时间

培训大纲

第一天

当下最流行的编程语言Python前沿介绍

Python开发环境、数据分析环境搭建

语法基础（对象和类型、运算符等等）

Python数据结构精讲—使用场景与应用技巧

流程控制语句、循环语句、异常处理、模块使用方法和工具库使用

函数式编程

面向对象编程及Python模块应用

数据获取、存储、爬虫框架编写及数据清洗

数据爬取案例---互联网WEB数据获取

第二天

数据格式转化与存储存储（json、csv、excel、sql、hadoop）

Python数据分析理论及分析工具介绍

数据库分析科学计算库及可视化（Numpy、Pandas、Matplotlib）

Pandas数据分析及数据运算

数据分析案例 -- NBA球员数据分析

数据挖掘及数据挖掘算法（算法理论及代码编写）

数据建模、模型选择与优化

数据挖掘案例 -- 电商数据获取、数据处理、建模与精准推荐实现案例分享

第三天

机器学习库介绍及应用场景

机器学习SK-learn安装及应用及基本测试

机器学习SK-learn模型选择、模型优化保存

机器学习SK-learn算法应用、数据预处理

机器学习SK-learn使用公共数据库实现算法比对

机器学习案例 – 人脸识别案例分享（图像处理及PCA降维）

算法代码编写与优化案例 --  用Python编写算法及优化算法

案例训练 – 利用NBA数据全体参训学员编写算法实现聚类分析及可视化呈现

TensorFlow深度学习框架介绍及案例演示（手写体识别）