python数据分析课程定位和特色
?入门大数据分析行业，进入机器学习 、风险建模等高级领域的基础 。?
所有例子和数据来源于真实业务 ，避免空洞无用的生造例子 。
?踏入大数据领域 ，掌握Python数据分析，获得Python生态圈的海量 、前沿的开源软件和算法，提升职场核心竞争力。?
评分卡开发工具中的“瑞士军刀”
2python数据分析课时安排
课时一：
数据分析行业概况与钱景
1.1 数据分析是什么?
1.2 数据分析能做什么
1.3 数据分析行业现状
2. Python基础
?2.1 Python环境安装与介绍?
2.2.1 安装
?2.2.2 开发环境介绍
?2.2 基础数据对象?
2.2.1 数字
?2.2.2 字符串
课时二：
?2.2.3 列表?
2.2.4 字典
2.2.5 元组
课时三：
?2.2.6 set
?2.2.7 None, True,False
? 2.3 基本控制流程?
2.3.1 If…else?
2.3.2 python语句块
?2.3.3 for循环?
2.3.4 while循环
课时四：
?2.3.5 break, continue, pass?
2.3.6 try…except?
2.4 函数
?2.4.1 什么是函数
?2.4.2 lambda 匿名函数
?2.4.3 def函数定义语法和返回值
?2.4.4 位置参数和关键字参数
2.4.5 args和 kwargs: 可变数量的输入参数
课时五：
?2.5 类
?2.5.1 类是什么？?
2.5.2 类的实例
?2.6 模块
?2.6.1 模块
?2.6.2 搜索路径
?2.7 其他高级特性
?2.7.1 高级特性是否是重要特性？
?2.7.2 字符串的编码
?2.7.3 文件
?2.7.4 类的继承、封装和多态
?2.7.5 其他
课时六：
3. python数据分析
?3.1 numpy与数值计算
?3.1.1 数组和它的数据类型?
3.1.2 数组索引
?3.1.3 数组计算的概念?
3.1.4 np.nan
?3.1.5 基本的numpy函数
?3.1.6 基本的数组方法
?
课时七：
3.2 数据库理论基础概要
?3.2.1 表、字段 、观测
?3.2.2 主键和外键
?3.2.3 表的联结?
3.3 pandas与数据分析
?3.3.1 Series: 列的抽象?
3.3.2 DataFrame: 表的抽象?
3.3.3 数组运算 、自动对齐和广播?
3.3.4 读取数据?
3.3.5 保存数据
课时八：
?3.3.6 表的联结和透视
?3.3.7 常用计算1：数组计算
?3.3.8 常用计算2：聚合和分组聚合
?3.3.9 常用计算3：自定义函数与apply, map
3.3.10 常用计算4：窗口函数
4. python数据可视化
?4.1 可视化的作用
4.2 Matplotlib基础
课时九：
?4.3 常用的图形
?4.4 DataFrame的自带绘图方法
5. 综合商业案例分析（消费金融一手数据和案例分析）
?5.1 案例一：风控审批日常报表的自动计算和监控
课时十：
?5.2 案例二：申请评分卡的数据准备
3时间安排
4哪些人需要学习python数据分析
我们有专门的数据分析功力测试 ，分数低于7分的同学 ，需要学习，为以后的评分卡及建模能力打下坚实基础。测试地址：
https://uhlbcl.fanqier.com/f/rgt2bo
5开发评分卡过程中 ，各环节的耗费时间、重要性 、所需技能涉及的课程
6授课老师
毕业于哈尔滨工业大学
5年多数据挖掘实战经验 ，曾就职于某龙头企业的国家级研发中心，从事数据驱动的智能工程车的数据挖掘和系统研究工作 ，项目成果被人民日报报道
加入互联网金融创业公司 ，从0到1搭建风控系统并全盘主导风险模型工作，开发并实施了申请评分卡 、行为评分卡、催收评分卡等核心风控模型
所开发模型累计审核近300万笔贷款 、90亿放款额 ，历经2年多验证 ，KS始终保持在0.34以上，最高水平超过0.45
7课程针对人员
传统信审转入自动审批的同学；?
想要转行数据分析的同学；
?想要从事金融行业机器学习 、风险建模的同学?；
新创金融公司、网络小贷公司 、现金贷公司 、消费金融公司从事数据分析及风控的同学
8线上课程费用
报名人数会在公众号、群及朋友圈公布 。
9学员预备知识要求
?最好懂数据库理论基础和SQL
懂基础的统计学知识?
不需要编程基础 ，但要有一颗好学上进的心和坚持到底的毅力
报名请后台留言 ：姓名+微信号+手机号
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评论列表（4条）
我是华智号的签约作者“恭喜发财”！
希望本篇文章《python2020(python2020教程)》能对你有所帮助！
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