基于python 金融大數據 分析
一級 二級 細節
任務1 (前導) (簡略) 小組分工 　
Windows安裝與配置 　
Linux安裝與配置 　
任務2 (基礎語法) (簡略) 輸入輸出 　
序列 容器
列表
字典操作
面向過程 　
面向對象 　
任務3 (NumPy) 能解決什么問題 　
數組創建 　
數組操作 　
數組訪問 　
矩陣轉置 　
缺失值 　
任務4 (SciPy) 隨機數函數 　
kstest函數 　
分布函數定義 　
任務5 (pandas) 其他函數操作 　
Series 創建
訪問
DataFrame 創建
訪問
數據結構 Series
DataFrame
任務7 (Q Quant) 數學函數計算期權價格 　
numpy 加速數值計算 　
scipy 進行仿真模擬 　
scipy 求解器計算隱含波動率 　
任務6 (讀寫Excel數據) 用Python編寫Excel腳本 　
DataNitro使用 　
PyTables的快速 　 

天津大學(雙本)
英語、德語
微軟認證講師
微軟金牌講師4年德國留學
15年應用開發和數據處理從業經歷
國內使用Python作為數據處理工具的先行者
曾任職阿里擔任架構師、搜狐擔任軟件工程師
參與多個大型項目、為全國各個培訓機構提供需求分析、各類軟件開發、軟件架構

專業背景
軟件服務外包開發公司(開發以及團隊管理)經驗
曾任職阿里擔任架構師 3年
搜狐擔任軟件工程師 2年
天津經濟技術開發區政府部門軟件系統開發維護經驗(開發以及團隊管理)
德國留學4年
天津經濟技術開發區大型制造型企業內部軟件平臺開發維護經驗
15年培訓行業經驗
主要課程
《軟件全棧開發》
《Linux 應用與發展》
《大數據 與Spark實戰》
《Python程序編碼語言培訓》
《面向架構師的互聯網平臺架構設計》
《微服務架構與技術》
《基于大數據的企業運維》
《Android8.0項目開發實戰》
強項授課

授課特點：
課程都是實戰性課程,培訓的宗旨是要進行課程的落地，通過接地氣的項目實戰，來使培訓者能夠從一個小項目入手，然后逐步擴大自己的視覺，完成最后的實戰開發，以下的內容有別于以往的純技術點授課！
講師授課感受：
1.技術在于分享,用心做好每一件事情
2.不能忽悠受眾者
3.授課前需要了解客戶的課程后的真實的需求
4.根據用戶的需求來有針對性的制定有效的課程大綱
5.加強課程的互動性，每天的課程每個受眾者平均會溝通至少10次以上
6.根據情況會安排所有的受眾者撰寫每日的培訓日志總結
7.課堂上需要隨機應變和現場發揮，來解答受眾者的問題，對于未能解答的問題保留相關的聯系方式尋求在24-48小時內給出有效的解決方案
8.課堂上某些案例可以根據受眾者的實際的最終需求來模擬編寫，這樣，在課程結束后，受眾者會有一個大體的需求完成的輪廓
9.對一些該技術領域的新技術的總結和探索
10.一切不變的就是變化，所有的內容會切以實際的以需求為準來應對 

• 業務數據分析II（Excel）

   

  【課程背景】數據分析有多個含義，普通含義的數據分析包括展現數據的趨勢，對數據做分類匯總，發現其中的TOPN數據，對比數據的不同與變化等。這些常規分析可以通過數據透視表來完成。這些內容在課程《業務數據分析I》中已經詳細介紹了。而對數據的深入分析還包括發現數據之間的模式，規律，相關性及因果關系，預測未來業務數據，對數據進行統計分析從而發現問題等等。 ..

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• 業務數據分析I（Excel）

   

  【課程背景】數據分析是數據應用的重要目的。海量的，紛繁復雜的原始數據只有經過分析才能抽取關鍵信息，獲得對數據的準確認知，才能對未來起到知道作用。本課程從準備數據開始，一步一步的經過數據整理，分析，最終做出報表呈現分析結果，并通過各個領域的案例，使您可以快速將學習到的分析和預測方法落實到您的實際工作中。【課程大綱】（..

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• 數據分析與圖示化呈現技巧

   

  課程背景據統計，我們日常工作中，通過視覺獲取的信息超過70%，所以如何將數據圖示化、視覺化，如果讓老板、領導或者客戶、消費者在短時間內迅速get到你想表達的信息在當今信息化時代顯得尤為重要。基于商務應用需要，Office高效辦公專家李憲磊老師以多年的企業實戰工作經驗和企業實際需求為出發點，開發出《數據分析與圖示化呈現技巧》課程。本課程結合日常的數據信..

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• 服裝行業終端店長——店鋪商品數據分析課程

   

  【課程大綱】1.店鋪商品的構成分析2.店鋪商品的訂貨方法3.店鋪商品數據分析的要點4.店鋪商品陳列的方法5.店鋪商品促銷管理方法6. 店鋪商品庫存管理

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• 新零售用戶行為數據分析與產品優化

   

  第一單元 用戶分類1.用戶分析集中的三個方面u用戶統計監控u用戶定向營銷u用戶調研2.互聯網思維——用戶為中心u顧客-用戶u顧客為中心-用戶為中心u顧客至上-用戶體驗至上3.用戶分析的指標u訪問用戶數u新用戶數u活躍用戶數u流失用戶數4.新老用戶5.新活躍用戶和流失用戶 ..

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• 移動互聯網時代的精焳營銷-數據分析

   

  一、大數據未來的通行證美國的大數據、阿里的大數據大數據改變未來未來誰是王者案例：未來的一天、IBM的規劃二、數據分析五步法1）數據搜集數據搜集不等CRM2）數據清洗3）數據建模4) 數據整理三、市場調查1）市場調研帶來哪些價值機會點研究品牌研究廣告促銷研究滿意度研究四、數據分..

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