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首頁 > 商務會議 > IT互聯網會議 > 2019Python及數據分析培訓班(11月深圳) 更新時間:2019-10-11T15:58:49

2019Python及數據分析培訓班(11月深圳)
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2019Python及數據分析培訓班(11月深圳)

會議時間:2019-11-25 09:00至 2019-11-26 18:00結束

會議地點: 深圳  詳細地址會前通知  None 周邊酒店預訂

主辦單位: 火龍果軟件工程技術中心

發票類型:增值稅普通發票 增值稅專用發票

門票名稱單價截止時間數量
會務費 暫無說明 ¥5000.0 2019-11-22 17:00

會議內容

會議介紹 主辦方介紹


2019Python及數據分析培訓班(11月深圳)

2019Python及數據分析培訓班(11月深圳)宣傳圖

Jason 全球知名大數據公司中國區高級技術經理, 負責大數據平臺相關的采集轉換和數據可視化等工作

時間地點:

深圳 11月25-26日;

上海 北京 根據報名開班

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認證方式:
培訓前了解能力模型。
培訓后進行能力評測:
  • 在線考試
  • 能力分析,給出學習建議
  • 合格者頒發證書,作為職業技能資格證明

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本課程講解如何應用Python語言開發數據分析應用,涉及的功能模塊有:數據處理、數據存儲、分析計算、可視化展示。將結合數據分析實例講解其中的開發庫和應用編程方法。

培訓目標:

  • Python概覽
  • Python語言快速入門
  • IPython使用
  • NumPy
  • Pandas
  • Pandas數據加載和存儲
  • Pandas數據預處理
  • Pandas數據聚合與分組運算
  • 繪圖與可視化
  • 時間序列
  • Python在金融數據中的應用
  • 大數據平臺的搭建和應用
  • Scikit-Learn機器學習

培訓對象:數據分析開發工程師

學員基礎:有一定編程基本經驗。

授課方式:定制課程 + 案例講解 + 小組討論,60%案例講解,40%實踐演練

培訓內容:2天

主題
  • 課程細分
1.Python概覽 1.1為什么使用Python
1.2重要的Python庫
  • NumPy
  • Pandas
  • SciPy
  • Matplotlib
    1.3IPython
    1.4 Python IDE的下載與安裝
2.Python語言快速入門 2.1Python解釋器
2.2語言設計特點
2.3對象的調用和屬性
2.4import引入
2.5數據類型
2.6控制流
2.7數據結構和序列
2.8函數
2.9 文件和操作系統
3.IPython使用 3.1啟動和運行
3.2對象內省
3.3異常和跟蹤
3.4與操作系統交互
3.5測試代碼執行時間
3.6IPython HTML Notebook
3.7利用IPython提高代碼效率的幾點提示
案例與演示
4.NumPy 4.1ndarray多維數組對象處理與運算
4.2元素級數組函數
4.3利用數組進行數據處理
4.4利用數組進行輸入和輸出
4.5線性代數
4.6隨機數生成
4.7【案例與演示】
5.Pandas 5.1Pandas數據結構介紹
5.2基本功能
5.3匯總和計算描述統計
5.4處理缺失數據
5.5【案例與演示】
6.Pandas數據加載和存儲 6.1讀寫結構化數據
6.2讀寫非結構化數據
6.3使用HTML和Web API
6.4使用數據庫
6.5【案例與演示】
7.Pandas數據預處理 7.1合并數據集(以merge和append為主)
7.2重塑和軸向旋轉
7.3數據清洗
7.4字符串操作
7.5 【案例與演示】
8.Pandas數據聚合與分組運算 8.1GroupBy技術
8.2數據聚合
8.3分組運算和轉換
8.4透視表和交叉表
8.5【案例與演示】
9.繪圖與可視化 9.1Matplotlib基本操作
9.2Pandas中的繪圖函數
9.3【案例與演示】
10.時間序列 10.1日期和時間數據類型及工具
10.2 時間數據處理
10.3 時期及其算術運算
10.4 時間序列繪圖
10.5 移動窗口函數
10.6【案例與演示】
11.Python在金融數據中的應用 11.1常見的金融數據處理與分析
11.2 Pyfolio資產組合表現與風險分析
11.3 Zipline歷史數據回溯分析
11.4 【案例與演示】
12.大數據平臺的搭建和應用 12.1Hadoop和MapReduce
12.2 Spark
12.3 PySpark及MLlib
12.4【案例與演示】
13.Scikit-Learn機器學習 13.1數據預處理
13.2 變量升維和降維
13.3 模型訓練
13.4模型選擇和調參
13.5 模型評估指標
13.6【案例與演示】

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會議日程


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會議嘉賓


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參會指南

會議門票


票種名稱 價格 原價 票價說明
會務費 ¥5000

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溫馨提示
酒店與住宿: 為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
退款規則: 活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。

標簽: Python 數據分析

會議支持:

  • 會員折扣
    該會議支持會員折扣
    具體折扣標準請參見plus會員頁面
  • 會員返積分
    每消費1元累積1個會員積分。
    僅PC站支持。
  • 會員積分抵現
    根據會員等級的不同,每抵用1元可使用的積分也不一樣,具體可參見PLUS會員頁面。 僅PC站支持。

會議地點

部分參會單位

主辦方沒有公開參會單位

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