课程主题
课程特色
2、实战性与操作性：抛弃纯理论讲解的传统模式，采用多案例串联的形式，内容深入浅出，搭配范文，力求让零基础的小白也能轻松学会使用Python。
3、互动性与交流性：每节课设置作业答疑和课程内容答疑环节，并配套助教老师及社群服务，提供交流平台，及时解答学员问题，促进学习效果的提升。
适用群体
本课程适用于对数据分析感兴趣，希望快速提升数据处理与分析能力的Python软件初学者。
时间形式
课程大纲
第一节 | 初识Python |
时间 | 11月2日 19：00 — 21：00 |
课程 大纲 | 1、Python是一门语言 2、Python的起源、应用场景和发展趋势 3、Win中的Python安装与配置 4、Mac中的Python安装与配置 5、课后作业：在电脑安装Anaconda集成开发环境 6、课后助教答疑（社群内进行） |
第二节 | Python语法入门（一） |
时间 | 11月3日 19：00 — 21：00 |
课程 大纲 | 1、作业讲解 2、数据类型：字符串、列表元组集合、字典、布尔值、None 3、逻辑语句(if&for&tryexcept) 4、列表推导式 5、理解函数 6、课后作业：通讯录管理 7、课后助教答疑（社群内进行） |
第三节 | Python语法入门（二） |
时间 | 11月6日19：00 — 21：00 |
课程 大纲 | 1、作业讲解 2、常用的内置函数 3、内置库文件及目录操作os库 4、内置库之csv文件库 5、内置库之中文分词jieba库 6、python入门的常见问题汇总 7、课后作业：创建文件及文件目录 8、课后助教答疑（社群内进行） |
第四节 | Python应用：数据采集 |
时间 | 11月9日 19：00 — 21：00 |
课程 大纲 | 1、作业讲解 2、网络爬虫原理 3、网络访问requests库 4、网页解析BeautifulSoup库 5、如何用爬虫下载文档及多媒体文件 6、课后作业：爬取百度贴吧和网站新闻 7、课后助教答疑（社群内进行） |
第五节 | Python应用：文本分析 |
时间 | 11月10日 19：00 — 21：00 |
课程 大纲 | 1、作业讲解 2、什么是文本分析 3、如何读取不同格式文件中的数据 4、如何将多种数据整理到一个文本文件中 5、中文分词及数据清洗 6、词频统计&词云图 7、课后作业：法论文本分析 8、课后助教答疑（社群内进行） |
第六节 | Python应用：数据分析（一） |
时间 | 11月13日 19：00 — 21：00 |
课程 大纲 | 1、作业讲解 2、Pandas基础知识 3、数据去重与缺失值处理 4、合并数据与重塑数据 5、如何选取表中指定记录(行)和指定字段(列) 6、描述性统计 7、课后作业：股票基金数据分析 8、课后助教答疑（社群内进行） |
第七节 | Python应用：数据分析（二） |
时间 | 11月16日 19：00 — 21：00 |
课程 大纲 | 1、作业讲解 2、如何在表中创建新字段(列) 3、批操作apply与agg 4、透视表pivot_table 5、数据分组groupby 6、时间序列时间点创建 7、时间序列date_range、重采样resample与时间窗口rolling 8、课后作业：股票基金数据分析 9、课后助教答疑（社群内进行） |
第八节 | Python应用：机器学习与文本分析（一） |
时间 | 11月17日 19：00 — 21：00 |
课程 大纲 | 1、 作业讲解 2、 什么是机器学习 3、 scikit-learn机器学习库 4、 Kmeans聚类算法 5、 如何使用机器学习做文本分析 6、 如何对文本文件中的内容进行情感分析 7、LDA主题模型 8、课后作业：社会媒体交互文本情感分析 9、课后助教答疑（社群内进行） |
第九节 | Python应用：机器学习与文本分析（二） |
时间 | 11月20日 19：00 — 21：00 |
课程 大纲 | 1、作业讲解 2、文本特征抽取 3、词向量word2vec扩充领域词典 4、在线评论文本分类 5、使用标注工具对数据进行标注 6、tfidf计算文本情感分析(有权重) 7、课后作业：社会媒体文本分类及情感分析 8、课后助教答疑（社群内进行） |
第十节 | Python应用：机器学习与文本分析（三） |
时间 | 11月23日 19：00 — 21：00 |
课程 大纲 | 1、作业讲解 2、文本相似性计算 3、使用文本相似性识别变化 4、机器学习文本分类器模型 5、文本分析在经管领域中的应用 6、文本分析在教育学领域中的应用 7、文本分析在社会学领域中的应用 8、课后助教答疑（社群内进行） |
专家简介
助教介绍
李帅，统计学硕士，国高信息技术产业研究院数据分析师，擅长利用Python进行实证科研论文写作，熟练掌握数据获取处理、实证模型构建、机器学习、文本可视化等技术。
收费标准
全套1990，课前3人拼团
立享580元
单节售价199元
讲座社群
如有疑问
缴费方式
学习证书
学员按照规定完成研修课时，在研修结束后10个工作日内将获得电子版“学习证书”。具体领取方式：关注“科研写作研究所”公众号，点击菜单栏“科研服务-证书查询”即可领取，证书中注明研修课程名称及学时。
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