随着机器学习的兴起，Python逐步成为了「**」的语言。它简单易用、逻辑明确并拥有海量的扩展包，因此其不仅成为机器学习与数据科学的**语言，同时在网页、数据爬取、科学研究等方面成为不二选择。

课程中通过细致讲解，使学员掌握该技术的本质。具体收益包括：

1.掌握Python基础；

2.理解Python脚本的应用场景并掌握可视化界面的开发；

3.通过实际项目案例掌握Python的数据分析思路及方法。

模块一：Python 函数与类

1.PyCharm环境搭建与GIT使用

2.缺省参数、可变参数、关键字参数、

3.Lambda函数、递归函数

4.Python面向对象编程(封装、继承、多态)

5.模块、包、Python标准库介绍

模块二：Django Web框架

1.第一个Django程序

2.MTV设计模式介绍

3.配置URL与Template模板

4.Models与Admin增强

5.常见Django表达式与过滤器

模块三：Python常用科学库

1.Numpy数组处理支持

2.Scipy矩阵计算模块

3.Pandas数据分析和探索工具

4.StatsModels统计建模库

模块四：Python数据可视化

1.Matplotlib库

2.Pygal库

3.直方图、饼图

4.折线图、散点图

模块五：数据分析算法介绍

1.如何公开采集数据

2.协同过滤算法

3.隐语义模型求解

4.Surprise库使用方式

模块六：Python实现数据推荐

1.采用数据与数据整合

2.相似度计算

3.SVD矩阵分析

4.数据推荐功能实现

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《Python高级数据分析》，本书介绍高级数据分析概念的广泛基础，以及最近的数据库革命，如Neo4j、弹性搜索和MongoDB。本书讨论了如何实现包括局部爬取在内的ETL技术，并应用于高频算法交易和目标导向的对话系统等领域。还有一些机器学习概念的例子，如半监督学习、深度学习和NLP。本书还涵盖了重要的传统数据分析技术，如时间序列和主成分分析等。