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长沙Python大数据与人工智能(学术)--初级培训班

授课机构:长沙CDA数据分析师培训机构

地址:长沙市开福区中山路589号开福万达广场C区

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关键词:python长沙培训学校哪里有

Python大数据与人工智能(学术)--初级培训班

课程名称:Python大数据与人工智能(学术)--初级
课程类目:Python、人工智能
课程类型:正式课
授课形式:北京面授
免费试听:是
适合基础:零基础学员
上课人数:60
班级名称:基础班
上课时间:周一到周日9-18点
开班时间:每月开课
课时数量:24


01
课程亮点

朝九晚九全程跟班答疑、一对一督学、定期直播串讲、五分钟内有问必答、出勤率和进度监督、作业与测试


02
学习目标

1, 通过线下3天学习掌握Python编程的基础内容;
2, 课程涉及到了Python基础大部分内容,内容丰富;
3, 从Python入门开始介绍,没有软件基础的人也可以听;
4, 通过案例的讲解,真正实现学校授课与实战的目标。


03
课程内容

01章准备工作-Python开发环境配置(线上-1小时
01-01Anaconda安装与配置
01-02Python编程基础:变量、语句、表达式等对象介绍、Python编程规范等
01-03Python语言概述:发展历史、语言特点
02章Python标准数据类型(线上-6.5小时)
02-01标准数据类型创建:Number、String、Tuple、List、Dict、Set
02-02常用内建函数及方法:数值计算、科学计算库的方法调用、序列对象的通用方法、字符串方法、列表方法、元组方法、集 合方法、字典方法、常用内建函数等
02-03数据类型判断、数据类型转换
03章控制流语句(线上-2小时)
03-01条件判断语句:if、if-elif-else、if-else
03-02for循环
03-03While循环
03-04continue语句
03-05break语句
04章自定义函数与函数式编程(线上-3小时)
04-01函数的定义及调用:函数定义关键词、无参数函数、形参、实参
04-02函数的参数:位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数
04-03变量的定义域:内建变量、全局变量、局部变量、闭包外局部变量
04-04自定义函数与内建函数的区别
04-05函数式编程
05章异常和错误(线上-穿插在其他内容中讲)
05-01常见异常及错误
05-02异常的捕捉及追溯
06章文件操作(线上-0.5小时)
06-01文件的创建、打开与关闭
06-02文件的读写
07章时间模块(线上-0.5小时)
07-01datetime模块
07-02time模块
08章python标准数据类型—字符串其应用(线下-1小时)
08-01字符串操作:字符类型转换及运算
08-02字符串操作:序列索引及其综合应用
08-03字符串操作:迭代实现字符条件转换
08-04时间字符串数据处理:字符串方法应用及时间提取
09章python标准数据类型—列表及其应用(线下-1小时)
09-01列表操作:列表多层索引与切片
09-02列表操作:列表转置、排序与元素替换
09-03列表方法:类型转换与方法应用
09-04列表方法:列表生成式及高级内置函数综合应用
10章python标准数据类型—字典及其应用(线下-1小时)
10-01字典操作:元素添加
10-02字典操作:学生成绩的字典格式存储
10-03字典操作:学生成绩条件提取
10-04字典方法:数据检查、数值运算
11章python标准库—math科学计算库的应用(线下-1小时)
11-01math科学计算库的使用:实现sigmoid函数
11-02math科学计算库的使用:实现正态分布的概率密度计算
12章python模块—OS模块的应用(线下-1小时)
12-01OS模块应用:文件的读取与写入
12-02OS模块应用:批量生成文件
12-03OS模块应用:批量修改文件名
13章python模块—时间模块的应用(线下-1小时)
13-01datetime模块应用:时间戳获取及提取
13-02time模块:生成时间序列
14章Python标准库简介(线上-0.5小时)
14-01常用标准库:Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、seaborn等
14-02Numpy简介
14-03Pandas简介
15章Numpy数组(线上-4.5小时)
15-01ndarray数组的创建
15-02Numpy数组基础操作:索引、切片、分裂、合并
15-03Numpy数组的运算:通用函数
15-04Numpy数组的变形、拼接
15-05Numpy数组的计算:广播、聚合、比较和掩码、数组排序
16章Pandas对象(线上-6小时)
16-01Pandas对象:Series、DataFrame、Index
16-02pandas对象的创建
16-03Pandas数据加载与存储
16-04Pandas数值运算方法:通用函数、聚合函数、遍历
16-05Pandas数据处理:数据类型转换、缺失值处理、字符串转换
16-06Pandas数据表的合并与连接
16-07Pandas数据的累计与分组
17章数据的获取与存储,探索,处理流程介绍(线下-6小时)
17-01数据清洗思想概述
17-02供Python读取的数据:CSV文件、JSON数据等
17-03数据的存储
17-04数据探索的维度:数据的不平等性、真实性、可读性、清洁度等
17-05数据格式化离群值和不良数据处理、空值处理、重复数据处理等
17-06数据标准化方法
17-07数据探索:连接多个数据集、获取离群值、创建分组等
17-08数据分析:分离和聚焦数据、描述结论、书写报告文档
18章数据清洗实战案例(线下-6小时)
18-01USDA食品数据处理
18-02美国童工雇佣数量和腐 败之间的关系分析
18-03泰坦尼克幸存者数据清洗

长沙CDA数据分析师培训机构简介

CDA数据分析师

长沙CDA数据分析师培训机构

目前,CDA已与国内100多所高校进行了战略合作,建立了CDA数据分析师考试中心及人才培养基地;已出版30多本CDA数据分析师系列丛书,市场发行量数万册;已进行500多期线上线下数据分析及大数据培训课程,培养学员10万+人次;已在全 国70+城市举办15届CDA数据分析师认证考试,报考考生数万人;已开展了四届中 国数据分析师行业峰会(CDA SUMMIT),每届参会人数3000多人;中 国数据分析师俱乐部(CDA CLUB)每周举办各类型线上线下沙龙会议、公开课等活动共1000多期。
2016年,CDA研究院加入由工信部指导下的“中 国大数据生态产业联盟”理事会成员,分管教育事业。
2017年,CDA与工信部赛迪达成战略合作推出大数据双认证,被评为“大数据zui佳培训机构”;
2018年,CDA入选教育部产学合作协同育人项目;
2019年,CDA获得“2019年创新中 国·年度新商业zui具成长力项目”,“2019年沙利文中 国新经济峰会创新领导力奖”;
2020年,荣获“年度逆势生长行业影响力企业”,入选北京市科学技术委员会“首批高精尖产业技能培训机构”,成为“中 国成人教育协会”成人教育培训机构工作委员会理事单位;
2021年,CDA数据分析师认证标准经国标委发布认定,是目前现行有效的数据分析师能力标准。
“CDA数据分析师”人才已遍布在世 界范围各行各业,包括500强企业、科技独角兽、大型金融机构、大型互联网企业、国企事业单位、国 家行政机关等等。“CDA数据分析师”人才队伍秉承着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为科技飞速发展的核心力量。

学校荣誉

01

长沙CDA数据分析师培训机构

IBM大学战略合作伙伴
电子工业出版社 优 秀合作者
教育管理信息化专业委员会理事单位
2018年度职业教育人才培训品牌机构
2018年度大数据影响力先锋企业
2018入选教育部产学合作协同育人项目
网易云课堂2017年度zui佳服务奖
2017年度中 国互联网+ zui佳培训机构奖
中 国大数据产业生态联盟理事单位

发展历程

02

2006年
开展数据统计、计量实战,学术研究等相关培训视频和现场班
2007年
开展数据统计、数据分析相关培训班
2011年
随着大数据热潮的来临,依托累计上万类共享资料,多年沉淀师资团队,论坛召集多位专家,研发CDA数据分析师体系
2013年
CDA数据分析师品牌成立,提供系统化的大数据、数据分析人才培养和认证
2014年
CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第 一届全 国CDA数据分析师认证考试
2015年
第 一届中 国数据分析师行业峰会(CDAS)在9月11日成功举办,参会人数逾3000人
2016年
CDA汇聚海内外大数据、数据分析专家上千人,推出就业班、数据科学家训练营、企业内训、CDA俱乐部等多个项目
2017年
整合论坛与CDA数据分析师业内资源,形成数据分析领域生态圈,并进一步升级CDA企业内训体系,正式推出大数据实验室
2018年
北上广深等多个城市均有校区;拥有200多位专业师资;培养学员超过3万人,每年6月/12月全 国28个城市举办CDA认证考试
2019年
已举办九届数据分析师认证考试,得到业界广泛认可,学员遍布各大知名企业。人工智能产品“好学AI”问世,引领DT时代新一波技术培训浪潮



服务内容
数据分析、大数据、人工智能、互联网运营培训

特色服务
免费试听,免费重读,小班授课,一对一教学,推荐就业


  • 学校名称:长沙CDA数据分析师培训机构

    固定电话:400-001-5729

    授课地址:长沙市开福区中山路589号开福万达广场C区 预约参观

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