| 1.Python概览小+百+姓+网 | 1.1为什么使用Python 1.2重要的Python库
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| 2.Python语言快速入门 | 2.1Python解释器 2.2语言设计特点 2.3对象的调用和属性 2.4import引入 2.5数据类型 2.6控制流 2.7数据结构和序列 2.8函数 2.9 文件和操作系统 | 来自www.xbaixing.com
| 3.IPython使用 | 3.1启动和运行 3.2对象内省 3.3异常和跟踪 3.4与操作系统交互 3.5测试代码执行时间 3.6IPython HTML Notebook 3.7利用IPython提高代码效率的几点提示 案例与演示 |
| 4.NumPy | 4.1ndarray多维数组对象处理与运算 4.2元素级数组函数 4.3利用数组进行数据处理 4.4利用数组进行输入和输出 4.5线性代数 4.6随机数生成 4.7【案例与演示】 |
| 5.Pandas | 5.1Pandas数据结构介绍 5.2基本功能 5.3汇总和计算描述统计 5.4处理缺失数据 5.5【案例与演示】 |
| 6.Pandas数据加载和存储小.百.姓.网 | 6.1读写结构化数据 6.2读写非结构化数据 6.3使用HTML和Web API 6.4使用数据库 6.5【案例与演示】 |
| 7.Pandas数据预处理 | 7.1合并数据集(以merge和append为主) 7.2重塑和轴向旋转 7.3数据清洗 7.4字符串操作 7.5 【案例与演示】 |
| 8.Pandas数据聚合与分组运算 | 8.1GroupBy技术 8.2数据聚合 8.3分组运算和转换 8.4透视表和交叉表 8.5【案例与演示】 |
| 9.绘图与可视化 | 9.1Matplotlib基本操作 9.2Pandas中的绘图函数 9.3【案例与演示】 | 来源www.xbaixing.com
| 10.时间序列 | 10.1日期和时间数据类型及工具 10.2 时间数据处理 10.3 时期及其算术运算 10.4 时间序列绘图 10.5 移动窗口函数 10.6【案例与演示】 |
| 11.Python在金融数据中的应用 | 11.1常见的金融数据处理与分析 11.2 Pyfolio资产组合表现与风险分析 11.3 Zipline历史数据回溯分析 11.4 【案例与演示】 |
| 12.大数据平台的搭建和应用 | 12.1Hadoop和MapReduce 12.2 Spark 12.3 PySpark及MLlib 12.4【案例与演示】 |
| 13.Scikit-Learn机器学习x.b.a.i.x.i.n.g.c.o.m | 13.1数据预处理 13.2 变量升维和降维 13.3 模型训练 13.4模型选择和调参 13.5 模型评估指标 13.6【案例与演示】 咨询电话:六二八八 三二四七 (课程安排和价格详情请电话联系我们!) 中科信软高级技术服务培训地址:北京市海淀区羊坊店路18号光耀东方广场N座520/521。 |

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