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Python for Data Analysis/AI

从零基础开始，讲解python 的基础programming，数据的处理和数据的可视化，数据的统计分析，unstructured数据分析，图像识别，NLP机器学习和AI，一步步地进阶。不仅讲授python 的工具和python 的语法的使用，也要讲解实际工作中，如何选择分析方法和对应的python package，以及数据分析结果的解释和insight 。包含大量实战项目，比如telecom 项目，credit risk management 项目，医学和临床数据分析项目等。

其他信息

主讲老师	Dr. Zhang 顶级数据科学家
课程时长	36小时
课程特点	全面覆盖Python的应用丰富的实战项目深入分析与结果解读无缝连接职场需求
适合人群	数据分析师、数据科学家、AI工程师希望通过学习Python进入高薪岗位的职场人士零基础入门，希望系统性掌握Python及其在数据分析和AI领域应用的人士
目标职位	Data Analyst Data Scientist AI Engineer BI Analyst Machine Learning Engineer

Categories Python, 王牌课程, 课程 Package 4 Tags Open source, Python, 开源, 王牌课程

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课程名称：

Python for Data Analysis/AI

课程时长：36小时

主讲老师：

Dr. Zhang：27+年数据分析和数据科学领域经验的顶级专家

课程特点：

免费且功能强大的工具：全面讲解Python的应用，从基础编程到高级数据分析和AI应用，适用于数据分析和AI领域。
全面覆盖Python的应用：包含Python编程、数据处理、可视化、统计分析、非结构化数据分析、图像识别、自然语言处理（NLP）和AI技术。
丰富的实战项目：包括多个实际业务场景项目，如电信、信用风险管理、医学与临床数据分析等，帮助学员掌握Python在实际工作中的应用。
深入分析与结果解读：详解如何选择合适的分析方法与Python包，帮助学员生成有价值的业务洞察。
无缝连接职场需求：确保学员在简历和面试中脱颖而出，并能在实际工作中满足各种行业的数据分析需求。

适合人群：

数据分析师、数据科学家、AI工程师
希望通过学习Python进入高薪岗位的职场人士
零基础入门，想系统掌握Python及其在数据分析和AI领域应用的人士

目标职位：

Data Analyst
Data Scientist
AI Engineer
BI Analyst
Machine Learning Engineer

课程介绍：

在现代数据分析和AI领域，Python已成为不可或缺的工具。本课程从零基础开始，通过36小时的系统学习带领学员深入Python的应用，涵盖数据处理、可视化、统计分析、非结构化数据分析、图像识别、自然语言处理和AI技术。学员将学会如何选择合适的分析方法和Python包，并将分析结果解读为实际业务的洞察。

通过电信、信用风险管理、医学和临床数据分析等丰富的实战项目，学员不仅将掌握理论知识，还将获得实际操作经验。该课程为希望在数据分析、数据科学和AI领域发展的学员提供坚实的职业基础，提升职场竞争力。

Python 已成为数据分析和人工智能（AI）领域中最流行的编程语言之一，因其易用性和广泛的库支持而受到数据科学家和AI研究人员的青睐。Python 提供了强大的工具来处理数据分析、机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域。

Python 在数据分析中的应用

数据处理与清洗：
- Pandas 是 Python 数据分析的核心库，提供了数据处理、清洗、转换的强大工具。它允许用户使用 DataFrame 和 Series 进行高效的数据操作，处理大量结构化数据。
- NumPy 提供了多维数组对象及其相关操作，帮助用户执行数学计算和数组操作。
数据可视化：
- Matplotlib 和 Seaborn 是 Python 中广泛使用的可视化库，帮助用户创建图表、柱状图、折线图、散点图等来分析和展示数据。
- Plotly 提供了交互式图表和可视化工具，允许用户创建动态的、可交互的仪表盘和数据可视化。
统计与建模：
- Statsmodels 提供了统计建模功能，如回归分析、时间序列分析和假设检验等。对于进行推断统计和探索性数据分析（EDA）的用户非常有用。
- Scikit-learn 是一个机器学习库，支持数据预处理、分类、回归、聚类等功能，常用于构建机器学习模型。

Python 在 AI 中的应用

机器学习：
- Scikit-learn 是用于构建传统机器学习模型的强大工具。它支持回归、分类、聚类等算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、K-means 等。
- TensorFlow 和 Keras 是用于深度学习的流行库，帮助用户构建和训练神经网络模型，处理复杂的AI任务，如图像分类、语言翻译和语音识别。
深度学习：
- TensorFlow 和 PyTorch 是最受欢迎的深度学习框架，支持构建复杂的神经网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。它们广泛应用于图像处理、自然语言处理和语音识别等领域。
- Keras 是一个高级神经网络 API，集成了 TensorFlow，简化了模型的设计和训练过程，适合快速原型设计和实验。
自然语言处理（NLP）：
- NLTK 和 spaCy 是用于文本数据处理的强大工具，提供了丰富的语言处理功能，如词性标注、句法解析、词向量等。Python 在文本分类、情感分析和语言生成等任务中表现卓越。
- Transformers（如 BERT 和 GPT）是预训练语言模型库，用于处理先进的 NLP 任务，如文本生成、问答系统、机器翻译等。
计算机视觉：
- OpenCV 和 TensorFlow/ PyTorch 支持计算机视觉任务，如图像识别、目标检测、视频处理等。Python 在医疗影像分析、自动驾驶和安全监控等领域有广泛应用。