基础篇             （报名成功后即可开始学习）

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课程内容

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正式培训前

Python编程基础

1准备工作

2列表操作

3程序流程控制语句

4字符串操作

4.1字符串及其索引&切片

4.2字符串的常见方法

4.3字典的创建及索引

4.4字典常用操作

4.5字典推导式

5Python文件读取操作

5.1Python读取文件

5.2练习3：统计小说中的单词频次

6函数

6.1Python函数自定义

6.2练习4：自定义求序列偶数个数的函数

7面向对象与模块

7.1Python方法与函数对比介绍

7.2Python面向对象示例

7.3Python模块使用

7.4第三方库的安装与调用

8注意事项

8.1Python工作路径说明

8.2模块命名及存放路径的注意事项

8.3结语

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核心课程篇

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专题讲座

1月19日

18:00-19:00

主讲：冯国灿教授

主题内容：计算机视觉技术及其应用

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第一课 Python数据分析与应用

1月19日

19:00-21:30

1 Python数据分析概述

1.1认识数据分析

1.2熟悉Python数据分析的工具

1.3安装Python3的Anaconda发行版

1.4掌握Jupyter Notebook常用功能

2 使用Pandas进行数据预处理

2.1合并数据

2.2清洗数据

2.3标准化数据

2.4转换数据

3使用scikit-learn构建模型

3.1使用sklearn转换器处理数据

3.2构建并评价聚类模型

3.3构建并评价分类模型

3.4构建并评价回归模型

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第一课作业

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第二课 Python数据分析实训

1月20日

19:00-21:30

1探索Iris鸢尾花数据

1.1 将数据集存成变量iris创建数据框的列名称['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']

1.2数据框中有缺失值吗？

1.3将列petal_length的第10到19行设置为缺失值。

1.4将petal_lengt缺失值全部替换为1.0。

1.5删除列class。

1.6将数据框前三行设置为缺失值。

1.7删除有缺失值的行。

1.8重新设置索引。

2探索Chipotle快餐数据

2.1将数据集存入一个名为chipo的数据框内

2.2查看前10行内容

2.3数据集中有多少个列(columns)？

2.4打印出全部的列名称

2.5数据集的索引是怎样的？

2.6被下单数最多商品(item)是什么?

2.7在item_name这一列中，一共有多少种商品被下单？

2.8一共有多少个商品被下单？

2.9将item_price转换为浮点数

2.10在该数据集对应的时期内，收入(revenue)是多少？

2.11在该数据集对应的时期内，一共有多少订单？

2.12每一单(order)对应的平均总价是多少？

3探索Apple公司股价数据

3.1读取“appl_1980_2014.csv”数据并存为一个名叫apple的数据框。

3.2查看每一列的数据类型。

3.3将Date这个列转换为datetime类型。

3.4将Date设置为索引。

3.5有重复的日期吗？

3.6将index设置为升序。

3.7找到每个月的最后一个交易日(businessday)。

3.8数据集中最早的日期和最晚的日期相差多少天？

3.9在数据中一共有多少个月？

3.10按照时间顺序可视化Adj Close值。

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第二课作业

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第三课 机器学习实践

1月21日

19:00-21:30

1机器学习绪论

1.1引言

1.2基本术语

1.3假设空间&归纳偏好

2模型评估与选择

2.1经验误差与过拟合

2.2评估方法

2.3性能度量

2.4性能度量Python实现

3回归分析(RegressionAnalysis)

3.1线性回归基本形式

3.2线性回归模型的Python实现

3.3波士顿房价预测的Python实现

3.4逻辑回归介绍

3.5研究生入学录取预测的Python实现

4聚类分析(ClusterAnalysis)

4.1聚类分析概述

4.2相似性度量

4.3K.Means聚类分析算法介绍

4.4利用K-Means算法对鸢尾花进行聚类

4.5聚类结果的性能度量

4.6调用sklearn实现聚类分析

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第三课作业

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第四课 机器学习实战案例：市财政收入分析预测

1月22日

19:00-21:30

1 背景与案例目标

1.1财政收入预测背景介绍

1.2数据基本情况介绍

1.3分析目标解读

1.4项目流程介绍

2 相关系数分析

2.1求解person相关系数

2.2person相关系数解读

3 Lasso回归特征提取

3.1了解Lasso回归方法

3.2Lasso回归选取关键特征的实现

3.3Lasso回归数据写出及相应解读

4 灰色预测模型

4.1关键特征数据读取及准备

4.2GM11特征值预测

4.3GM11特征数据整理及写出

5 模型训练及预测

5.1数据标准化

5.2模型训练及预测

5.3结果可视化

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操作演练

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第五课 文本挖掘实战

1月23日

19:00-21:30

1自然语言处理简介

2开源中文NLP系统介绍

3中文分词介绍

4机械分词法

5机器学习算法分词

6NLP概率图介绍

7jieba分词演示

8文本的one-hot表达

9tf-idf权值策略实现

10文本的TF-IDF表达

11模型训练与预测

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操作演练

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第六课 文本分类案例：垃圾短信智能识别

1月24日

19:00-21:30

1 背景与目标

2 数据探索

2.1数据读取

2.2数据抽取

3 数据预处理

3.1去除短信中的x序列

3.2结巴分词

3.3去除停用词

3.4数据预处理函数封装

3.5垃圾短信的词频统计

3.6词云图绘制

4 文本向量的表示

4.1文本数据的向量化表达

4.2获取训练样本的tf-idf权值向量

4.3获取测试样本的tf-idf权值向量

5 模型训练及评价

6 小结

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操作演练

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第七课 综合实战：电商智能推荐--优惠券使用预测

1月25日

14:00-18:00

1 背景与目标

2 数据说明

2.1线下训练集数据介绍

2.2线上训练集数据介绍

2.3测试数据介绍

2.4项目流程介绍

3 数据预处理

3.1构建正样本

3.2构建负样本

3.3构建样本标签

4 特征构建

4.1特征构建介绍

4.2处理Discount_rate列

4.3特征1-折扣率

4.4特征2-商户与用户之间的距离

5 模型训练

5.1建模前数据准备

5.2初级模型构建

5.3ROC曲线与AUC值

5.4模型性能评估

5.5训练函数封装

5.6模型预测

5.7预测函数封装

6 特征完善

6.1特征3-优惠券流行度

6.2特征4-用户在商家中的消费次数

6.3如何进行特征拼接

6.4拼接训练集的特征3&4

6.5拼接测试及的特征3&4

7 预测

7.1模型训练

7.2预测

7.3代码整理

7.4结果提交

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第八课 认证考试

1月26日

19:00-21:30

工信部教育与考试中心高级大数据技术应用职业技术认证在线考试

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