数据科学Python语言实战
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（4课时）
知识梳理与实操相结合
Python机器学习
机器学习方法论
特征提取与处理
分类、聚类及降维
14:00~17:55
（4课时）
讲授
与实操相结合
Python人工神经网络
sk-learn感知器、支持向量机、神经网络
Tensorflow
回顾与总结
第一天
8:00~9:30
（2课时）
知识梳理
与经验分享
统计应用基础
大数据与数据科学
统计方法论
数据挖掘与统ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ学习
Python应用
9:40~11:55
（2课时）
讲授与实操相结合
Python初识
安装配置、语法及数据结构
运算符、控制流及函数
网络爬虫
14:00~17:55
（4课时）
讲授与实操相结合
数据预处理
ndarray创建、组合与分割
ufunc运算及矩阵运算
DataFrame创建、合并
数据聚合、分组与转换
缺失与异常值处理
数据汇总与描述统计
透视表与交叉表
第二天
8:00~9:30
（2课时）
讲授与实操相结合
时序处理
日期及时间数据类型及其处理
时间序列基础
日期范围、频率及移动
时区处理及其算术运算
重采样及频率转换
时序绘图
9:40~11:55
（2课时）
讲授与实例相结合
数据可视化
绘图基础Matplotlib
Python图形化生态系统
地震危机数据地图
航空地理信息图
14:00~17:55
（4课时）
实例演示
与讲解相结合
数据分析之牛刀小试
假设检验——常用假设检验与实例分析
线性回归——前列腺癌病预测
logistic回归——南非心脏病
第三天
8:00~11:55
知识梳理与实操相结合
Python机器学习
机器学习方法论
特征提取与处理
分类、聚类及降维
14:00~17:55
（4课时）
讲授
与实操相结合
Python人工神经网络
sk-learn感知器、支持向量机、神经网络
Tensorflow
回顾与总结
第一天
8:00~9:30
（2课时）
知识梳理
与经验分享
统计应用基础
大数据与数据科学
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数据挖掘与统ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ学习
Python应用
9:40~11:55
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讲授与实操相结合
Python初识
安装配置、语法及数据结构
运算符、控制流及函数
网络爬虫
14:00~17:55
（4课时）
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数据预处理
ndarray创建、组合与分割
ufunc运算及矩阵运算
DataFrame创建、合并
数据聚合、分组与转换
缺失与异常值处理
数据汇总与描述统计
透视表与交叉表
第二天
8:00~9:30
（2课时）
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时序处理
日期及时间数据类型及其处理
时间序列基础
日期范围、频率及移动
时区处理及其算术运算
重采样及频率转换
时序绘图
9:40~11:55
（2课时）
讲授与实例相结合
数据可视化
绘图基础Matplotlib
Python图形化生态系统
地震危机数据地图
航空地理信息图
14:00~17:55
（4课时）
实例演示
与讲解相结合
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假设检验——常用假设检验与实例分析
线性回归——前列腺癌病预测
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第三天
8:00~11:55