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Python数据挖掘与可视化
第1次开课
开课时间: 2021年09月15日 ~ 2021年11月25日
学时安排: 2-3小时每周
当前开课已结束 已有 58 人参加
老师已关闭该学期,无法查看
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—— 课程团队
课程概述

   本课程重点介绍Python语言处理数据、分析数据及数据可视化方面的应用技巧。内容涉及数据分析软件介绍、数据收集与整理、Python数据分析编程基础、数据的探索性分析及可视化、数据的直观分析及可视化、数据的统计分析及可视化、数据的模型分析及可视化、数据的预测分析及可视化、数据的决策分析及可视化和数据的在线分析及可视化

   本课程内容丰富,适合各个层次的数据分析用户,既可作为初学者的入门指南,又可作为中、高级用户的数据分析教程。能有效地帮助读者提高数据处理与分析的水平,提升工作效率。


教学方法:

课程定位数据的可视化分析

分析工具:Excel+Python

教学理念:(1理论+实际;(2定量+定性;(3案例+实操 

教学内容:

Python的基础知识Python数据处理的计算机编程基础

数据的分析方法数学、统计的数据分析基本方法

可视化分析技术如何对数据和结果进行可视化


成绩 要求

为积极响应国家低碳环保政策, 2021年秋季学期开始,中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书,仅提供电子版的认证证书服务,证书申请方式和流程不变。

 

电子版认证证书支持查询验证,可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询,或者访问 https://www.icourse163.org/verify,通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。

 

完成课程教学内容学习和考核,成绩达到课程考核标准的学生(每门课程的考核标准不同,详见课程内的评分标准),具备申请认证证书资格,可在证书申请开放期间(以申请页面显示的时间为准),完成在线付费申请。

 

认证证书申请注意事项:

1. 根据国家相关法律法规要求,认证证书申请时要求进行实名认证,请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。

2. 完成实名认证并支付后,系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。


课程大纲

第1周 数据分析软件介绍

二、Python语言介绍

一、数据分析软件简介

测验题1

习题1

第2周 数据管理与Python编程

一、 数据的管理

二、Python编程方法

测验题2

习题2

第3周 Python数据分析基础

一、数值分析库 numpy

二、数据分析库 pandas

测验题3

习题3

第4周 数据的探索分析及可视化

二、数据的统计绘图

一、数据的描述分析

三、数据的分组分析

习题4

测验题4

第5周 数据的直观分析及可视化

一、特殊统计图的绘制

四、pyecharts动态绘图

二、seaborn统计绘图

三、ggplot绘图系统

习题5

测验题5

第6周 数据的统计分析及可视化

二、统计量及其抽样分布图

一、随机变量及其分布图

三、基本统计推断方法

习题6

测验题6

第7周 数据的模型分析及可视化

二、线性回归分析模型

一、线性相关分析模型

习题7

测验题7

第8周 数据的预测分析及可视化

二、动态数列的预测分析

三、时序数据的可视化分析

一、动态数列基本分析

测验题8

习题8

第9周 数据的决策分析及可视化

三、概率型风险分析

一、确定性决策分析

二、不确定性决策分析

习题9

测验题9

第10周 数据的在线分析及可视化

三、中商情报数据的可视化分析

一、Tushare数据的可视化分析

二、新浪财经数据的可视化分析

测验题10

习题10

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源课程

该SPOC课程部分内容来自以上源课程,在源基础上老师进一步增加了新的课程内容

暨南大学
1 位授课老师
谢贤芬

谢贤芬

副高

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