从Python基础到数据清洗，到爬虫，到案例分析实战， 还有Python量化与统计计量，all about Python：
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等级
课程
时间
方式
Level1
Python编程基础
入门，从配置环境
到能够上手
5月6-9日四天
北京/远
程
Level2
Python数据清洗及统计描 述
数据思维和数据清
洗
5月13-15日三天
北京/远
程
Level3
Python爬虫
学会网络爬虫
收集数据
5月20-21日两天
北京/远
程
Level4
Python数据挖掘,算法及案 例
5月27-30日四天
北京/远
程
专题
Python量化投资基础+实战
4 月 15-16,22-23
日
北京/远
程
专题
Python统计计量
4月28-5月1日
上海/视
频
（课程详情请参照回复）
Level1-Python编程基础 5月6-9日四天    北京/远程    3200/2600
课程大纲：
一，Python 概述（0.5 天）
注：本部分课程主要为Python语言的介绍及基础环境的安装配置。
0.1Python语言介绍、Anaconda科学计算集成介绍安装
0.2Python编译器、Shell、编辑器介绍
0.3Python的第三方包的管理
0.4Python在数据分析领域的生态介绍
二，Python编程基础（3.5天）
注：本部分主要为讲解Python的基础编程知识，侧重于Python数据分析常用的功能和知 识点进行讲解。
课程安排：
1.1Python语言特点
1.2Python的数据类型和变量
1.3Python中的运算
1.4Python的数据结构
if和elseif1.5Python的控制流语句
1.6Python中的异常处理和调试
1.7函数调用和定义以及函数的参数
1.8Python的类和面向对象编程
1.9Python的文件、模块操作
1.10其他高级特性
练习项目：
-蒙特卡罗模拟求圆周率
-冒泡算法和二分查
-实现计算器
-堆栈和队列的实现
-模拟实现ATM机取钱
-求阶乘
-模拟管理学生成绩信息
-编程实现24点扑克游戏
-会员信息管理的实现
-虚拟水果店进销存系统
-投票系统
-汉诺塔问题
-离散事件模拟
-堆排序的实现
Level 2：Python数据清洗及统计描述5月13-15日三天    北京/远程    2400/2000
用手快还是实战快课程大纲：
一，Numpy(NumericalPython)是高性能科学计算和数据分析的基础包，是数据分析几乎所有 的高级工具的构建基础。
Numpy基础
-Numpy 的 ndarray
-数组的索引和切片
-数组的运算
-常用的数组方法
二，Pandas包提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，它是Python成为强 大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
Pandas基础应用
-Series数据结构
-DataFrame数据结构
-基本功能
-汇总和计算统计描述
-缺失值的处理
Pandas数据规整
-数据加载&输出
-数据集的合并
-数据集的重塑
-数据重构
Pandas分组运算
-GroupBy 技术
-数据聚合
-分组级运算和转换
-透视表和交叉表
Level 3： Python 爬虫 5 月 20-21 日    北京/远程    1600/1300
课程大纲：
一，爬虫初级
-认识HTTP协议和Cookie及HTML介绍
-网络请求（urllib以及requests的介绍和安装）
-使用BeautifulSoup4库（静态网页解析）
-使用lxml库（XPath语法解析静态网页）
-Python连接数据库（数据保存）
-logging、time模块的学习
-正则表达式的使用
二，爬虫高级
-动态网页的抓取（PhantomJS和Selenium的使用）base64编码有什么用
-Scrapy爬虫框架的安装和学习
-多线程爬虫
-规避网站信息采集陷阱
Level 4： Python数据挖掘、机器学习算法案例5月27-30日四天北京/远程    4200/3600
Python案例分析大全（但不局限于）：
1.文本挖掘原理和案例-数据可视化的各种方式
2.预测分析核心算法-Python图片结构和分析（图片的k-means聚类分析）
3.机器学习经典算法-图片的识别和分类：PCA建模
4.Python概率统计-二维手写数字识别（KNN方法）
5.数据可视化-推荐系统的构建（最近邻方法、协同过滤）
6.Python经典金融分析-垃圾短信或邮件的识别与分类（Logistic对文本的分类）
7.Python量化投资-新闻的文本分类（TF-IDF准则、旅游新闻个性化推荐）
8.算法和模型的优化-人脸识别
9.模型精度评估和提升-朴素贝叶斯决策
10.特征选取的方法-酒的品质分类预测
11.最佳k-means分类数-机器学习的格点搜索和参数寻优
12.交叉验证（CV）-惩罚线性回归分类器
13.不平衡数据处理-使用支持向量机识别和分类
14.XGBoost-时间序列预测案例
15.贝叶斯分析-机器集成学习算法案例
16.逼近和最优化-Python随机模拟案例
17.概率图模型-Python金融分析案例
18.马尔科夫&蒙特卡罗-使用Python进行量化投资案例
Python量化投资 4月15-16, 22-23日四天北京/远程    4500/3600
课程大纲：
基础班（一天）：Python语言基础与金融统计分析
Part1： Python语言学习与应用
1、Python语言简介
2、运算符与表达式
3、Python控制流
4、Python 函数
5、Python 模块
6、异常处理与文件操作
7、Python 绘图
8、Numpy 篇
9、Pandas 篇
10、数据库连接
Part2：金融统计分析概论
1、统计学理论
汇编语言和高级语言哪个快（1）统计学概论
（2）描述性统计
（3）参数估计
（4）假设检验python基础代码大全下载
2、多变量相关性分析
3、线性回归模型
案例分析：
案例一：大型股票数据库读取股票数据
案例二：A股市场股票数据绘图
案例三：交易数据描述性统计
案例四：非金融专业数据获取方法
实战班（三天）
第一天：
Part1：金融数据处理高级编程
1、Pandas深入分析
2、金融因子数据生成
3、常见的金融数据整理方式
Part2：量化投资概述
1、投资策略回顾与比较
2、基本面、技术分析和量化的联系与区别
3、量化投资概述
4、量化投资风险与管控
Part3：量化投资Python平台介绍
1、数据获取
2、回测框架介绍