數據分析師(Python)微專業

帶你一起用數據認識世界,從零開始學習Python,15個實戰項目+網易案例+硅谷案例,3個月助你成為行業急需的數據人才

城市數據團&網易

網易云課堂

計算機

簡單(初級)

5 個月

  • 中文
  • 6692

課程概況

本微專業由城市數據團聯合網易共同出品。城市數據團公眾號、知乎等平臺粉絲超30萬,長期為政府、城市公共機構、地產商等提供城市級大數據產品及一體化解決方案。 網易教學團隊則結合游戲、電商、教育、數據平臺等一線產品真實案例,幫助學員進階數據分析。課程還額外邀請了來自硅谷的數據科學家為大家揭秘世界級互聯網公司的數據分析應用之道。

包含課程

01 數據思維導論:如何從數據中挖掘價值?
第一章 數據能做什么?
1.1 優秀數據分析師的三個特征
1.2 避免對數據可視化的誤解
1.3 機器學習是什么?
1.4 用數據改變未來

第二章 課前入門指南
2.1 軟件安裝及資料準備

02 基礎語言入門:從零開始學習Python
第一章 關于Python你需要知道的事兒
1.1 為什么選擇Python?
1.2 集成開發環境及Python運行
1.3 Jupyter Notebook 與 Spyder

第二章 變量及數值類型
2.1 數值類型概述
2.2 認識變量
2.3 算數運算
2.4 邏輯運算
2.5 注釋#

第三章 序列及通用操作
3.1 可變序列/不可變序列概述
3.2 可變序列/不可變序列通用操作
3.3 列表list常用操作
3.4 文本序列str常用操作

第四章 字典映射
4.1 字典dict基本概念
4.2 字典的元素訪問及遍歷
4.3 字典常用操作

第五章 條件判斷及循環語句
5.1 什么是語句?
5.2 條件判斷:if語句
5.3 循環語句:for / while 循環
5.4 多重循環

第六章 函數
6.1 函數的基本概念及調用
6.2 自定義函數
6.3 局部變量及全局變量
6.4 匿名函數Lambda

第七章 模塊與包
7.1 什么是模塊?
7.2 模塊創建及import指令運用
7.3 “包”的概念及python包管理工具:pip
7.4 windows環境下的代碼運行

第八章 數據讀寫
8.1 文件對象聲明及基本操作
8.2 系統模塊下的路徑操作
8.3 文件的讀取與寫入
8.4 pickle模塊的運用

03 重點工具掌握:數據解析核心技巧
第一章 科學計算工具:Numpy
1.1 什么是Numpy?
1.2 Numpy基礎數據結構
1.3 Numpy通用函數
1.4 Numpy索引及切片
1.5 Numpy隨機數
1.6 Numpy數據的輸入輸出

第二章 數據分析工具:Pandas
2.1 什么是Pandas?
2.2 Pandas數據結構:Series與Dataframe
2.3 Pandas基本技巧
2.4 Pandas數據加載及查看
2.5 Pandas數據提取及篩選
2.6 Pandas字段綜合處理
2.7 Pandas排序
2.8 Pandas數據缺失值處理
2.9 Pandas常用運算函數

第三章 圖表繪制工具:Matplotlib
3.1 什么是Matplotlib以及Python下的圖表制作邏輯
3.2 Matplotlib圖表制作通用函數
3.3 Matplotlib核心參數修改
3.4 Matplotlib子圖邏輯
3.5 Matplotlib制作線型圖
3.6 Matplotlib制作散點圖
3.7 Matplotlib制作直方圖
3.8 Matplotlib制作密度圖
3.9 Matplotlib制作散點圖
3.10 Matplotlib其他圖表制作及細節

第四章 空間分析工具:GIS
4.1 為什么選擇GIS工具做空間分析?
4.2 空間數據類型及加載方法
4.3 空間劃分方法概述
4.4 空間距離計算
4.5 空間數據統計及疊加
4.6 空間數據與python交互

第五章 你必須知道的數據源
5.1 國外公開數據
5.2 國內公開數據
5.3 城市數據團-數據庫介紹

實戰項目
項目03 知乎數據清洗整理和結論研究
項目04 視頻網站數據清洗整理和結論研究

04 進階算法學習:統計分析能力強化
第一章 數據特征分析
1.1 分布分析
1.2 對比分析
1.3 統計分析
1.4 帕累托分析
1.5 正太性檢測
1.6 相關性分析
1.7 主成分分析

第二章 數據處理
2.1 缺失值處理
2.2 異常值處理
2.3 數據一致性檢驗
2.4 數據歸一化
2.5 數據連續屬性離散化
2.6 數據規約

第三章 數學建模
3.1 回歸
3.2 分類
3.3 聚類
3.4 蒙塔卡羅模擬

實戰項目
項目05 多場景下的算法構建

05 數據表達邏輯:結果輸出及內容美化
第一章 數據可視化整體概述
1.1 什么是數據可視化?
1.2 數據可視化技術體系及方向
1.3 數據圖表表達的邏輯原理
1.4 設計美學

第二章 Python數據可視化(一):Seaborn
2.1 為什么選擇Seaborn以及和Matplotlib的區別是?
2.2 整體風格設置
2.3 色彩參數調整
2.4 簡單圖表制作及可視化
2.5 復雜圖表制作及可視化
2.6 關系網絡數據可視化
2.7 熱力圖可視化制作
2.8 其他圖標制作及細節參數

第三章 Python數據可視化(二):Bokeh
3.1 什么是Bokeh及其可視化交互原理?
3.2 環境搭建
3.3 數據讀取及基本參數設置
3.4 簡單圖表制作及可視化
3.5 復雜圖表制作及可視化
3.6 HTML調用及數據交互

第四章 關系網絡數據可視化:Gephi
4.1 什么是關系網絡圖?
4.2 數據準備及整理
4.3 數據組織及關系整理
4.4 數據讀取
4.5 核心參數設置
4.6 關系圖表可視化表達

第五章 空間數據可視化
5.1 空間數據可視化工具概述
5.2 數據輸出及整理
5.3 空間熱力圖表達
5.4 空間柱狀圖表達
5.5 空間線性軌跡圖表達
5.6 其他空間圖表可視化

實戰項目
項目06 多場景下的圖表可視化表達

06 數據挖掘項目實戰
實戰項目
項目07 城市餐飲店鋪選址分析
項目08 電商打折套路解析
項目09 中國姓氏排行研究
項目10 房價影響因素挖掘
項目11 國產爛片深度揭秘
項目12 中國城市資本流動問題探索
項目13 社會財富分配問題模擬
項目14 婚戀配對實驗
項目15 泰坦尼克號獲救問題

07 網易游戲:數據時代的網絡游戲設計與運營
講師:宋威-網易盤古游戲部數據分析師
內容簡介:在當下這個數據為王的時代,無論是產品設計還是運營決策,都需要倚重于數據。本課程從實際案例出發,就如何對游戲產生的海量數據進行分析,并應用于改進游戲的設計和指導運營策略進行講解。

08 網易嚴選:用戶增長實踐經驗分享
講師:周珍妮-網易嚴選資深數據分析師
內容簡介:
1、用戶發展路徑——從哪里來,到哪里去?
2、基于用戶的目標構建體系與目標管理——分析三板斧中的“對比”延伸;
3、用戶增長的“量”與“質”的平衡;
4、用戶增長的曲線路徑——當用戶增長乏力時該如何追求流水增長?

09 網易教育:如何高效構建業務指標體系
講師:吳彬彬 網易教育資深數據分析師
內容簡介:指標體系的搭建是數據分析工作中最基礎也是最重要的能力,高效搭建符合業務的指標體系將會使后續數據分析工作事半功倍,該案例結合講師網易教育相關的工作經歷,深入淺出的講解業務指標體系的構建思路及方法。

10 網易有數:數據平臺在汽車行業中的應用
講師:王文開 網易資深數據產品經理
內容簡介:本課時會介紹網易有數這款企業級的敏捷分析平臺,并通過幾個真實的案例,介紹傳統的汽車制造業如何利用網易有數快速從數據中發現業務問題,定位問題原因,找到解決問題的方法,從而獲得業務增長。

11 硅谷實戰:消費者行為分析機器預測
講師:王志宇 Adobe數據科學家/斯坦福大學PHD
內容簡介:
1、消費者數據介紹
(a)介紹Longitudinal Data的概念以及其廣泛的適用范圍, 例如消費者行為預測,多只股票聯合預測等。
(b)消費者有歷史行為數據, 我們既可以用一個用戶本身的歷史行為來預測該用戶未來的行為,也可以用其他類似用戶的行為來預測該用戶的行為
2、Longitudinal Data 的模型以及對消費者的應用
(a)介紹混合模型的概念。
(b)舉實例說明如何利用混合模型來預測消費者行為。例如在電商中(亞馬遜, Adobe, 沃爾瑪等), 哪些消費者更有傾向購買本公司的產品,哪些客戶可能在來年續訂(取消)本公司的服務。
3、模型的評估以及衡量
(a)介紹ROC曲線的概念
(b)評估分組建模和整體建模的優劣

預備知識

1、未來準備從事數據挖掘相關工作的大學生人群;
2、媒體、零售、金融、信息、互聯網等業務人員;
3、數據挖掘崗位轉型、提拔漲薪、技能優化等的職場白領;
4、希望學習Python數據分析技能的初學者;
5、希望深入了解大數據行業應用的企業負責人;
6、每一位數據愛好者。

常見問題

Q: 課程是錄播還是直播?
A: 課程采取部分直播+錄播視頻+線上作業+直播答疑的形式,你可以自主安排時間學習教學視頻;但需在規劃的學習周期內完成作業和參加考試。所有視頻都是永久觀看的。

Q: 課程是否可以一直觀看?
A: 課程視頻可以永久觀看。

Q: 課程可以開具發票嗎?
A: 發票由城市數據團開具,聯系qq228719226獲取發票申請鏈接。申請成功15個工作日后,城市數據團會為您寄出發票。

Q: 課程是否可以離線觀看?
A: 微專業課程視頻支持手機端離線緩存后觀看,用戶購買課程之后可以選擇網頁、iPhone和安卓手機觀看。

Q: 如果考試沒有通過怎么辦?
A: 學員本期未能完成學習或者考試未通過的,享有一次免費補考的機會,補考通過后依然可以申請微專業證書。

Q: 如何申請微專業證書?
A: 按規定完成學習和作業考核,并且綜合成績合格,即可在學習結束后申請微專業證書。提交申請后需要支付¥30.00(包含證書制作、郵寄費用,不支持開具發票)。

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