 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
| 每个班级的人数限3到5人，互动授课， 保障效果，小班授课。 |
| 上间和地点 |
上部份地点：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】：金港大厦(和燕路)【武汉分部】：佳源大厦（高新二路）【成都分部】：领馆区1号（中和大道）【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班）：2019年1月26日 |
| 实验设备 |
◆小班教学，教学效果好
☆注重质量☆边讲边练
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、培训结束后,授课老师留给学员联系方式,保障培训效果,免费提供课后技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，端海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，端海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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第一阶段：Python编程基础和网络爬虫
1.数据分析行业概述
2.Python安装及介绍
3.Python编程基础
4.Python爬虫基础知识
5.网络请求及相应 -Requests
6.HTML文档解析 -BeautifulSoup
7.常见反爬虫机制及应对
8.通过API获取数据
9.Python爬虫实战之头像下载
10.Python爬虫实战之抓取书籍简介
第二阶段：Mysql数据库基础
1.Mysql数据库知识介绍
2.Mysql数据库的基本操作
3.Mysql数据表的基本操作
4.数据类型和约束条件
5.数据的CRUD操作之增加、删除、修改数据表
6.SQL数据库单表查询和联合查询
7.SQL操作符和函数
8.SQL综合案例：彩票数据核对练习
9.SQL综合案例：电商数据查询练习
第三阶段：数据分析之统计学基础
1.数据分析行业与知识简介
2.概率论基础知识
3.描述性统计分析
4.统计量与抽样分布
5.参数估计：点估计和区间估计
6.假设检验方法
7.方差分析的基本原理和操作
第四阶段：Python进行统计分析和数据清洗
1.使用Python SQL进行数据整合
2.使用Python进行描述性统计分析
3.使用Python进行数据整合与数据清洗
4.使用Python进行数据分组和抽样
5.使用Python进行统计分析
6.转化漏斗与A/B对比测试
第五阶段：Python进行回归和降维分析
1.使用线性回归做客户价值预测
2.使用逻辑回归做客户流失预警
3.连续变量关系探索与变量压缩：主成分、因子分析
4.聚类分析与客户分群
5.市场分析其他工具：对应分析与多维尺度分析
第六阶段：Python时间序列和综合案例
1.简单时间序列分析法：平滑算法
2.平稳时间序列(ARMA)模型设定与识别
3.非平稳时间序列（ARIMA）模型
4.时间序列建模步骤
5.案例：使用Python进行零售业销量预测
6.案例：量化投资行业时间序列分析
第七阶段：Python数据可视化
1.绘图思想的基本原理
2.Python数据可视化包Matplotlib介绍
3.使用Matplotlib进行基本的图形绘制
4.Python数据可视化-Seaborn
5.Python数据可视化-Pyecharts
6.Python地图绘制
第八阶段：期中项目作业与答辩
课题1：电商客户价值预测
课题2：网站流量数据分析
课题3：信用卡客户流失预警
课题4：银行电话营销响应分析 以上课题仅供参考
第九阶段：Python数据挖掘基础与数据仓库建置
1.Python数据挖掘简介
2.数据挖掘方法论CRISP-DM介绍
3.数据挖掘技术概述
4.数据前处理方法
5.关键变量发掘技术
第十阶段：Python进行预测型数据挖掘
1.朴素贝叶斯与最近领域
2.决策树算法
3.神经网络
4.支持向量机
5.集成学习：Bagging,Boosting,Random Forest
6.特征工程
第十一阶段：Python进行描述性数据挖掘与进阶算法
1.聚类分析
2.关联规则
3.序列模式
4.深度学习
5.文本挖掘
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