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Python师资培训-编程基础与数据清洗

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Python师资培训-编程基础与数据清洗

1 Python爬虫与文本分析概述

1.1 文本数据的重要性

1.1.1 结构化数据

1.1.2 非结构化数据

1.1.3 文本数据

1.2 文本分析

1.2.1 文本分析基本概念

1.2.2 文本分析与自然语言处理的关系

1.2.3 爬虫与文本分析

2 Python基础

2.1 Python语言概述

2.1.1 起源

2.1.2 语言特色

2.1.3 开发环境配置

2.2 标准数据类型

2.2.1 bool(布尔)

2.2.2 number(数字)

2.2.3 string(字符串)

2.2.4 list(列表)

2.2.5 tuple(元组)

2.2.6 dictionary(字典)

2.2.7 set(集合)

2.3 控制流

2.3.1 顺序

2.3.2 选择

2.3.3 循环

2.3.4 异常处理

2.4 函数

2.4.1 定义函数

2.4.2 调用函数

2.4.3 匿名函数

2.5 os文件处理模块

2.5.1 文件目录操作

2.5.2 文件读写

3 Python重要数据科学计算库

3.1 numpy

3.1.1 数组的创建

3.1.2 数组常用内置方法

3.1.3 数据类型的转换

3.1.4 数组的索引

3.1.5 变换数组的形态

3.1.6 数组的运算

3.1.7 常用统计函数

3.2 pandas

3.2.1 数据帧的创建

3.2.2 索引与过滤

3.2.3 增加和删除

3.2.4 缺失值处理

3.2.5 数据整理

3.2.6 统计和描述

3.2.7 数据的合并和分组运算

3.2.8 数据的读写和查看

3.3 matplotlib

3.3.1 快速绘图

3.3.2 绘制子图

3.3.3 添加文字说明和注释

3.3.4 散点图

3.3.5 对数坐标图

3.3.6 极坐标图

3.3.7 饼图

3.3.8 柱状图

3.3.9 直方图

3.3.10 箱线图

3.4 pyecharts

3.4.1 柱状图/条形图

3.4.2 箱型图

3.4.3 热力图

3.4.4 折线图

3.4.5 散点图

3.4.6 漏斗图

3.4.7 饼图

3.4.8 词云图

3.4.9 3D图表


【授课老师】

陈远祥,北京邮电大学副教授。2014年毕业于北京大学,获通信与信息系统专业博士学位,2015年-2017年在北京大学做博士后研究。主要研究方向包括光无线融合技术,智能信号处理,以及基于人工智能的信号处理技术。发表SCI/EI学术论文80余篇,其中第一或通讯作者论文40余篇,申请发明专利4项。主持国家自然科学基金面上项目,国家重点研发计划子课题,国家自然科学基金青年项目及博士后基金等多个国家级和省部级项目。IEEE、OSA会员,OpticsExpress, IEEE Photonics Technology Letters,PhotonicsJournal,Applied Optics等多个SCI期刊审稿人。


【课程大纲】

Python编程基础:

1 Python爬虫与文本分析概述

1.1 文本数据的重要性

1.1.1 结构化数据

1.1.2 非结构化数据

1.1.3 文本数据


1.2 文本分析

1.2.1 文本分析基本概念

1.2.2 文本分析与自然语言处理的关系

1.2.3 爬虫与文本分析


2 Python基础

2.1 Python语言概述

2.1.1 起源

2.1.2 语言特色

2.1.3 开发环境配置


2.2 标准数据类型

2.2.1 bool(布尔)

2.2.2 number(数字)

2.2.3 string(字符串)

2.2.4 list(列表)

2.2.5 tuple(元组)

2.2.6 dictionary(字典)

2.2.7 set(集合)


2.3 控制流

2.3.1 顺序

2.3.2 选择

2.3.3 循环

2.3.4 异常处理


2.4 函数

2.4.1 定义函数

2.4.2 调用函数

2.4.3 匿名函数


2.5 os文件处理模块

2.5.1 文件目录操作

2.5.2 文件读写


3 Python重要数据科学计算库

3.1 numpy

3.1.1 数组的创建

3.1.2 数组常用内置方法

3.1.3 数据类型的转换

3.1.4 数组的索引

3.1.5 变换数组的形态

3.1.6 数组的运算

3.1.7 常用统计函数


3.2 pandas

3.2.1 数据帧的创建

3.2.2 索引与过滤

3.2.3 增加和删除

3.2.4 缺失值处理

3.2.5 数据整理

3.2.6 统计和描述

3.2.7 数据的合并和分组运算

3.2.8 数据的读写和查看


3.3 matplotlib

3.3.1 快速绘图

3.3.2 绘制子图

3.3.3 添加文字说明和注释

3.3.4 散点图

3.3.5 对数坐标图

3.3.6 极坐标图

3.3.7 饼图

3.3.8 柱状图

3.3.9 直方图

3.3.10 箱线图


3.4 pyecharts

3.4.1 柱状图/条形图

3.4.2 箱型图

3.4.3 热力图

3.4.4 折线图

3.4.5 散点图

3.4.6 漏斗图

3.4.7 饼图

3.4.8 词云图

3.4.9 3D图表


【联系方式】

尹老师

电话:13321178792

QQ:42884447

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