資源名稱：《Python數(shù)據(jù)分析》升級(jí)版xa0第二期
教程目錄：
第一課 工作環(huán)境準(zhǔn)備及數(shù)據(jù)分析建模理論基礎(chǔ) (2-3課時(shí))
xa0xa0xa0 1.xa0 課程介紹
xa0xa0xa0 2.xa0 數(shù)據(jù)分析的基本概念
xa0xa0xa0 3.xa0 Python簡(jiǎn)介和環(huán)境部署
xa0xa0xa0 4.xa0xa0 NumPy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及向量化
xa0xa0xa0 5.xa0 數(shù)據(jù)分析建模理論基礎(chǔ)
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 a. 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 b. 數(shù)據(jù)分析建模過程
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 c. 常用的數(shù)據(jù)分析建模工具
xa0xa0xa0xa0 6.xa0 實(shí)戰(zhàn)案例1：使用Python實(shí)現(xiàn)蒙特卡洛模擬的期權(quán)估值
第二課 數(shù)據(jù)分析工具Pandas (2-3課時(shí))
xa0xa0xa0 1.xa0 Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
xa0xa0xa0 2.xa0 Pandas的數(shù)據(jù)操作
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 a. 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、導(dǎo)出
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 b. 數(shù)據(jù)的過濾篩選
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 c. 索引及多重索引
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 Pandas統(tǒng)計(jì)計(jì)算和描述
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 數(shù)據(jù)的分組與聚合
xa0xa0xa0xa0 5.xa0 數(shù)據(jù)清洗、合并、轉(zhuǎn)化和重構(gòu)
xa0xa0xa0xa0 6.xa0 實(shí)戰(zhàn)案例2-1：Lending Club借貸數(shù)據(jù)處理及初步分析
第三課 探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)及數(shù)據(jù)可視化 (2-3課時(shí))
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 什么是EDA
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 探索單變量、多變量的關(guān)系及其可視化
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 3D繪圖
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 實(shí)戰(zhàn)案例2-2：Lending Club借貸數(shù)據(jù)探索性分析及可視化
第四課 機(jī)器學(xué)習(xí)及scikit-learn(2-3課時(shí))
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念與流程
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫scikit-learn
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 常用評(píng)價(jià)指標(biāo)
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 分類預(yù)測(cè)模型– Logistic回歸與Softmax回歸
xa0xa0xa0xa0 5. 實(shí)戰(zhàn)案例2-3：Lending Club借貸違約預(yù)測(cè)
第五課 金融數(shù)據(jù)分析(1)–金融時(shí)間序列(2-3課時(shí))
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 Pandas的時(shí)間處理及操作
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 金融數(shù)據(jù)
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 金融學(xué)圖表
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 高頻數(shù)據(jù)分析
xa0xa0xa0xa0 5.xa0 實(shí)戰(zhàn)案例3-1：股票收益率回歸分析
第六課 金融數(shù)據(jù)分析(2)–量化分析 (2-3課時(shí))量化分析基礎(chǔ)
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 量化策略建模流程及回測(cè)
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 常用量化分析指標(biāo)及框架
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 TA-Lib金融軟件工具
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 實(shí)戰(zhàn)案例3-2：多因子策略模型
第七課 圖像數(shù)據(jù)處理及分析 (2-3課時(shí))
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 基本的圖像操作和處理
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 常用的圖像特征描述
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 聚類模型：K-Means
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 實(shí)戰(zhàn)案例4：電影海報(bào)主色調(diào)聚類分析
第八課 深度學(xué)習(xí)及TensorFlow (2-3課時(shí))
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 TensorFlow框架學(xué)習(xí)及使用
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 TensorFlow實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 實(shí)戰(zhàn)案例5：基于TensorFlow的101類圖像識(shí)別(Caltech101)
第九課 文本數(shù)據(jù)分析 (2-3課時(shí))
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 Python文本分析工具NLTK
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 情感分析與文本分類
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 TensorFlow實(shí)現(xiàn)文本深度表示模型Word2Vec
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 分類與預(yù)測(cè)模型– 樸素貝葉斯
xa0xa0xa0xa0 5.xa0 實(shí)戰(zhàn)案例6：搜狐新聞數(shù)據(jù)分類
第十課 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(2-3課時(shí))
xa0xa0xa0xa0 1.xa0 交叉驗(yàn)證及參數(shù)調(diào)整
xa0xa0xa0xa0 2.xa0 特征降維與特征選擇
xa0xa0xa0xa0 3.xa0 實(shí)戰(zhàn)案例7：根據(jù)日常新聞?lì)A(yù)測(cè)股市動(dòng)向
xa0xa0xa0xa0 4.xa0 課程總結(jié)
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