培訓(xùn)內(nèi)容：
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一、?作為數(shù)據(jù)分析程序員，有必要掌握python這門(mén)語(yǔ)言；
a)?介紹python支持庫(kù)；
b)?Python對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的重要推動(dòng)作用。
二、?使用Jupyter notebook進(jìn)行交互式計(jì)算和開(kāi)發(fā)環(huán)境；
a)?配置、使用、運(yùn)行和調(diào)試。
三、?Numpy數(shù)組和矢量計(jì)算；
a)?通用函數(shù)；
b)?線性代數(shù)運(yùn)算操作；
c)?Numpy張量的文件輸入和輸出。
四、?Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
a)?匯總和統(tǒng)計(jì)計(jì)算；
b)?處理殘缺數(shù)據(jù)；
c)?層次化索引；
五、?數(shù)據(jù)的加載、存儲(chǔ)與文件格式；
a)?匯總和統(tǒng)計(jì)計(jì)算；
b)?處理殘缺數(shù)據(jù)；
c)?層次化索引；
六、?數(shù)據(jù)的加載、存儲(chǔ)與文件格式；
a)?讀取文本格式的數(shù)據(jù)；
b)?讀寫(xiě)二進(jìn)制數(shù)據(jù)；
c)?使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)；
七、?數(shù)據(jù)的去噪、轉(zhuǎn)換、合并、重塑
a)?合并數(shù)據(jù)集；
b)?重塑；
c)?數(shù)據(jù)矩陣變換；
d)?數(shù)據(jù)軸向旋轉(zhuǎn)；
e)?數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；
f)?字符串操作。
八、?數(shù)據(jù)可視化；
a)?Matplotlib使用
b)?Pandas中的繪圖函數(shù)使用
c)?繪制地圖類(lèi)表達(dá)數(shù)據(jù)
九、?數(shù)據(jù)的聚合和分組運(yùn)算
a)?GroupBy技術(shù)
b)?數(shù)據(jù)聚合
c)?分組級(jí)運(yùn)算和轉(zhuǎn)換
d)?透視表和交叉表
十、?時(shí)間序列
a)?日期和時(shí)間數(shù)據(jù)類(lèi)型及工具；
b)?日期的范圍、頻率和移動(dòng)；
c)?時(shí)期及算法運(yùn)算；
d)?重采樣及頻率轉(zhuǎn)換；
e)?時(shí)間序列繪圖；
f)?移動(dòng)窗口函數(shù)；
g)?性能和內(nèi)存的優(yōu)化；
十一、?金融和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)用
a)?舉一個(gè)分組變換應(yīng)用
十二、?Numpy高級(jí)應(yīng)用
a)?Numpy內(nèi)部工作機(jī)理；
b)?高級(jí)數(shù)組操作；
c)?結(jié)構(gòu)化和記錄式數(shù)組；
d)?Numpy的matrix類(lèi)；
e)?高級(jí)數(shù)組的輸入輸出。
十三、?通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相關(guān)因素預(yù)測(cè)分析；
a)?CNN和RNN初識(shí)；
b)?相關(guān)因素時(shí)間序列預(yù)測(cè)分析示例。
