500強公司聘為御用OFFICE技能，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)挖掘，統(tǒng)計分析講師

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