傅一航老师的内训课程
Python开发语言基础实战培训【课程目标】Python已经成为稳居前三的最受欢迎的语言之一，它简单易用、跨平台、功能强大、扩展性强，而且能够将其它语言编写的程序融合起来，实现无缝连接，号称是万能胶水语言。本课程为Python语言基础学习，通过本课程的学习，达到如下目的：全面掌握Python语言以及其编程思想。掌握Python基本格式，以及常用的6种基本语句。掌握常用的标准数据类型掌握面向对象编程的思路，能够自定义类、模块和包掌握文件的标准操作，以及异常处理等熟习单元测试及文档编写。熟练常用的标准库【授课时间】1-2天时间（要根据学员的实际情况调整重点内容及时间）【授课对象】业务支持部、IT系
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Python数据分析与可视化实战培训【课程目标】本课程为基础课程，主要讲解如何利用Python进行数据分析，以及数据可视化。假定学员已经基本掌握Python语言的使用。通过本课程的学习，达到如下目的：掌握数据分析的基本步骤和过程（数据分析六步曲）掌握搭建数据分析框架的基本思想（数据分析框架）熟悉Pandas常用数据结构，掌握用Python访问、操作数据集掌握Pandas常用的统计功能（函数和方法）理解统计分析原理，掌握统计分析常用的分析方法熟练掌握matplotlib模块，熟练画图函数学会解读图形，形成业务结论和业务策略。【授课时间】2天时间（要根据学员的实际情况调整重点内容及时间）【授课对象
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Python数据建模（分类模型篇）【课程目标】本课程主要讲解如何利用Python进行分类数据建模。通过本课程的学习，达到如下目的：掌握数据建模的标准流程。掌握各种分类预测模型的原理，以及算法实现。掌握各种分类模型类的重要参数，以及应用。掌握模型的评估指标、评估方法，以及过拟合评估。掌握模型优化的基本方法，学会超参优化。掌握集成优化思想，掌握高级的分类模型。【授课时间】2-5天时间（要根据学员的实际情况调整重点内容及时间）【授课对象】业务支持部、IT系统部、大数据系统开发部、大数据分析中心、网络运维部等相关技术人员。【学员要求】每个学员自备一台便携机(必须)。便携机中事先安装好Python 3.
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Python数据建模及模型优化（回归篇）【课程目标】本课程主要讲解如何利用Python进行数据建模，建立数学模型，来拟合业务的各个要素之间的关系，来模拟业务的未来发展和变化。基于真实的业务问题，在数据建模的标准过程指导下，从模型选择到特征工程，从训练模型到算法实现，从模型评估到模型优化，再到模型解读及模型应用，带领大家一步步实现一个回归预测模型。通过本课程的学习，达到如下目的：掌握数据建模的标准流程。掌握数据预处理常用的方法，包括特征筛选、变量合并等。掌握回归模型的原理，以及算法实现。熟练使用模型的评估指标，评估方法，以及过拟合的评估。掌握模型优化的基本措施，学会欠拟合的解决方法。学会过拟合评
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Python数据建模（时序模型篇）【课程目标】本课程为中级课程《大数据建模》的第二篇：时序篇本课程主要讲解如何利用Python进行时间序列的数据建模，帮助学员构建系统全面的预测建模思维，提升学员的数据建模综合能力。本系列课程从实际的业务需求出发，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，对数据预测建模的过程进行了全面的介绍（从模型选择，到属性选择，再到训练模型，评估模型以及优化模型），通过大量的操作演练，帮助学员掌握数据建模的思路、方法、技巧，以提升学员的数据建模的能力，支撑运营决策的目的。通过本课程的学习，达到如下目的：掌握数据建模的标准流程。掌握时序预测建模的基本思想，理解因素分解的思路
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Python数据挖掘专题实战培训【课程目标】本课程主要讲解如何利用Python进行时间序列的数据建模。通过本课程的学习，达到如下目的：全面掌握Python语言以及其编程思想。掌握常用扩展库的使用，特别是数据挖掘相关库的使用。学会使用Python完成数据挖掘项目整个过程。掌握利用Python实现可视化呈现。掌握数据挖掘常见算法在Python中的实现。【授课时间】2-5天时间（要根据学员的实际情况调整重点内容及时间）【授课对象】业务支持部、IT系统部、大数据系统开发部、大数据分析中心、网络运维部等相关技术人员。【学员要求】每个学员自备一台便携机(必须)。便携机中事先安装好Python 3.9版本及