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這門語言；
a)?介紹python支持庫；
b)?Python對機器學(xué)習(xí)的重要推動作用。
二、?使用Jupyter notebook進行交互式計算和開發(fā)環(huán)境；
a)?配置、使用、運行和調(diào)試。
三、?Numpy數(shù)組和矢量計算；
a)?通用函數(shù)；
b)?線性代數(shù)運算操作；
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)計計算；
b)?處理殘缺數(shù)據(jù)；
c)?層次化索引；
五、?數(shù)據(jù)的加載、存儲與文件格式；
a)?匯總和統(tǒng)計計算；
b)?處理殘缺數(shù)據(jù)；
c)?層次化索引；
六、?數(shù)據(jù)的加載、存儲與文件格式；
a)?讀取文本格式的數(shù)據(jù)；
b)?讀寫二進制數(shù)據(jù)；
c)?使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫；
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)?繪制地圖類表達數(shù)據(jù)
九、?數(shù)據(jù)的聚合和分組運算
a)?GroupBy技術(shù)
b)?數(shù)據(jù)聚合
c)?分組級運算和轉(zhuǎn)換
d)?透視表和交叉表
十、?時間序列
a)?日期和時間數(shù)據(jù)類型及工具；
b)?日期的范圍、頻率和移動；
c)?時期及算法運算；
d)?重采樣及頻率轉(zhuǎn)換；
e)?時間序列繪圖；
f)?移動窗口函數(shù)；
g)?性能和內(nèi)存的優(yōu)化；
十一、?金融和經(jīng)濟數(shù)據(jù)應(yīng)用
a)?舉一個分組變換應(yīng)用
十二、?Numpy高級應(yīng)用
a)?Numpy內(nèi)部工作機理；
b)?高級數(shù)組操作；
c)?結(jié)構(gòu)化和記錄式數(shù)組；
d)?Numpy的matrix類；
e)?高級數(shù)組的輸入輸出。
十三、?通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行相關(guān)因素預(yù)測分析；
a)?CNN和RNN初識；
b)?相關(guān)因素時間序列預(yù)測分析示例。
