 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上?！客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班）：2019年1月26日 |
| 實驗設備 |
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會?！詈细駥W員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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第一階段：Python編程基礎和網絡爬蟲
1.數據分析行業概述
2.Python安裝及介紹
3.Python編程基礎
4.Python爬蟲基礎知識
5.網絡請求及相應 -Requests
6.HTML文檔解析 -BeautifulSoup
7.常見反爬蟲機制及應對
8.通過API獲取數據
9.Python爬蟲實戰之頭像下載
10.Python爬蟲實戰之抓取書籍簡介
第二階段：Mysql數據庫基礎
1.Mysql數據庫知識介紹
2.Mysql數據庫的基本操作
3.Mysql數據表的基本操作
4.數據類型和約束條件
5.數據的CRUD操作之增加、刪除、修改數據表
6.SQL數據庫單表查詢和聯合查詢
7.SQL操作符和函數
8.SQL綜合案例：彩票數據核對練習
9.SQL綜合案例：電商數據查詢練習
第三階段：數據分析之統計學基礎
1.數據分析行業與知識簡介
2.概率論基礎知識
3.描述性統計分析
4.統計量與抽樣分布
5.參數估計：點估計和區間估計
6.假設檢驗方法
7.方差分析的基本原理和操作
第四階段：Python進行統計分析和數據清洗
1.使用Python SQL進行數據整合
2.使用Python進行描述性統計分析
3.使用Python進行數據整合與數據清洗
4.使用Python進行數據分組和抽樣
5.使用Python進行統計分析
6.轉化漏斗與A/B對比測試
第五階段：Python進行回歸和降維分析
1.使用線性回歸做客戶價值預測
2.使用邏輯回歸做客戶流失預警
3.連續變量關系探索與變量壓縮：主成分、因子分析
4.聚類分析與客戶分群
5.市場分析其他工具：對應分析與多維尺度分析
第六階段：Python時間序列和綜合案例
1.簡單時間序列分析法：平滑算法
2.平穩時間序列(ARMA)模型設定與識別
3.非平穩時間序列（ARIMA）模型
4.時間序列建模步驟
5.案例：使用Python進行零售業銷量預測
6.案例：量化投資行業時間序列分析
第七階段：Python數據可視化
1.繪圖思想的基本原理
2.Python數據可視化包Matplotlib介紹
3.使用Matplotlib進行基本的圖形繪制
4.Python數據可視化-Seaborn
5.Python數據可視化-Pyecharts
6.Python地圖繪制
第八階段：期中項目作業與答辯
課題1：電商客戶價值預測
課題2：網站流量數據分析
課題3：信用卡客戶流失預警
課題4：銀行電話營銷響應分析 以上課題僅供參考
第九階段：Python數據挖掘基礎與數據倉庫建置
1.Python數據挖掘簡介
2.數據挖掘方法論CRISP-DM介紹
3.數據挖掘技術概述
4.數據前處理方法
5.關鍵變量發掘技術
第十階段：Python進行預測型數據挖掘
1.樸素貝葉斯與最近領域
2.決策樹算法
3.神經網絡
4.支持向量機
5.集成學習：Bagging,Boosting,Random Forest
6.特征工程
第十一階段：Python進行描述性數據挖掘與進階算法
1.聚類分析
2.關聯規則
3.序列模式
4.深度學習
5.文本挖掘
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