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  • Python&Tableau:商业数据分析与可视化(完结)

    Python&Tableau:商业数据分析与可视化(完结) 最后编辑:2021-03-22
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    毫无保留地说,作为一个新的增长点,每个人关于 Python 的发展前景的预期是不同的。咱们根据以下两点向你推荐这个课程:首先,无论是谁都无法否定这个技术的前景,仅仅是预期高低的区别;其次,关于这个技术的预期,高盛、JP 摩根、麦肯锡等尖端公司都给出了极为积极的猜测,咱们乐意信任他们最专业的看法。
    现在学 Python ,是不是太早了?
    不好意思,即便从现在参与到本次 Python 学习,其实也已经在时刻上落后于从三年前就在 Quora 关注到 Python 并开端学习的人;你也已经落后于去年出国留学 BA 专门学习 Python 的人,所以现在学习 Python 底子不是太早。而咱们的优势就是用更科学高效的教育办法帮你补偿掉和前人的时刻差,并领先于同龄人。
    本次课程适合哪些人?
    – 未来期望求职金融、咨询、四大的大二大三学生:宝贵的时刻里当然要学习有意义的东西,除了几所超顶尖的高校,Python 这样的技术学校并不会教授,主张你越早学习越好。
    – 已经拿到 offer 的应届毕业生:距离正式入职你还有几个月的时刻,除了享用最终的校园时光,这正是你集中充电的好时机。
    – 未来要出国读 Master 的同学:这次课程会提前带你学习 Python 等技术,并且以一个技术为切断,带你了解未来的商业公司求职。
    – 在职人士,期望经过学习占领下一个技术高地:有过工作经验的人都知道,职场中最高的壁垒就是技术。Python 作为下一个技术高地其重要地位显而易见。
    你们的 Python 课程与其他视频课程有什么区别?
    本次课程不是简略地教你如何使用 Python ,而是告知你商业公司如何使用 Python ;本次课程能够协助你从初学者到入门再到精通。相较于海外的英语教学,咱们使用母语,结合工作者实际情况, 提供明晰明了的知识系统。相较于国内的程序员教学,邀请顶尖商业公司的导师提供明晰明了的知识整理。
    Python 是不是给技术部门用,前台不需要?
    并不是这样的。职业上,前后台的分工愈加含糊,无论是麦肯锡还是高盛,都在向 IT 公司转型,Python 不再是技术部门才需要把握的技术。而且就像前台部门没有学科约束一样,技术部门也没有学科约束。学习这个课程之后,你能够选择的岗位和方向会愈加丰富。
    之前有过 Python 的学习经验,适合参与吗?
    关于已经对 Python 有所了解的资深学员,这次课程能够协助你系统化的了解和实战 Python, 为 Data Science 的后续分析做准备、为实务的求职招聘做准备;如果你已经有了很丰富的实战经验,本次课程并不推荐参与

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    0531 2.Python基础知识01

    1. 认识数据类型与运算
    2. 序列及通用操作
    3. 操作演示

     

    0605 1.Python入门:基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面

    1. 认识数据类型与运算
    2. 序列及通用操作
    3. 操作演示

     

    0607 2.Python基础知识02

    1. 认识数据类型与运算
    2. 序列及通用操作
    3. 操作演示

     

    0608 3.Python基础知识03

    本周课程将包含以下内容:

    【Python基础知识】

    1. 认识数据类型与运算
    2. 序列及通用操作
    3. 操作演示

     

    0617基础入门模块-00前言+知识点01.Hello World

    本模块课程,适用于没有任何Python基础的同学入门;如果你已经有一些编程基础,也可以通过这个模块来巩固。

    在这个模块的课程中,我们通过精心的设计,整理了Python基础所需要掌握的20多个基础知识点,每个知识点大概10分钟左右的篇幅,每个知识点我们都会以最简单易懂的方式讲解,让零基础的同学,可以更好地快速掌握Python。

    【当前小节内容】

    0.前言

    1.Hello World

    在这个基础知识模块的课程中,我们包括了讲解视频、配套的课程讲义、课程练习和课后作业。

    在第一周的时间里,我们会带领大家学习以下知识点:

    1. Hello World!
    2. 添加注释
    3. 简单的数学计算
    4. 变量与命名
    5. 变量与打印
    6. 字符串与文本
    7. 字符串变量和更多打印练习

    在这门课程中,我们将为你介绍总结出来的最高效的学习方法:

    1.     完成每一个课程的练习
    2.     一字不差的敲出每一行代码,让程序运行起来
    3.     然后就是练习、练习、不断地练习

     

    0617基础入门模块-知识点02.添加注释、03.简单的数学计算

    2.添加注释

    3.简单的数学计算

     

    0619基础入门模块-知识点04-07

    1. 变量与命名
    2. 变量与打印
    3. 字符串与文本
    4. 字符串变量和更多打印练习

     

    0625基础入门模块-知识点08-10

    1. 关于.format()函数和格式化字符串的更多练习
    2. 多行打印和转义字符(Escape Sequence)
    3. 在Python 中提问和输入提示——input()函数

     

    0626基础入门模块-知识点11-12

    11.函数与参数

    12.函数返回值

     

    (拼课会员免费,添加微信:2095857107)

     

    0629基础入门模块-知识点13-15

    1. Python中读取或写入文件
    2. 文件拷贝
    3. 函数与文件

     

    0704基础入门模块-知识点16-19

    16.Python中的逻辑表达

    17.If表达式 Else Elif

    18.列表与for循环

    19.while循环

     

    0708基础入门模块-知识点20-21

    20.字典Dictionary

    21.列表和字典的综合使用

     

    0719 Python-时间序列.-知识点01

    �【数据分析模型中的基础概念与应用】

    • 数据与数据模型:什么是数据,什么是数据模型

     

    0729 P �【数据分析模型中的基础概念与应用】

    2、图形数据:Python绘图

    3、时间序列的组成:时间序列组成、趋势、周期性、不规则波

    4、纳福方法论:最新价值、最新周期价值

    5、移动平均数ython-时间序列-知识点02-05

     

    0817 Python数据分析-时间序列2-数据操作与绘图

    �通过IBM股票价格走势图,操作查询各国酒精饮品消费情况的数据库,掌握:

    1、学习如何使用numpy,pandas,matplotlib数据包

    2、学习绘图和可视化的概念

    3、学习数据操作的常见函数

     

    0831 Python数据分析-时间序列3-时间序列分解

    �时间序列分解:

    1、时间序列分解的加法与乘法模型

    2、时间序列分解的步骤

    3、时间序列分解的实例展示:以啤酒销量分解为例

     

    0911Python常用数据收集和爬虫-第一部分

    �Python数据收集与爬虫:

    1、常用数据收集方法和工具

    2、常用数据源介绍

    3、Urllib,网站API和Scrapy

    4、爬虫方法实战案例

     

    0925Python常用数据收集和爬虫-第二部分

    �Python数据收集与爬虫:

    1、常用数据收集方法和工具

    2、常用数据源介绍

    3、Urllib,网站API和Scrapy

    4、爬虫方法实战案例

     

    1003Python常用数据收集和爬虫-第三部分

    �Python数据收集与爬虫:

    1、常用数据收集方法和工具

    2、常用数据源介绍

    3、Urllib,网站API和Scrapy

    4、爬虫方法实战案例

     

    1006Python数据分析-时间序列4-线性回归

    �线性回归:

    1、线性回归和最小二乘法预测参数

    2、简单的线性回归预测

    3、线性回归模型预测练习

     

    1008实战项目:红酒品质影响因子分析及红酒品质预测

    1、对数据进行可视化,判断关键变量

    2、使用不同的分类模型算法(线性回归、决策树、随机森林算法、支持向量机算法)进行红酒质量预测

    3、使用交叉验证评价(cross validation evaluation)的方法,进行模型优化

     

    1016Python数据分析-时间序列5-非线性回归案例

    1、 加载数据和可视化检查

    2、线性回归

    3、对数回归

    4、多项式回归

     

    1018Python数据分析与建模-Numpy

    本章学习目标讲解:

    �常用科学计算工具Numpy:

    1、 认识科学计算工具Numpy

    2、Numpy的基本操作

     

    1022Python常用数据收集和爬虫-天眼查案例

    1、常用数据收集方法和工具

    2、常用数据源介绍

    3、Urllib,网站API和Scrapy

    4、爬虫方法实战案例

     

    1026Python数据分析-时间序列6-指数加权平均EWMA

    1.指数加权平均EWMA

    2.使用Python实现EWMA

    3.用Pandas 平滑数据

     

    1029Python数据分析与建模-Pandas

    �常用数据分析工具Pandas:

    1、 认识数据分析工具Pandas

    2、基本概念及创建

    3、文件读取

    4、时间模块

    5、文本数据

    6、数据分组及分组转换

     

    (拼课会员免费,添加微信:2095857107)

     

    1030Python数据分析与建模-Matplotlib

    �图表绘制工具Matplotlib:

    1、Matplotlib简介

    2、基本图表绘制

    3、表格样式

     

    1031使用Tableau完成数据可视化展示-01

    �使用Tableau完成数据可视化展示:

    1、Tableau的安装与界面使用展示

    2、Tableau简单图表绘制

    3、使用Tableau完成复杂的可视化展示

     

    1105Python数据分析-时间序列7-HoltWinters预测模型

    1.Holt-Winters模型

    2.Holt-Winters模型的Python实例展示

     

    1109实战项目:数据清洗处理

    1. 使用可视化进行常见数据特征分析
    2. 多种数据异常的处理方法

     

    1109Python数据分析-时间序列8-AR模型

    1.AR模型介绍

    2.AR模型的Python实例

     

    20190203Python常用数据收集和爬虫-第一部分02(补充讲解)

    本章学习目标讲解:

    1、常用数据收集方法和工具

    2、常用数据源介绍

    3、Urllib,网站API和Scrapy

    4、爬虫方法实战案例

    2018年

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