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(Python数据分析与可视化)数据分析学习(56学时)思维导图,包括教材:智能数据分析智能数据分析概述、教程:Python编程语言核心基础(2学时)、视频等内容,一起来看看吧。
《漫话人工智能:坂本真树老师带你轻松读懂人工智能》将读者群设定为普通大众,旨在令不熟悉人工智能专业词汇、没有专业背景的普通读者也能够读懂本书。书中所选取的都是人工智能基础研究相关的代表性主题,也是读者想要了解的问题,如人工智能是什么时候出现的,人工智能会超越人类吗,什么易导入人工智能,什么不易导入人工智,怎样从信息角度来学习人工智能,人工智能应用的领域有哪些等等。
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计算机组成原理
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考试学情分析系统
智能数据分析(56学时) (Python数据分析与可视化)
智能数据分析概述(2学时)
数据分析
数据可视化
数据分析在多学科中的应用
这部分内容通过调研补充完善。
数据分析流程
常用工具
为什么选择Python进行数据分析
数据分析师
课程目的与要求
1. 了解数据分析的应用、数据分析职业 2. 了解数据分析具体流程、工具 3. 区分数据分析、数据挖掘、大数据分析
Python编程语言核心基础(2学时)
Python3平台搭建
Python3编程基础
Python3基础语法
1. 掌握Windows 系统下Python环境搭建 2. 能够读懂和使用Python编程语言
Python进行数据分析的基本工具(24学时)
NumPy数值计算基础
1. 掌握NumPy创建数组对象ndarray与生成随机数的方法 2. 掌握数组的索引与变换 3. 掌握NumPy中数组矩阵的运算及通用函数的基本使用方法 4. 掌握NumPy读写文件的方法和常用的统计分析的函数 5. 能够使用NumPy统计分析函数进行基本统计分析
Matplotlib数据可视化
1. 掌握 pyplot 常用的绘图参数的调节方法 2. 掌握子图的绘制方法 3. 掌握绘制图形的保存与展示方法 4. 掌握散点图和折线图的作用与绘制方法 5. 掌握直方图、饼图和箱线图的作用与绘制方法
Pandas进行数据预处理
1. 掌握数据合并的原理与方法 2. 掌握数据清洗的基本方法 3. 掌握基本数据标准化的方法 4. 掌握常用的数据转换方法
Pandas统计分析基础
1. 掌握常见的数据读取方式 2. 掌握DataFrame常用属性与方法 3. 掌握基础时间数据处理方法 4. 掌握分组聚合的原理与方法 5. 掌握透视表与交叉表的制作
SciPy科学计算
1. 掌握SciPy中的常数和特殊函数 2. 掌握SciPy的线性代数运算 3. 掌握SciPy中的分类、回归、聚类方法原理和使用方法 4. 掌握SciPy的矩阵处理
Pyecharts、Seaborn数据可视化
1. 掌握pyecharts、Seaborn的使用方法 2. 掌握常用图表的作用和绘制方法
数据分析的数学基础(6学时)
参考书目《数据分析基础》PDF
线性代数
统计学
概率
假设与推断
梯度下降
1. 掌握数据分析涉及的数学基础 2. 能够用Python编程语言求解数学问题
Python实现数据分析的一般流程(4学时)
数据读取
数据处理
1. 掌握数据分析的基本流程 2. 能够对数据进行读取、分析和可视化
数据分析的一些常用方法(8学时)
分类分析
关联分析
聚类分析
线性回归
贝叶斯算法
机器学习
1.掌握分类分析、关联分析、聚类分析、线性回归方法 2.能够根据案例,选择正确的方法进行数据分析
数据分析实战案例(10学时 )
课本的实例训练
影评数据分析与电影推荐
汽车贷款违约的数据分析
Python表格数据分析
利用手机的购物评论分析手机的特征
基于k近邻模型预测葡萄酒种类的数据分析与可视化
美国波士顿房价预测
大作业(共 7题)
1.掌握根据实际需求进行数据分析的流程设计 2.掌握根据实际需求选择相应的数据分析工具和技术
学习路线
中国大学MOOC慕课
Python数据分析与展示
大学信息技术基础
信息技术基础
人工智能原理
教材
Python数据分析与可视化(吕云翔版)(纸质)
利用Python进行数据分析(纸质)
Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(PDF)
动手实践例题
Python数据分析基础(PDF)
Python编程基础
CSV文件
描述性统计与建模
Python数据处理(PDF)
数据清洗
数据探索和分析
网页爬虫
自动化办公
数据科学入门(PDF)
数学、算法基础