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大数据与数据科学
第
一
天
8:00~9:30
(2 课时)
知识梳理
与经验分享
统计应用基础
统计方法论
数据挖掘与统计学习
Python 应用
安装配置、语法及数据结构
14:00~17:55
(4 课时)
第
二
天
9:40~11:55
(2 课时)
讲授与实操
相结合
Python 初识
运算符、控制流及函数
网络爬虫
ndarray 创建、组合与分割
ufunc 运算及矩阵运算
DataFrame 创建、合并
14:00~17:55 讲授与实操
(4 课时) 相结合
数据预处理
数据聚合、分组与转换
缺失与异常值处理
数据汇总与描述统计
透视表与交叉表
日期及时间数据类型及其处理
时间序列基础
8:00~9:30
(2 课时)
讲授与实操
相结合
时序处理
日期范围、频率及移动
时区处理及其算术运算
重采样及频率转换
时序绘图
绘图基础 Matplotlib
9:40~11:55
(2 课时)
讲授与实例
相结合
数据可视化
Python 图形化生态系统
地震危机数据地图
航空地理信息图
实例演示
与讲解相结
合
数据分析之牛刀小试
假设检验——常用假设检验与实例分析
线性回归——前列腺癌病预测
logistic 回归——南非心脏病
机器学习方法论
Python 机器学习
特征提取与处理
分类、聚类及降维
sk-learn 感知器、支持向量机、神经网络
Python 人工神经网络
Tensorflow
回顾与总结
第
三
天
8:00~11:55
(4 课时)
知识梳理与
实操相结合
14:00~17:55
(4 课时)
讲授
与实操相结
合
资源评论
- fatezero.2023-02-18感谢资源主分享的资源解决了我当下的问题,非常有用的资源。
a66889999
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