CDA数据分析师周末
集训班-Python
课程简介
学前困惑
想学习数据分析苦于难以入门？
没有掌握得心应手的统计分析工
具？
方法论与知识点不系统，不扎实？
业务工作思路迟迟得不到拓
展？
？
？
？
？
？
Python进行统计分
析和数据清洗
Python进行降维与
聚类分析
Python进行时间序列
和综合案例分析
Python数据可视化
Python进行逻辑回归
与序列模式
零基础掌握Python全栈数据分析技巧
体系化集中培训+全套录播视频+课下练习实操+小组作业+导师助教答疑
Python进行机器学习
Python编程基础和网络爬虫
Mysql数据库基础
数据分析之统计学基础
Python进行深度学习
和文本分析
课程大纲
第一阶段：Python编程基础和网络爬虫（线下）
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（线上）
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（线上）
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（线下
）
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进行数据清洗
4.使用Python进行数据分组与抽样
5.使用Python进行统计推断
6.线性回归与参数检验
7.案例1：RFM分析方法获取客户消费行为信息
8.案例2：转化漏斗与A/B Test
9.案例3：使用线性回归做客户价值预测
课程大纲
第五阶段：Python进行降维与聚类分析（线下）
1.连续变量关系和探索变量压缩：主成分因子分析
2.对应分析方法
3.多维尺度分析方法
4.聚类分析与客户分群
5.案例1：经济数据降维与聚类分析
6.案例2：用户特征与消费行为对应分析
7.案例3：美国城市地理位置分析
8.案例4：iris数据聚类-结合降维与数据预处理
第六阶段：Python时间序列和综合案例分析（线下）
1.时间序列分析简介
2.时间序列模型介绍-AR和MA
3.平稳的时间序列模型-ARMA
4.非平稳的时间序列模型-ARIMA
5. BOX-JENKINS建模流程
6.案例：量化投资行业时间序列分析
7.寻找最优模型
8.干预分析模型-ARMAX
9.企业案例1：电信公司网络咨询电话呼入人数预测
10.企业案例2：Google 关键字之Python 趋势预测
第七阶段：Python数据可视化（线上）
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.使用Python数据处理包Pandas做可视化
5.Python数据可视化包-Seaborn与图形绘制
6.Python数据可视化包-Pyecharts与图形绘制
7.使用Python进行地图绘制-Pyecharts
第八阶段：期中项目作业与答辩（线下）
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
评论0