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在數(shù)據(jù)分析方面，沒有其他語(yǔ)言能像Python這樣既能精于計(jì)算又能保持性能，對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的處理展現(xiàn)了簡(jiǎn)單便捷的優(yōu)勢(shì)。

Python, 直觀簡(jiǎn)潔，并常被用于大型項(xiàng)目的開發(fā)和維護(hù)，像Google、YouTube、豆瓣和NASA等。在大數(shù)據(jù)、人工智能等需要處理大量數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，Python也有優(yōu)勢(shì)。

Python是一門比較全面與平衡的語(yǔ)言，既能滿足包括web在內(nèi)的系統(tǒng)應(yīng)用的開發(fā)，又能滿足數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析等數(shù)學(xué)領(lǐng)域的計(jì)算需求，同時(shí)也能作為膠水語(yǔ)言跟其它開發(fā)語(yǔ)言互通融合。

三天的課程力圖結(jié)合不同案例講授數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域基本知識(shí)；

這門課使用python作為載體, 結(jié)合理論知識(shí)進(jìn)行實(shí)際操作, 使學(xué)生不僅理解數(shù)據(jù)分析的基本方法, 同時(shí)掌握使用python的基本實(shí)際計(jì)算技能；

每講均配有案例講解應(yīng)用,三天從零基礎(chǔ)入門Python數(shù)據(jù)分析,掌握前沿Python案例應(yīng)用；

授課包含復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析與社交網(wǎng)絡(luò)分析。

培訓(xùn)地點(diǎn)：北京市海淀區(qū)

培訓(xùn)費(fèi)用：3000元 /2600元(全日制本科及碩士適用)

授課安排：上午9:00-12:00，下午1:30-4:30，答疑4:30-5:00

張忠元, 2008年在中科院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院獲理學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)任中央財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，也是中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員、果殼網(wǎng)科學(xué)顧問(wèn)。主業(yè)是數(shù)據(jù)分析, 尤其是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析，主要講授回歸分析、運(yùn)籌學(xué)、數(shù)學(xué)分析等課程。
主要研究興趣在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析和數(shù)據(jù)挖掘. 在Data Mining and Knowledge Discovery, Physical Review E, EPL,Knowledge and Information Systems, Scientific Reports, 中國(guó)科學(xué)等國(guó)內(nèi)外著名期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文十余篇。
愛思唯爾杰出審稿人, 擔(dān)任Data Mining and Knowledge Discovery, Physica A, Management Science等著名期刊的匿名審稿人。

在內(nèi)容的安排上，我們遵循由淺入深，循序漸進(jìn)的思路，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用展開講解；

內(nèi)容包括python的基本用法、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征工程、推薦系統(tǒng)、時(shí)間序列分析、孤立點(diǎn)探測(cè)、回歸和方差分析、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析和數(shù)據(jù)可視化。

第1講（3小時(shí)）

Python編程基礎(chǔ)知識(shí), 包括基本數(shù)據(jù)類型, 基本編程結(jié)構(gòu), 函數(shù), 腳本文件, 數(shù)據(jù)分析的常用模塊.

第2講（3小時(shí)）

有監(jiān)督學(xué)習(xí), 包括kNN方法, 支持向量機(jī), 隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí), 包括kmeans, 譜聚類, DBSCAN, 非負(fù)矩陣分解和雙聚類.

關(guān)聯(lián)規(guī)則.

第3講（3小時(shí)）

特征工程,包括特征選擇和特征提取.

推薦系統(tǒng).

時(shí)間序列分析.

孤立點(diǎn)探測(cè).

第4講（3小時(shí)）

統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本思想和常見誤用.

描述性統(tǒng)計(jì).

回歸和方差分析.

非參數(shù)統(tǒng)計(jì).

數(shù)據(jù)可視化.

第5講（3小時(shí)）

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析,包括復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的建模、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的功能分析.

第6講（3小時(shí)）

案例:通過(guò)對(duì)包括美國(guó)肥胖?jǐn)?shù)據(jù)分析、信用卡欺詐數(shù)據(jù)分析、英超賽季表現(xiàn)分析和臉書社交數(shù)據(jù)分析等至少四個(gè)案例的講解綜合展示數(shù)據(jù)分析方法的使用.