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Python大数据与人工智能(学术)--初级

Python大数据与人工智能(学术)--初级

难度:


周期: 2019.11.15-17

3500

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Python大数据与人工智能(学术)--初级

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  • WHAT 课程简介

    掌握主流大数据与人工智能编程语言Python的基础及主要库操作。并以经典案例作为基础部分结课。
  • WHY 学习目标

    1, 通过线上25小时学习和线下3天学习掌握Python编程的基础内容; 2, 课程涉及到了Python大数据与人工智能基础大部分内容,内容丰富; 3, 从数据的导入开始介绍,没有软件基础的人也可以听; 4, 通过案例的讲解,真正实现学校授课与实战。
  • WHO 学习对象和基础

    需要学习Python大数据及人工智能的青年教师
    需要学习Python大数据及人工智能的博士生
    需要学习Python大数据及人工智能的硕士生
    需要学习Python大数据及人工智能的高年级本科生
    不要求学过Python操作

01准备工作-Python开发环境配置(线上-1小时)

01-01Anaconda安装与配置
01-02Python编程基础:变量、语句、表达式等对象介绍、Python编程规范等
01-03Python语言概述:发展历史、语言特点

02Python标准数据类型(线上-6.5小时)

02-01标准数据类型创建:Number、String、Tuple、List、Dict、Set
02-02常用内建函数及方法:数值计算、科学计算库的方法调用、序列对象的通用方法、字符串方法、列表方法、元组方法、集合方法、字典方法、常用内建函数等
02-03数据类型判断、数据类型转换

03控制流语句(线上-2小时)

03-01条件判断语句:if、if-elif-else、if-else
03-02for循环
03-03While循环
03-04continue语句
03-05break语句

04自定义函数与函数式编程(线上-3小时)

04-01函数的定义及调用:函数定义关键词、无参数函数、形参、实参
04-02函数的参数:位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数
04-03变量的定义域:内建变量、全局变量、局部变量、闭包外局部变量
04-04自定义函数与内建函数的区别
04-05函数式编程

05异常和错误(线上-穿插在其他内容中讲)

05-01常见异常及错误
05-02异常的捕捉及追溯

06文件操作(线上-0.5小时)

06-01文件的创建、打开与关闭
06-02文件的读写

07时间模块(线上-0.5小时)

07-01datetime模块
07-02time模块

08python标准数据类型—字符串其应用(线下-1小时)

08-01字符串操作:字符类型转换及运算
08-02字符串操作:序列索引及其综合应用
08-03字符串操作:迭代实现字符条件转换
08-04时间字符串数据处理:字符串方法应用及时间提取

09python标准数据类型—列表及其应用(线下-1小时)

09-01列表操作:列表多层索引与切片
09-02列表操作:列表转置、排序与元素替换
09-03列表方法:类型转换与方法应用
09-04列表方法:列表生成式及高级内置函数综合应用

10python标准数据类型—字典及其应用(线下-1小时)

10-01字典操作:元素添加
10-02字典操作:学生成绩的字典格式存储
10-03字典操作:学生成绩条件提取
10-04字典方法:数据检查、数值运算

11python标准库—math科学计算库的应用(线下-1小时)

11-01math科学计算库的使用:实现sigmoid函数
11-02math科学计算库的使用:实现正态分布的概率密度计算

12python模块—OS模块的应用(线下-1小时)

12-01OS模块应用:文件的读取与写入
12-02OS模块应用:批量生成文件
12-03OS模块应用:批量修改文件名

13python模块—时间模块的应用(线下-1小时)

13-01datetime模块应用:时间戳获取及提取
13-02time模块:生成时间序列

14Python标准库简介(线上-0.5小时)

14-01常用标准库:Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、seaborn等
14-02Numpy简介
14-03Pandas简介

15Numpy数组(线上-4.5小时)

15-01ndarray数组的创建
15-02Numpy数组基础操作:索引、切片、分裂、合并
15-03Numpy数组的运算:通用函数
15-04Numpy数组的变形、拼接
15-05Numpy数组的计算:广播、聚合、比较和掩码、数组排序

16Pandas对象(线上-6小时)

16-01Pandas对象:Series、DataFrame、Index
16-02pandas对象的创建
16-03Pandas数据加载与存储
16-04Pandas数值运算方法:通用函数、聚合函数、遍历
16-05Pandas数据处理:数据类型转换、缺失值处理、字符串转换
16-06Pandas数据表的合并与连接
16-07Pandas数据的累计与分组

17数据的获取与存储,探索,处理流程介绍(线下-6小时)

17-01数据清洗思想概述
17-02供Python读取的数据:CSV文件、JSON数据等
17-03数据的存储
17-04数据探索的维度:数据的不平等性、真实性、可读性、清洁度等
17-05数据格式化离群值和不良数据处理、空值处理、重复数据处理等
17-06数据标准化方法
17-07数据探索:连接多个数据集、获取离群值、创建分组等
17-08数据分析:分离和聚焦数据、描述结论、书写报告文档

18数据清洗实战案例(线下-6小时)

18-01USDA食品数据处理
18-02美国童工雇佣数量和腐败之间的关系分析
18-03泰坦尼克幸存者数据清洗

来自业界的数据领袖团队

  • 杨悦

    Python全栈课程、大数据课程精英讲师,AI教育项目部数据挖掘工程师

    拥有丰富的Mapreduce/Hadoop/Spark大数据平台经验, 主要负责大数据平台Hive数据仓库建设, 使用爬虫获取大量非结构化数据, 并通过PySpark数据框架进行解析映射和使用SparkSql对原始数据进行初次处理。
  • 张淑娟

    拥有专利1项

    擅长数据清洗、数据挖掘及机器学习算法的Python实现,有丰富的网络爬虫实战经验及授课经验。
权威 经管之家CDA LEVEL Ⅲ数据科学家认证证书,行业顶尖人才认证,已获得IBM大数据大学,中国电信,苏宁,德勤,猎聘,CDMS等企业的认可。
专业 CDA认证是根据商业数据分析专业岗位设立的一套体系化、科学化、正规化的人才标准。全国统考、专家命题、评分公平、流程严格,更具含金量。
权益 持证人享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA官网查询,确保唯一性与防伪性。证书三年审核一次,保证持证人的实力与权益。

认证介绍:
CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能,符合当今全球大数据及数据分析技术潮流,为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。经管之家为中国区CDA数据分析师认证考试唯一主办机构,于每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试,通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。
CDA持证人福利
1.可吸纳为CDA Institute、中国数据分析师(CDA)俱乐部会员,活动中具有优先报名参与权。
2.可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐。
3.免费参与CDA举办的中国数据分析师行业峰会、大数据峰会、研讨会等各项活动,Level Ⅱ与Level III持证人享受特权位置。
4.可申请加入CDA数据分析项目组,参与项目合作(提供项目给持证人演练)。
5.CDA Level Ⅰ持证人免费享受Peixun.net会员服务6个月(价值588 RMB),Level Ⅱ与Level III持证人免费享受peixun.net会员服务1年 (价值998 RMB);
6.其他特权皆以各类活动公告为主。
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  • Q:什么样的人群适合这门课程?

    A:需要学习Python大数据及人工智能的,不管是有教学任务还是有实战项目需求。
  • Q:学员课下如何与老师进行互动?

    A:在线学习与现场学习均会提供配套的全部电子版资料,建立微信群方便与老师随时交流与答疑。

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