Python開發(fā)語言基礎實戰(zhàn)培訓【課程目標】Python已經成為穩(wěn)居前三的最受歡迎的語言之一，它簡單易用、跨平臺、功能強大、擴展性強，而且能夠將其它語言編寫的程序融合起來，實現無縫連接，號稱是萬能膠水語言。本課程為Python語言基礎學習，通過本課程的學習，達到如下目的：全面掌握Python語言以及其編程思想。掌握Python基本格式，以及常用的6種基本語句。掌握常用的標準數據類型掌握面向對象編程的思路，能夠自定義類、模塊和包掌握文件的標準操作，以及異常處理等熟習單元測試及文檔編寫。熟練常用的標準庫【授課時間】12天時間（要根據學員的實際情況調整重點內容及時間）【授課對象】業(yè)務支持部、IT系統(tǒng)

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Python數據分析與可視化實戰(zhàn)培訓【課程目標】本課程為基礎課程，主要講解如何利用Python進行數據分析，以及數據可視化。假定學員已經基本掌握Python語言的使用。通過本課程的學習，達到如下目的：掌握數據分析的基本步驟和過程（數據分析六步曲）掌握搭建數據分析框架的基本思想（數據分析框架）熟悉Pandas常用數據結構，掌握用Python訪問、操作數據集掌握Pandas常用的統(tǒng)計功能（函數和方法）理解統(tǒng)計分析原理，掌握統(tǒng)計分析常用的分析方法熟練掌握matplotlib模塊，熟練畫圖函數學會解讀圖形，形成業(yè)務結論和業(yè)務策略。【授課時間】2天時間（要根據學員的實際情況調整重點內容及時間）【授課對象

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Python數據建模（分類模型篇）【課程目標】本課程主要講解如何利用Python進行分類數據建模。通過本課程的學習，達到如下目的：掌握數據建模的標準流程。掌握各種分類預測模型的原理，以及算法實現。掌握各種分類模型類的重要參數，以及應用。掌握模型的評估指標、評估方法，以及過擬合評估。掌握模型優(yōu)化的基本方法，學會超參優(yōu)化。掌握集成優(yōu)化思想，掌握高級的分類模型?！臼谡n時間】25天時間（要根據學員的實際情況調整重點內容及時間）【授課對象】業(yè)務支持部、IT系統(tǒng)部、大數據系統(tǒng)開發(fā)部、大數據分析中心、網絡運維部等相關技術人員?！緦W員要求】每個學員自備一臺便攜機(必須)。便攜機中事先安裝好Python 3.9

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Python數據建模及模型優(yōu)化（回歸篇）【課程目標】本課程主要講解如何利用Python進行數據建模，建立數學模型，來擬合業(yè)務的各個要素之間的關系，來模擬業(yè)務的未來發(fā)展和變化?；谡鎸嵉臉I(yè)務問題，在數據建模的標準過程指導下，從模型選擇到特征工程，從訓練模型到算法實現，從模型評估到模型優(yōu)化，再到模型解讀及模型應用，帶領大家一步步實現一個回歸預測模型。通過本課程的學習，達到如下目的：掌握數據建模的標準流程。掌握數據預處理常用的方法，包括特征篩選、變量合并等。掌握回歸模型的原理，以及算法實現。熟練使用模型的評估指標，評估方法，以及過擬合的評估。掌握模型優(yōu)化的基本措施，學會欠擬合的解決方法。學會過擬合評

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Python數據建模（時序模型篇）【課程目標】本課程為中級課程《大數據建?！返牡诙簳r序篇本課程主要講解如何利用Python進行時間序列的數據建模，幫助學員構建系統(tǒng)全面的預測建模思維，提升學員的數據建模綜合能力。本系列課程從實際的業(yè)務需求出發(fā)，結合行業(yè)的典型應用特點，圍繞實際的商業(yè)問題，對數據預測建模的過程進行了全面的介紹（從模型選擇，到屬性選擇，再到訓練模型，評估模型以及優(yōu)化模型），通過大量的操作演練，幫助學員掌握數據建模的思路、方法、技巧，以提升學員的數據建模的能力，支撐運營決策的目的。通過本課程的學習，達到如下目的：掌握數據建模的標準流程。掌握時序預測建模的基本思想，理解因素分解的思路

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Python數據挖掘專題實戰(zhàn)培訓【課程目標】本課程主要講解如何利用Python進行時間序列的數據建模。通過本課程的學習，達到如下目的：全面掌握Python語言以及其編程思想。掌握常用擴展庫的使用，特別是數據挖掘相關庫的使用。學會使用Python完成數據挖掘項目整個過程。掌握利用Python實現可視化呈現。掌握數據挖掘常見算法在Python中的實現?！臼谡n時間】25天時間（要根據學員的實際情況調整重點內容及時間）【授課對象】業(yè)務支持部、IT系統(tǒng)部、大數據系統(tǒng)開發(fā)部、大數據分析中心、網絡運維部等相關技術人員?！緦W員要求】每個學員自備一臺便攜機(必須)。便攜機中事先安裝好Python 3.9版本及以

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