課程簡介
企業(yè)想要在競爭激烈的市場中勝出,決策的速度和反應的效率尤為重要。根據調查顯示,75%的企業(yè)在面臨擬定策略時,常常無法獲得實時且有根據的決策信息。什么樣的數(shù)據、要透過什么樣的方法,才能快速且實時的轉變成決策時有用的信息,是現(xiàn)代企業(yè)所面臨迫切性的問題。
Python數(shù)據分析集訓課程針對針對周末時間充裕、零基礎的???、本科在校生,以及在職&欲轉行從事數(shù)據分析的工作人員提供3個月非脫產周末集訓,畢業(yè)可推薦相關工作。
課程內容以CDA數(shù)據分析師標準大綱要求,包含Python基礎 – Pandas數(shù)據清洗 - Python爬蟲 - Python數(shù)據可視化(Matplotlib、Seaborn、Pyecharts) - Python機器學習算法等內容,并結合互聯(lián)網保險、電信、銀行、醫(yī)療、交通等行業(yè)實際案例來幫助學員建立整套的數(shù)據分析和機器學習思路,案例涉及營銷優(yōu)化、風險控制、用戶研究、商業(yè)部署等領域,使學員所學更符合企業(yè)要求。
學習目標
- 熟練掌握數(shù)據科學領域受歡迎的編程語言-Python
- 掌握使用Python和pandas庫進行數(shù)據清洗和預處理
- 使用Python爬蟲獲取網絡數(shù)據
- 學會使用matplotlib、seaborn進行初級可視化
- 學會使用Pyecharts進行高級數(shù)據可視化
- 學會構建機器學習算法進行分類、預測和聚類模型
- 使用Python進行數(shù)據分析整體思路、針對業(yè)務做出模型化選擇
- 善用機器學習解決用戶畫像、精準營銷、風險管理等商業(yè)問題
- 使用機器學習實操電商、電信、醫(yī)藥行業(yè)真實項目案例
學習對象和基礎
- 想從事數(shù)據領域工作,缺乏實踐技能的在校學生
- 希望轉行數(shù)據領域人員
- 個人發(fā)展遭遇瓶頸的數(shù)據分析師
- 有數(shù)據化運營需求的產品運營、市場人員及管理者
- 對Python數(shù)據分析和挖掘感興趣的業(yè)界人士
課程
推薦
更新時間:
2022-05-20