包含课程

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  927人 学习人数

  4.4分 课程评分
  基于人工神经网模型的预测方法（python版）

  本课程主要讲述使用人工神经网模型进行预测分析的方法，授课内容包括： * 人工神经网的基本原理 * 如何使用sklearn中的人工神经网模型进行预测建模 授课方式采用案例教学形式，重点突出，简单易学，关注应用能力的培养。

  预测

  云计算/大数据

  大数据

  python

  人工神经网

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  3543人 学习人数

  4.7分 课程评分
  如何使用python进行时间序列分析

  运用实际案例讲解如何使用Python编程的方式进行时间序列分析，包括： * 自回归移动平均（ARMA）建模方法 * 自回归差分移动平均（ARiMA）建模方法 * 时间序列分解方法（趋势与季节性分析） 授课内容简洁明了，突出重点，强调实用性。

  python

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  时间序列分析

  大数据

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  6072人 学习人数

  4.7分 课程评分
  线性回归与非线性回归分析简明教程（python版）-全程干货无废话

  本课程主要讲述如何使用python进行线性回归与非线性回归分析，包括： * 基于statsmodel的线性回归方法 * 基于sklearn的线性回归方法 * 基于Numpy的一元多项式非线性回归方法 * 基于sklearn的多元多项式非线性回归方法 * 基于scipy的通用曲线拟合非线性回归方法

  python

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  大数据

  回归分析

  numpy

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  742人 学习人数

  4.6分 课程评分
  高级数据操纵控件Pandas的使用

  Pandas是一款用于数据采集、数据处理和数据分析的可编程的利器，比电子表格功能更加强大，使用更加灵活，是进行数据分析与数据挖掘所依赖的重要工具。本课程将主要讲述Pandas的常用使用方法，授课内容包括： * 数据加载 * 数据概览 * 数据访问 * 数据修改. * 数据的统计分析 * 数值转换—匿名函数的使用 * 数据表变形 * 数据合并 * 检索与排序 * 使用Pandas做可视化分析

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  大数据

  数据分析

  数据挖掘

  可视化

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  7118人 学习人数

  4.7分 课程评分
  数据挖掘基础：零基础学Python数据分析

  本课程是《数据分析技术应用》系列进阶课程的初级入门课程，学员研修完毕后能够进行较为复杂的描述性统计分析、推断性统计分析、数据可视化分析、预测分析等常用数据分析处理，满足商务运营和科学研究所需的常规数据处理需要。

  python

  数据分析

  云计算/大数据

  编程语言

  人工智能

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