课程大纲

第1 天

  • 数据科学:概述
  • 实践部分:让我们从 Python 开始 - 语言的基本功能
  • 数据科学生命周期 - 第 1 部分
  • 实践部分:使用结构化数据 - Pandas 库

第2 天

  • 数据科学生命周期 - 第 2 部分
  • 实践部分:处理真实数据
  • 数据可视化
  • 实践部分:Matplotlib 库

第3天

  • SQL - 第 1 部分
  • 实践部分:使用表创建MySql数据库,插入数据并执行简单查询
  • SQL 第 2 部分
  • 实践部分:集成 MySql 和 Python

第4天

  • 监督学习第 1 部分
  • 实践部分:回归
  • 监督学习第 2 部分
  • 实践部分:分类

第5天

  • 监督学习第 3 部分
  • 实践部分:构建垃圾邮件过滤器
  • 无监督学习
  • 实践部分:使用 k 均值对图像进行聚类

要求

  • 对数学和统计学的理解。
  • 有一定的编程经验,最好是Python。

观众

  • 有兴趣转 行的专业人士
  • 对 Data Science 和数据分析感到好奇的人
  35 小时

人数



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  35 小时

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