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发布时间：2019-06-25 南宁兄弟连IT教育 访问 : 217前端全栈
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| 第五阶段 大数据分析 & 人工智能（160+课时） | ||
| 主要内容 | 涉及技术 | 课程详情 |
| 数据分析概述 | 数据行业概述， 数据分析方法论 数据分析方法， 数据分析流程 | 让学生大致了解数据行业状况、数据分析方法和数据分析的流程，掌握数据类软件和工具的使用 |
| 数据可视化 | Matplotlib，Pandas绘图函数，三维图 | 学会统计绘图 |
| 数值计算 | Numpy：一维到多维数组；利用数组进行数据处理，数组计算；随机数；数组文件的输出与输出切片与花式索引，部分统计函数的学习以及应用 | 让学生掌握数据处理的基本方法和统计学数据分析的基本方法 |
| 数学基础 | 高等数学，线性代数，概率与统计，应用知识补齐 | 为学生补齐Python数据领域所需数学基础 |
| 数据预处理与数据分析 | Pandas：Series，DataFrame，数据缺失补齐，筛选去重，清洗整理，合并分割，汇总与计算，层次化索引；数据面板，数据描述性统计分析Pandas实现) | 让学生学会用Pandas处理描述性统计分析的问题 |
| 数据的加载与存储 | CSV，TXT，JSON，EXcel，HDF5等文件的存储于加载 | 学会这些文件的读取与写入 |
| 非格式化数据分析 | 中文分词-Jieba，词云-WordCloud，中文情感分析 | 了解非格式和文本数据分析 |
| 机器学习 | scikit-learn；常用分类、回归、聚类算法原理 | 掌握常用机器学习算法原理和应用 |
| 深度学习 | 神经网络算法原理及常见库应用 | 掌握深度学习算法原理和案例应用 |
| 项目：上市公司股票趋势预测 | 利用关联分析（CCA或PCA）进行描述性分析，找出影响股票走势的关键因素。然后通过机器学习LassoLarsCV和LassoPath算法进行优化。借助灰度预测进行特征预测，最后通过高容差深度机器学习神经网络进行该公司股 | l 掌握关联分析，数据预计算。 l 掌握机器学习Lasso回归算法及其Kit-learn实现 l 掌握深度学习反向传播算法及其Keras实现 l 掌握Matplotlib作图以及pandas作图 l 掌握灰度预测算法及其Python实现 |
