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          在線咨詢
          課程概述
          課程涵蓋技能
          課程亮點
          職場助力
          購課選項
          預修課程
          課程目錄
          行業項目
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          學員反饋
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          課程概述

          Python數據科學課程教您掌握Python編程概念, 深入了解數據分析、機器學習、數據可視化、Web抓取和自然語言處理。學完本課程后,您將掌握使用Python進行數據科學分析的基本技能。很多數據科學職位將Python列為一項必備要素,獲得Python知識將是開啟您數據科學職業生涯的一扇大門。

          課程涵蓋技能

          • 數據分析
          • 數據整理
          • 數據探索
          • 數據可視化
          • 數學計算
          • Web抓取
          • 構建假設
          • Python 編程
          • NumPy 和SciPy包
          • 自然語言處理(NLP)

          課程亮點

          • 7小時課在線自定進度程學習
          • 44小時全程導師授課
          • 8個現實行業項目
          • Jupyter notebooks integrated labs互動學習
          • 業界專家提供專業指導

          職場助力

          數據科學是一個不斷發展的領域,46%的數據科學工作已將Python列為必備技能。美國勞工統計局數據顯示,到2026年,美國將創造大約1160萬個數據科學工作崗位,擁有Python技能的專業人士將擁有額外的優勢。

          名稱
          年薪
          招聘單位
          數據分析師
          數據科學家
          $7K
          最小
          $4K
          平均值
          $1K
          最大
          $7K
          最小
          $4.5K
          平均值
          $2K
          最大

          購課選項

          單一課程

          個人提升

          • 終身訪問自定進度在線學習課程
          • 實驗室現場技能操作演示
          • 預約頂級講師提供的在線直播培訓課程
          • 用于鞏固所學技能的現實行業項目
          • 自我評估模擬試卷
          • 24x7幫助與支持
          simplilearn官網價 查看
          課程原價 ¥ 6294.00
          立即購買
          實惠套餐

          個人提升

          • 單一課程中的所有特權
          • 購買課程組合,每門課程均享受優惠折扣

            購買2門課程包享受7.5折優惠

            購買3門課程包享受6.5折優惠

            購買4門課程包享受5.5折優惠

            購買5門及以上課程包享受4.5折優惠

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          企業培訓

          • 根據企業需求定制套餐
          • 在線自定進度學習與直播培訓課程相結合
          • 靈活的定價方案
          • 企業級學習管理系統
          • 團隊與個人學習管理界面
          • 24x7幫助與支持
          聯系我們

          預修課程

          • Python基礎
          • 數學復習課
          • 數據科學
          • 統計數據

          課程內容

          第 00 課 - 課程概述
          第 1 課 - 數據科學概述
          • 數據科學導論

          • 使用數據科學的不同行業

          • Python 的用途和組件

          • 測驗

          • 主要收獲

          第 2 課 - 數據分析概述
          • 數據分析流程

          • 知識檢查

          • 探索性數據分析 (EDA)

          • 測驗

          • EDA-定量技術

          • EDA - 圖形技術

          • 數據分析結論或預測

          • 數據分析通信

          • 繪圖的數據類型

          • 數據類型和繪圖

          • 測驗

          • 主要收獲

          第 3 課 - 數據分析概述
          • 統計學概論

          • 統計和非統計分析

          • 統計的主要類別

          • 統計分析注意事項

          • 人口和樣本

          • 統計分析過程

          • 數據分布

          • 數據離散

          • 知識檢查

          • 直方圖

          • 知識測試

          • 測驗

          • 知識檢查

          • 相關性和推論統計

          • 測驗

          • 主要收獲

          第 4 課 - Python 環境設置和要點
          • Anaconda

          • 安裝 Anaconda Python Distribution(續)

          • Python 的數據類型

          • 基本運算符和函數

          • 測驗

          • 主要收獲

          第 5 課 - 使用 Python 進行數學計算 (NumPy)
          • Numpy 簡介

          • Activity-正確排序

          • 演示 01-創建和打印N 維數組對象ndarray

          • 知識測試

          • ndarray 的類和屬性

          • 基本操作

          • Activity-Slice切片

          • 復制和查看

          • Numpy 的數學函數

          • 作業 01

          • 作業 01 演示

          • 作業 02

          • 作業 02 演示

          • 測驗

          • 主要收獲

          第 06 課 - 使用 Python (Scipy) 進行科學計算
          • SciPy 簡介

          • SciPy 子包 - 集成和優化

          • 知識測試

          • SciPy 子包

          • 演示 - 計算特征值和特征向量

          • 知識測試

          • SciPy 子包 - 統計、編織和 IO

          • 作業 01

          • 作業 01 演示

          • 作業 02

          • 作業 02 演示

          • 測驗

          • 主要收獲

          第 7 課 - 使用 Pandas 進行數據操作
          • Pandas 簡介

          • 知識測試

          • 理解數據幀

          • 查看和選擇數據演示

          • 缺失值

          • 數據操作

          • 知識測試

          • 文件讀寫支持

          • 知識檢查-正確排序

          • Pandas Sql 操作

          • 作業 01

          • 作業 01 演示

          • 作業 02

          • 作業 02 演示

          • 測驗

          • 主要收獲

          第 8 課 - 使用Scikit-Learn進行機器學習
          • 機器學習方法

          • 理解數據集并提取其特征

          • 識別問題類型和學習模型,及如何運作

          • 訓練、測試和優化模型

          • 監督學習模型注意事項

          • 知識測試

          • Scikit-Learn

          • 知識測試

          • 監督學習模型 - 線性回歸

          • 監督學習模型 - 邏輯回歸

          • 無監督學習模型

          • 管道

          • 模型持久性和評估

          • 作業 01

          • 知識測試

          • 作業 01演示

          • 作業 02

          • 作業 02演示

          • 測驗

          • 關鍵要點

          第 9 課 - 使用Scikit Learn進行自然語言處理
          • NLP自然語言處理概述

          • NLP應用

          • NLP庫-Scikit

          • 知識檢測

          • 數據提取注意事項

          • Scikit 學習模型訓練和網格搜索

          • 作業 01

          • 作業 01演示

          • 作業 02

          • 作業 02演示

          • 測驗

          • 主要收獲

          第 10 課 - 使用matplotlib在Python中進行數據可視化
          • 數據可視化簡介

          • 知識測試

          • 線屬性

          • (x,y) 圖和子圖

          • 知識測試

          • 繪圖類型

          • 作業 01

          • 作業 01 演示

          • 作業 02

          • 作業 02 演示

          • 測驗

          • 主要收獲

          第 11 課 - 使用 BeautifulSoup 進行網頁抓取
          • 網頁抓取和解析

          • 知識測試

          • 理解和搜索樹

          • 導航選項

          • Demo3 導航樹

          • 知識測試

          • 修改樹

          • 解析和打印文檔

          • 作業 01

          • 作業 01 演示

          • 作業 02

          • 作業 02 演示

          • 測驗

          • 主要收獲

          第 12 課 - Python與Hadoop,MapReduce和Spark
          • Python與大數據解決方案

          • Hadoop 核心組件

          • Python 使用 Hadoop Streaming 與 HDFS 集成

          • 演示 01 - 使用 Hadoop Streaming 計算字數

          • 知識測試

          • 使用 PySpark 將 Python 與 Spark 集成

          • 演示 02 - 使用 PySpark 確定字數

          • 知識測試

          • 作業 01

          • 作業 01 演示

          • 作業 02

          • 作業 02 演示

          • 測驗

          • 主要收獲

          查看更多
          在線咨詢
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          行業項目

          項目1

          亞馬遜產品評分預測

          亞馬遜是美國領先的電子商務公司之一,根據客戶的行為和對類似產品的評論,為客戶提供和推薦相似的同類產品。亞馬遜希望通過預測未評級產品的評級來改進這個推薦引擎,并將它們添加到相應的推薦中。

          電子商務

          項目2

          沃爾瑪的需求預測

          沃爾瑪是美國領先的零售店之一,宏觀經濟因素,比如CPI和失業率,對銷售都有影響,本項目需要考慮宏觀因素的情況下,對產品促銷降價,預測沃爾瑪 45 家門店的準確銷售額。

          零售

          項目3

          改善 Comcast 的客戶體驗

          康卡斯特是美國最大的全球電信公司之一,該公司希望通過識別并針對降低客戶滿意度的問題領域采取行動,來改善客戶體驗。該公司還在尋找可以實施的關鍵建議,以提供最佳的客戶體驗

          電信

          項目4

          IBM 的損耗分析

          作為美國領先的IT公司之一,IBM希望找出影響員工流失的因素。根據識別的因素的參數,該公司還希望建立一個邏輯回歸模型,以幫助預測員工是否會流失。

          勞動力分析

          項目5

          NYC 311 服務請求分析

          對紐約市 311 呼叫執行服務請求進行數據分析。您將關注數據爭論技術(Data Wrangling Techniques),以理解數據中的模式,并可視化主要的客戶抱怨類型。

          電訊 遠程通信

          項目6

          MovieLens 數據集分析

          GroupLens 研究項目是明尼蘇達大學工程系計算機科學與技術系的一個研究組。該小組的研究人員參與了多項信息過濾、協同過濾、推薦系統等領域的研究項目。在這里,我們需要您使用探索性數據分析 (EDA) 進行用戶數據集分析

          工程

          項目7

          股市數據分析

          作為該項目的一部分,您將使用Yahoo DataReader從以下公司導入數據:雅虎、蘋果、亞馬遜、微軟和谷歌。您將執行基本分析,包括繪制、收盤價、按量繪制股票交易、執行每日收益分析以及使用配對圖顯示所有股票之間的相關性。

          股票市場

          項目8

          泰坦尼克號數據集分析

          1912 年 4 月 15 日,泰坦尼克號與冰山相撞沉沒,2224 名乘客和船員中有 1502 人遇難。這場悲劇震驚了世界,后期船舶行業制定了完善的安全法規。在這里,我們需要您使用 EDA 技術進行分析,特別是應用機器學習工具預測哪些乘客在悲劇中幸存下來。

          危險源

          認證證書

          達到認證條件后,您將獲得由圣普倫和Simplilearn聯名認證的電子證書。我們會通過電子郵件給您發送電子證書,證書上的名字以您注冊時使用的名字為準

          認證條件

          • 85% 的自定進度的在線課程學習或參加在線課堂授課學習
          • 課程結束評估的分數不低于 75%
          • 至少成功通過一個項目評估

          學員反饋

          4.0

          C·穆圖拉曼

          技術項目負責人, Mahindra Truck &amp; Bus

          Simplilearn 是一個促進輕松獲取新的相關技能的出色的平臺,安排合理的課程內容和經驗豐富的專家,確保了我們良好的學習體驗。

          4.3

          穆克什·潘迪

          技術主管: |Python|MS SQL Server|SSIS|Power BI|T-SQL

          Simplilearn 是一個優秀的在線學習平臺。他們的課程內容全面且與時俱進。我們得到終身訪問課程記錄,當我們需要重新整理和刷新我們的理解時很有幫助。如果你想提升技能,我建議你參加Simplilearn課程的培訓,他們提供幾乎所有學科的課程。

          4.1

          穆克什·潘迪

          高級軟件工程師 Coupa Software

          真是令人難以置信的全程專家指導和令人驚嘆的獨特的在線課程。Simplilearn通過自定進度的視頻和錄音提供了一種很好的在線自學的學習方式,謝謝Simplilearn提供如此高質量的培訓!

          4.0

          蘇倫達蘭·巴斯卡蘭,

          我在 Simplilearn 上學習了 Python 數據科學課程。培訓導師知識淵博,愿意分享他們的技能和知識,我在Simplilearn的學習體驗非常好,動手實踐課、集成實驗室和學習材料幫助學員更好地學習,謝謝Simplilearn!

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