数据可视化是数据分析当中重要的组成部分，数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息,在大数据时代，数据可视化成为了一项必不可缺的技能，熟练运用数据可视化来进行数据的展示对于今后职业发展也有很大的帮助的。
本课程利用Python绘制常见的统计的图形，通过学习本课程，学员可以熟练掌握如何运用Python进行各种统计图形的绘制，以及绘制各种定制化和优美的图形，本课程不仅学习Python基本绘图模块，还会学习更加高级的绘图模块，帮助学员们实现优美图形的绘制和展示。
该课程注重实践，避免枯燥的理论，在教学过程中，以实例来绘制和展示各种图形，在学习过程中，由浅入深，不断深入，循序渐进
课程大纲：
第一章:Python基本绘图
掌握python基本绘图函数和语法，以及相关参数如何调整
第二章:简单图形绘制
通过Python绘制简单的图形，熟练掌握如何画基本图形绘制
第三章:常见图形绘制
利用Python绘制常见统计图形，熟练掌握常见统计图形的绘制
第四章:完善统计图形
在统计图形绘制基础上，熟练掌握如何向图形里面添加元素来使图形更加优美和可读性强
第五章: Python高级绘图一之图形样式
利用Python进一步优化图形，尤其是坐标刻度和图形内容
第六章: Python高级绘图二之实现多张图并存
学习利用Python如何在一张图形上画多张子图，通过本章，熟练掌握一张画布展示多张图形
第七章: Python高级绘图三实现共享坐标轴
学习利用Python如何实现，一幅图如何绘制双坐标轴和多张子图如何共享同一个坐标轴，
第八章: Python精美制图一之ggplot
在Python基本绘图库基础上，学习如何利用seaborn绘制优美的图形，通过本章学习，将熟练掌握如何利用seaborn绘制优美的统计图形，并进一步优化图形外观
第九章: Python精美制图二之seaborn
学习使用seaborn绘制优美的图形，通过本章学习，将熟练掌握如何利用seaborn绘制优美的统计图形，并进一步优化图形外观
第十章：Python精美制图三之pyecharts
学习如何使用pyecharts绘制图形，该库拥有丰富的图标类型，可以提供直观，生动和高度个性化定制的数据可视化图表
授课时间：
课程将于2019年2月9日开课，课程持续时间大约为12周。
授课对象：
0基础或者稍有Python基础，对数据可视化感兴趣的同学，欢迎大学生学员。
预期收获：
熟练掌握Python可视化相关知识，使用Python进行各种图形的绘制和运用，本课程除了基本matplotlib库外，还增加了ggplot,seaborn和pyecharts等更加高级图形库的教学，通过这些库与Python基本绘图库matplotlib的结合，可以使得图形变得更加直观，优美和高度定制化.
授课讲师：
李云 老师
4年以上英国留学经历，金融数学专业海归硕士，高级数据分析师，征信数据库、信用评分模型及创新类大数据和风控产品的设计、互联网金融信贷产品设计（受托支付、现金贷）有实战经验
熟悉信用评分理论和信用评分卡模型，出色完成了北银消费受托支付评分卡开发、北银消费居宜贷评分卡开发、上海竞动科技小额信贷系统、国内某知名城商行贷款评分卡IT建设项目等
对国内金融市场有深入认识和研究，熟悉金融相关产品，在企业风险评分卡模型、客户评级方面具有实战经验
熟练掌握SAS和Python以及R编程软件，熟悉数据挖掘项目的实施方法，包括业务数据收集整理、质量检查、数据分析与评分模型建立和验证
熟悉机器学习常用算法，包括逻辑回归、决策树、SVM、随机森林、Kmeans、GBDT模型，XGBOOST等算法
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取100元固定收费+300元暂存学费，学习圆满则全额奖励返还给学员！
本门课程本来打算完全免费，某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动，为了防止一些朋友在学习途中半途而废，浪费了讲师的付出，为此我们计划模仿某些健身课程，使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元，其中100元为固定 收费，另外300是暂存学费，即如果学员能完成全部课程要求，包括完成全部的书面和互动作业，则300元全款退回，优秀的学员还可以获得礼品 奖励。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务，则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力！
课程授课方式：
1、 学习方式：老师发布教学资料、教材，幻灯片和视频，学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业：老师每周布置书面及互动作业，学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导：根据作业批改中发现的问题，针对性给予辅导，帮助大家掌握知识。
4、 结业测验：通过测验，完成学业。
咨询QQ： 2222010006 (上班时间在线）
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发表于 2018-11-21 15:51
