小草客户端2.2.6(小草客户端android225怎么注册)

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  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”

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  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?

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  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:

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  ?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

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  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

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  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

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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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2025-03-21 04:39:02

eries: 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

2025-03-21 03:22:24

umpy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

2025-03-21 08:46:13

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

2025-03-21 10:34:16

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