北京CDA數(shù)據(jù)分析師的Python數(shù)據(jù)分析師集訓(xùn)班面向希望轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)領(lǐng)域人員，課程以實(shí)際案例來幫助學(xué)員建立整套的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)思路，使學(xué)員所學(xué)更符合企業(yè)要求。現(xiàn)在火熱報(bào)名中。
Python數(shù)據(jù)分析師集訓(xùn)班-3個(gè)月：企業(yè)想要在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中勝出，決策的速度和反應(yīng)的效率尤為重要。根據(jù)調(diào)查顯示，75%的企業(yè)在面臨擬定策略時(shí)，常常無法獲得實(shí)時(shí)且有根據(jù)的決策信息。什么樣的數(shù)據(jù)、要透過什么樣的方法，才能快速且實(shí)時(shí)的轉(zhuǎn)變成決策時(shí)有用的信息，是現(xiàn)代企業(yè)所面臨最迫切性的問題。
Python數(shù)據(jù)分析集訓(xùn)課程針對(duì)針對(duì)周末時(shí)間充裕、零基礎(chǔ)的專科、本科在校生，以及在職&欲轉(zhuǎn)行從事數(shù)據(jù)分析的工作人員提供3個(gè)月非脫產(chǎn)周末集訓(xùn)，畢業(yè)可推薦相關(guān)工作。
課程內(nèi)容以CDA數(shù)據(jù)分析師標(biāo)準(zhǔn)大綱要求，包含Python基礎(chǔ)–Pandas數(shù)據(jù)清洗-Python爬蟲-Python數(shù)據(jù)可視化（Matplotlib、Seaborn、Pyecharts）-Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法等內(nèi)容，并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)、電信、銀行、醫(yī)療、交通等行業(yè)實(shí)際案例來幫助學(xué)員建立整套的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)思路，案例涉及營(yíng)銷優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)控制、用戶研究、商業(yè)部署等領(lǐng)域，使學(xué)員所學(xué)更符合企業(yè)要求。
熟練掌握數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最受歡迎的編程語言-Python
掌握使用Python和pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理
使用Python爬蟲獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
使用matplotlib、seaborn進(jìn)行初級(jí)可視化
使用Pyecharts進(jìn)行高級(jí)數(shù)據(jù)可視化
構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類、預(yù)測(cè)和聚類模型
使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析整體思路、針對(duì)業(yè)務(wù)做出模型最優(yōu)化選擇
善用機(jī)器學(xué)習(xí)解決用戶畫像、精準(zhǔn)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)管理等商業(yè)問題
使用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)操電商、電信、醫(yī)藥行業(yè)真實(shí)項(xiàng)目案例
想從事數(shù)據(jù)領(lǐng)域工作，缺乏實(shí)踐技能的在校學(xué)生
希望轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)領(lǐng)域人員
個(gè)人發(fā)展遭遇瓶頸的數(shù)據(jù)分析師
有數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)需求的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)人員及管理者
對(duì)Python數(shù)據(jù)分析和挖掘感興趣的業(yè)界人士
1章Python基礎(chǔ)
1-1準(zhǔn)備工作-Python開發(fā)環(huán)境配置
1-2Python標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型
1-3控制流語句
1-4異常和錯(cuò)誤（穿插在其他內(nèi)容中講）
1-5文件操作
2章Python進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)清洗
2-1Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)簡(jiǎn)介
2-2Numpy數(shù)組基礎(chǔ)
2-3Pandas對(duì)象基礎(chǔ)
3章python數(shù)據(jù)可視化（線上）
3-1繪圖思想的基本原理
3-2Python數(shù)據(jù)可視化包-Matplotlib介紹
3-3使用Python數(shù)據(jù)處理包Pandas做可視化
3-4Python數(shù)據(jù)可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制
3-5Python數(shù)據(jù)可視化包-Pyecharts介紹與圖形繪制
4章Python爬蟲（線上）
4-1網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)知識(shí)
4-2網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求及響應(yīng)-requests庫(kù)
4-3HTML文檔解析-BeautifulSoup庫(kù)
4-4常見反爬蟲機(jī)制及應(yīng)對(duì)
4-5網(wǎng)絡(luò)爬蟲VS網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取
4-6實(shí)戰(zhàn)一：批量下載頭像
4-7實(shí)戰(zhàn)二：抓取豆瓣書籍簡(jiǎn)介
4-8實(shí)戰(zhàn)三：模擬瀏覽器selenium抓取電商商品信息及評(píng)論
5章Python數(shù)據(jù)清洗高級(jí)操作及案例實(shí)戰(zhàn)
5-1數(shù)據(jù)的獲取與存儲(chǔ)
5-2數(shù)據(jù)探索
5-3數(shù)據(jù)清洗思維
5-4數(shù)據(jù)清洗實(shí)戰(zhàn)案例一：泰坦尼克幸存者數(shù)據(jù)清洗（根據(jù)實(shí)際上課情況調(diào)整數(shù)據(jù)集）
5-5數(shù)據(jù)清洗實(shí)戰(zhàn)案例二：USDA食品數(shù)據(jù)清洗（根據(jù)實(shí)際上課情況調(diào)整數(shù)據(jù)集）
6章Python編程考試（線上）
6-1Python基礎(chǔ)部分
6-2Python數(shù)據(jù)清洗的實(shí)現(xiàn)
7章機(jī)器學(xué)習(xí)算法
7-1準(zhǔn)備工作：開發(fā)環(huán)境配置（以文檔的形式給出）
7-2機(jī)器學(xué)習(xí)入門介紹：
7-3scikit-learn入門：Scikit-Learn庫(kù)簡(jiǎn)介
7-4KNN-最近鄰分類算法：原理、實(shí)現(xiàn)
7-5決策樹算法：原理、實(shí)現(xiàn)、相關(guān)技術(shù)應(yīng)用及實(shí)例
7-6隨機(jī)森林算法：原理、實(shí)現(xiàn)及相關(guān)技術(shù)應(yīng)用：以乳腺癌預(yù)測(cè)為例
7-7K-Means聚類算法：原理、實(shí)現(xiàn)及簇選擇與矢量化應(yīng)用
7-8關(guān)聯(lián)規(guī)則算法：原理、實(shí)現(xiàn)
7-9線性回歸
7-10邏輯回歸
7-11SVM支持向量機(jī)
7-12分類模型的評(píng)估指標(biāo)（續(xù)）
7-13樸素貝葉斯算法
8章電商案例
8-1分析目標(biāo)：
8-2基于國(guó)外大型電商用戶購(gòu)買信息數(shù)據(jù)的客戶購(gòu)買預(yù)測(cè)模型構(gòu)建流程：
9章評(píng)分卡案例
9-1分析目標(biāo):
9-2基于大型公司的客戶貸款信息，構(gòu)建用戶信用評(píng)分卡模型的建模步驟：
