Author Topic: 专家讲授 Python for Data Analysis 第一期, Saturday, 16:00 to 19:00 2/4 - 4/8, 30 hours  (Read 7685 times)

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博士生指导教师,Oracle 认证高级讲师,Dr. Henry 讲授:
Python for Data Analysis 第一期, Saturday, 16:00 to 19:00  2/4 - 4/8
3hr X 10 共30 hours

课程大纲大致如下:
1.Lists and Tuples
2.Working with Strings
3.Dictionaries: When Indices Won't Do
4.Conditionals, Loops, and Some Other Statements
5.Abstraction
6.More Abstraction
7.Exceptions
8.Magic Methods, Properties, and Iterators
9.Batteries Included
10.Files and Stuff
11.Graphical User Interfaces
12.Database Support
13.Network Programming
14.NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation
15.Getting Started with pandas
16.Data Loading, Storage, and File Formats
17.Data Wrangling: Clean, Transform, Merge, Reshape
18.Plotting and Visualization
19.Data Aggregation and Group Operations
20.Time Series
21.Financial and Economic Data Applications
22.Advanced NumPy


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在核心课同学332次专业求职找工作辅导周会上:
-- 视频:Python for Data Analysis 课程内容介绍。共30小时课程,涵盖赠送的两本Python电子书内容,物超所值
-- 生物化学背景同学,要去面试 ETL Data Engineer for Oracle Clinical Trial System, Go though Job Description;
-- Anna 同学正在 Clinical Trial 公司工作,她给大家介绍  Clinical Trial 公司数据的一些概念;
-- 成功转行做DBA 同学的问题和工作经验分享;
-- 同学们求职面试问题和经验分享.


利用Python进行数据分析的课程分为三大部分:
第一部分:Python基础

   在这部分课程中,将介绍Python环境的搭建。
   常用IDE的安装,Eclipse,PyCharm
   了解Python的基础数据结构与语法。

第二部分:数据分析

Python数据分析的学习主要是对相关库的使用,比如数据整理需要用到numpy和pandas库,数据描述与分析分析则主要用到pandas库,从某种程度上讲,利用python进行数据分析的学习过程就是对库的学习过程。在这部分,将有若干个复杂案例进行分析:
1、来自bit.ly的网络访问分析
2、1990年以来MovieLens的影评分析
3、1880-2010年间全美婴儿姓名分析
4、美国农业部USDA食品营养成分分析
5、2012联邦选举委员会数据分析
6、股票交易数据分析
7、2008年经济危机数据分析

第三部分:数据可视化

利用matplotlib库和Basemap 库对之前分析的数据结果,以动态图像的形式展示处理。,matplotlib库包含有丰富的数据可视化资源,地图、3D等功能。

点击部分课程截图。

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Python for Data Analysis 第一期圆满结束。同学们在最后一堂课结束前一致给予很好的评价。 也有同学课后发电邮来:

老土老师好,Henry老师好,

Python课是非常好的一门课。很实用而且和现今的很多热门应用有关。比如大数据分析,机器学习。
通过这门课的学习,老师们为我们打开了又一扇具有高附加值的领域。期待着机器学习,人工智能、
方面的课程早日开始。

Tom

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Python for Data Analysis Term1 课程开出后,广受上课同学好评。我们将在八月份开出Term2 课程:

专家讲授 Python for Data Analysis 第2期, Sat, 30 hours

This webinar meets 11 times.
Tue, Aug 1, 2017 6:00 PM - 8:30 PM PDT
Thu, Aug 3, 2017 6:00 PM - 8:30 PM PDT
Sat, Aug 5, 2017 4:00 PM - 7:00 PM PDT
Tue, Aug 8, 2017 6:00 PM - 8:30 PM PDT
Thu, Aug 10, 2017 6:00 PM - 8:30 PM PDT
Sat, Aug 12, 2017 4:00 PM - 7:00 PM PDT
Tue, Aug 15, 2017 6:00 PM - 8:30 PM PDT
Thu, Aug 17, 2017 6:00 PM - 8:30 PM PDT
Sat, Aug 19, 2017 4:00 PM - 7:00 PM PDT
Tue, Aug 22, 2017 6:00 PM - 8:30 PM PDT
Thu, Aug 24, 2017 6:00 PM - 8:30 PM PDT