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课程概述

Python数据科学课程教您掌握Python编程概念, 深入了解数据分析、机器学习、数据可视化、Web抓取和自然语言处理。学完本课程后,您将掌握使用Python进行数据科学分析的基本技能。很多数据科学职位将Python列为一项必备要素,获得Python知识将是开启您数据科学职业生涯的一扇大门。

课程涵盖技能

  • 数据分析
  • 数据整理
  • 数据探索
  • 数据可视化
  • 数学计算
  • Web抓取
  • 构建假设
  • Python 编程
  • NumPy 和SciPy包
  • 自然语言处理(NLP)

课程亮点

  • 7小时课在线自定进度程学习
  • 44小时全程导师授课
  • 8个现实行业项目
  • Jupyter notebooks integrated labs互动学习
  • 业界专家提供专业指导

职场助力

数据科学是一个不断发展的领域,46%的数据科学工作已将Python列为必备技能。美国劳工统计局数据显示,到2026年,美国将创造大约1160万个数据科学工作岗位,拥有Python技能的专业人士将拥有额外的优势。

名称
年薪
招聘单位
数据分析师
数据科学家
$7K
最小
$4K
平均值
$1K
最大
$7K
最小
$4.5K
平均值
$2K
最大

购课选项

单一课程

个人提升

  • 终身访问自定进度在线学习课程
  • 实验室现场技能操作演示
  • 预约顶级讲师提供的在线直播培训课程
  • 用于巩固所学技能的现实行业项目
  • 自我评估模拟试卷
  • 24x7帮助与支持
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个人提升

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  • 企业级学习管理系统
  • 团队与个人学习管理界面
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预修课程

  • Python基础
  • 数学复习课
  • 数据科学
  • 统计数据

课程内容

第 00 课 - 课程概述
第 1 课 - 数据科学概述
  • 数据科学导论

  • 使用数据科学的不同行业

  • Python 的用途和组件

  • 测验

  • 主要收获

第 2 课 - 数据分析概述
  • 数据分析流程

  • 知识检查

  • 探索性数据分析 (EDA)

  • 测验

  • EDA-定量技术

  • EDA - 图形技术

  • 数据分析结论或预测

  • 数据分析通信

  • 绘图的数据类型

  • 数据类型和绘图

  • 测验

  • 主要收获

第 3 课 - 数据分析概述
  • 统计学概论

  • 统计和非统计分析

  • 统计的主要类别

  • 统计分析注意事项

  • 人口和样本

  • 统计分析过程

  • 数据分布

  • 数据离散

  • 知识检查

  • 直方图

  • 知识测试

  • 测验

  • 知识检查

  • 相关性和推论统计

  • 测验

  • 主要收获

第 4 课 - Python 环境设置和要点
  • Anaconda

  • 安装 Anaconda Python Distribution(续)

  • Python 的数据类型

  • 基本运算符和函数

  • 测验

  • 主要收获

第 5 课 - 使用 Python 进行数学计算 (NumPy)
  • Numpy 简介

  • Activity-正确排序

  • 演示 01-创建和打印N 维数组对象ndarray

  • 知识测试

  • ndarray 的类和属性

  • 基本操作

  • Activity-Slice切片

  • 复制和查看

  • Numpy 的数学函数

  • 作业 01

  • 作业 01 演示

  • 作业 02

  • 作业 02 演示

  • 测验

  • 主要收获

第 06 课 - 使用 Python (Scipy) 进行科学计算
  • SciPy 简介

  • SciPy 子包 - 集成和优化

  • 知识测试

  • SciPy 子包

  • 演示 - 计算特征值和特征向量

  • 知识测试

  • SciPy 子包 - 统计、编织和 IO

  • 作业 01

  • 作业 01 演示

  • 作业 02

  • 作业 02 演示

  • 测验

  • 主要收获

第 7 课 - 使用 Pandas 进行数据操作
  • Pandas 简介

  • 知识测试

  • 理解数据帧

  • 查看和选择数据演示

  • 缺失值

  • 数据操作

  • 知识测试

  • 文件读写支持

  • 知识检查-正确排序

  • Pandas Sql 操作

  • 作业 01

  • 作业 01 演示

  • 作业 02

  • 作业 02 演示

  • 测验

  • 主要收获

第 8 课 - 使用Scikit-Learn进行机器学习
  • 机器学习方法

  • 理解数据集并提取其特征

  • 识别问题类型和学习模型,及如何运作

  • 训练、测试和优化模型

  • 监督学习模型注意事项

  • 知识测试

  • Scikit-Learn

  • 知识测试

  • 监督学习模型 - 线性回归

  • 监督学习模型 - 逻辑回归

  • 无监督学习模型

  • 管道

  • 模型持久性和评估

  • 作业 01

  • 知识测试

  • 作业 01演示

  • 作业 02

  • 作业 02演示

  • 测验

  • 关键要点

第 9 课 - 使用Scikit Learn进行自然语言处理
  • NLP自然语言处理概述

  • NLP应用

  • NLP库-Scikit

  • 知识检测

  • 数据提取注意事项

  • Scikit 学习模型训练和网格搜索

  • 作业 01

  • 作业 01演示

  • 作业 02

  • 作业 02演示

  • 测验

  • 主要收获

第 10 课 - 使用matplotlib在Python中进行数据可视化
  • 数据可视化简介

  • 知识测试

  • 线属性

  • (x,y) 图和子图

  • 知识测试

  • 绘图类型

  • 作业 01

  • 作业 01 演示

  • 作业 02

  • 作业 02 演示

  • 测验

  • 主要收获

第 11 课 - 使用 BeautifulSoup 进行网页抓取
  • 网页抓取和解析

  • 知识测试

  • 理解和搜索树

  • 导航选项

  • Demo3 导航树

  • 知识测试

  • 修改树

  • 解析和打印文档

  • 作业 01

  • 作业 01 演示

  • 作业 02

  • 作业 02 演示

  • 测验

  • 主要收获

第 12 课 - Python与Hadoop,MapReduce和Spark
  • Python与大数据解决方案

  • Hadoop 核心组件

  • Python 使用 Hadoop Streaming 与 HDFS 集成

  • 演示 01 - 使用 Hadoop Streaming 计算字数

  • 知识测试

  • 使用 PySpark 将 Python 与 Spark 集成

  • 演示 02 - 使用 PySpark 确定字数

  • 知识测试

  • 作业 01

  • 作业 01 演示

  • 作业 02

  • 作业 02 演示

  • 测验

  • 主要收获

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行业项目

项目1

亚马逊产品评分预测

亚马逊是美国领先的电子商务公司之一,根据客户的行为和对类似产品的评论,为客户提供和推荐相似的同类产品。亚马逊希望通过预测未评级产品的评级来改进这个推荐引擎,并将它们添加到相应的推荐中。

电子商务

项目2

沃尔玛的需求预测

沃尔玛是美国领先的零售店之一,宏观经济因素,比如CPI和失业率,对销售都有影响,本项目需要考虑宏观因素的情况下,对产品促销降价,预测沃尔玛 45 家门店的准确销售额。

零售

项目3

改善 Comcast 的客户体验

康卡斯特是美国最大的全球电信公司之一,该公司希望通过识别并针对降低客户满意度的问题领域采取行动,来改善客户体验。该公司还在寻找可以实施的关键建议,以提供最佳的客户体验

电信

项目4

IBM 的损耗分析

作为美国领先的IT公司之一,IBM希望找出影响员工流失的因素。根据识别的因素的参数,该公司还希望建立一个逻辑回归模型,以帮助预测员工是否会流失。

劳动力分析

项目5

NYC 311 服务请求分析

对纽约市 311 呼叫执行服务请求进行数据分析。您将关注数据争论技术(Data Wrangling Techniques),以理解数据中的模式,并可视化主要的客户抱怨类型。

电讯 远程通信

项目6

MovieLens 数据集分析

GroupLens 研究项目是明尼苏达大学工程系计算机科学与技术系的一个研究组。该小组的研究人员参与了多项信息过滤、协同过滤、推荐系统等领域的研究项目。在这里,我们需要您使用探索性数据分析 (EDA) 进行用户数据集分析

工程

项目7

股市数据分析

作为该项目的一部分,您将使用Yahoo DataReader从以下公司导入数据:雅虎、苹果、亚马逊、微软和谷歌。您将执行基本分析,包括绘制、收盘价、按量绘制股票交易、执行每日收益分析以及使用配对图显示所有股票之间的相关性。

股票市场

项目8

泰坦尼克号数据集分析

1912 年 4 月 15 日,泰坦尼克号与冰山相撞沉没,2224 名乘客和船员中有 1502 人遇难。这场悲剧震惊了世界,后期船舶行业制定了完善的安全法规。在这里,我们需要您使用 EDA 技术进行分析,特别是应用机器学习工具预测哪些乘客在悲剧中幸存下来。

危险源

认证证书

达到认证条件后,您将获得由圣普伦和Simplilearn联名认证的电子证书。我们会通过电子邮件给您发送电子证书,证书上的名字以您注册时使用的名字为准

认证条件

  • 85% 的自定进度的在线课程学习或参加在线课堂授课学习
  • 课程结束评估的分数不低于 75%
  • 至少成功通过一个项目评估

学员反馈

4.0

C·穆图拉曼

技术项目负责人, Mahindra Truck & Bus

Simplilearn 是一个促进轻松获取新的相关技能的出色的平台,安排合理的课程内容和经验丰富的专家,确保了我们良好的学习体验。

4.3

穆克什·潘迪

技术主管: |Python|MS SQL Server|SSIS|Power BI|T-SQL

Simplilearn 是一个优秀的在线学习平台。他们的课程内容全面且与时俱进。我们得到终身访问课程记录,当我们需要重新整理和刷新我们的理解时很有帮助。如果你想提升技能,我建议你参加Simplilearn课程的培训,他们提供几乎所有学科的课程。

4.1

穆克什·潘迪

高级软件工程师 Coupa Software

真是令人难以置信的全程专家指导和令人惊叹的独特的在线课程。Simplilearn通过自定进度的视频和录音提供了一种很好的在线自学的学习方式,谢谢Simplilearn提供如此高质量的培训!

4.0

苏伦达兰·巴斯卡兰,

我在 Simplilearn 上学习了 Python 数据科学课程。培训导师知识渊博,愿意分享他们的技能和知识,我在Simplilearn的学习体验非常好,动手实践课、集成实验室和学习材料帮助学员更好地学习,谢谢Simplilearn!