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Python金融数据分析

  • 入门系列

    • 课件+源代码+数据源

      • 课件+源代码+数据源
        • 课件+源代码+数据源

    • 第一部分 课前准备工作

      • 第1课 课程导学:15分钟了解Python
        • 第1课 课程导学

          试听
      • 第2课 Python的安装-Win版
        • 第2课 Python的安装-Win版

      • 【附】Python的安装-Mac版
        • 【附】Python的安装-Mac版

      • 第3课 Jupyter notebook使用-猜拳小游戏
        • 第3课 Jupyter notebook使用-猜拳小游戏

    • 第二部分 零基础Python编程入门

      • 第4课 变量
        • 第4课 变量

      • 第5课 运算符
        • 第5课 运算符

      • 第6课 输入
        • 第6课 输入

      • 第7课 输出
        • 第7课 输出

      • 第8课 数据类型
        • 第8课 数据类型

      • 第9课 数据结构
        • 第9课 数据结构

      • 第10课 条件结构
        • 第10课 条件结构

      • 第11课 循环结构
        • 第11课 循环结构

      • 第12课 函数
        • 第12课 函数

      • 第13课 函数的参数
        • 第13课 函数的参数

      • 第14课 模块与异常处理(上)
        • 第14课 模块与异常处理(上)

      • 第15课 模块与异常处理(中)
        • 第15课 模块与异常处理(中)

      • 第16课 模块与异常处理(下)
        • 第16课 模块与异常处理(下)

    • 第三部分 Python数据分析

      • 第17课 简单认识Numpy
        • 第17课 简单认识Numpy

      • 第18课 全面了解科学计算模块Numpy
        • 第18课 全面了解科学计算模块Numpy

      • 第19课 初识数据数据分析库Pandas
        • 第19课 初识数据数据分析库Pandas

      • 第20课 读取、保存与数据选取操作(上)
        • 第20课 读取、保存与数据选取操作(上)

      • 第21课 读取、保存与数据选取操作(下)
        • 第21课 读取、保存与数据选取操作(下)

      • 第22课 数据分析-缺失值删除、缺失值填充、数据替换、标识、数据统计(上)
        • 第22课 数据分析-缺失值删除、缺失值填充、数据替换、标识、数据统计(上)

      • 第23课 数据分析-缺失值删除、缺失值填充、数据替换、标识、数据统计(下)
        • 第23课 数据分析-缺失值删除、缺失值填充、数据替换、标识、数据统计(下)

      • 第24课 数据可视化模块Matplotlib
        • 第24课 数据可视化模块Matplotlib

      • 第25课统计数据可视化模块Seaborn
        • 第25课统计数据可视化模块Seaborn

      • 第26课 K线图绘制(上)
        • 第26课 K线图绘制(上)

      • 第27课 K线图绘制(下)
        • 第27课 K线图绘制(下)

      • 第28课 Pandas股票数据分析实战(上)
        • 第28课 Pandas股票数据分析实战(上)

      • 第29课 Pandas股票数据分析实战(下)
        • 第29课 Pandas股票数据分析实战(下)

    • 第四部分 Python数据获取-爬虫技术

      • 第30课 免费金融数据之API与获取形式(上)
        • 第30课 免费金融数据之API与获取形式(上)

      • 第31课 免费金融数据之API与获取形式(下)
        • 第31课 免费金融数据之API与获取形式(下)

      • 第32课 初识爬虫(上)
        • 第32课 初识爬虫(上)

      • 第33课 初识爬虫(下)
        • 第33课 初识爬虫(下)

      • 第34课 爬虫实战案例(上)
        • 第34课 爬虫实战案例(上)

      • 第35课 爬虫实战案例(下)
        • 第35课 爬虫实战案例(下)

    • 第五部分 金融数据分析实战案例-基于机器学习原理

      • 第36课 机器学习与金融数据分析——分类实战案例(上)
        • 第36课 机器学习与金融数据分析——分类实战案例(上)

      • 第37课 机器学习与金融数据分析——分类实战案例(中)
        • 第37课 机器学习与金融数据分析——分类实战案例(中)

      • 第38课 机器学习与金融数据分析——分类实战案例(下)
        • 第38课 机器学习与金融数据分析——分类实战案例(下)

      • 第39课 机器学习与金融数据分析——预测实战案例(上)
        • 第39课 机器学习与金融数据分析——预测实战案例(上)

      • 第40课 机器学习与金融数据分析——预测实战案例(下)
        • 第40课 机器学习与金融数据分析——预测实战案例(下)

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课程详情
适合人群:
  • 1.想要掌握海量爬数据、编辑简单小游戏等大神技能的在校学生,2.数据处理类工作人员,3.金融从业人员:行业研究员、证券分析从业人员、量化分析从业人员等,4.互联网公司从业人员:新媒体运营、产品经理、其他运营人员,5.项目及企业负责人
特色服务:
  • 从零开始,快速入门
有效期限:
  • 12个月


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