导言
本课程旨在帮助学员从零基础快速掌握Python编程,特别是针对科研编程的应用。
课程中将结合《管理世界》《中国工业经济》等顶刊的案例,帮助学员理解技术的实际应用。同时,授课过程中将使用当今最前沿的ChatGPT作为辅助编程工具进行快速编辑。
1. 课程概览
课程名称:面向人文社科的Python编程训练营:从数据采集到机器学习
课程老师:Simon博士
课程时间:2024年8月31日--9月28日
授课方式:腾讯会议线上直播
报名方式:
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1.1 课程目标:通过本课程,学员将掌握Python编程的核心技能,能够独立完成科研数据的处理与分析,为科研工作提供强有力的技术支持。
1.2 课程内容:课程中将结合《管理世界》《中国工业经济》等顶刊的案例,帮助学员理解技术的实际应用。同时,授课过程中将使用当今最前沿的ChatGPT作为辅助编程工具进行快速编辑。
1.3 课程特点:
易理解:以社科学术实证需求为导向, 知识点力求通俗易懂
可复制:提供所有代码块&案例数据
长期回放:腾讯会议直播,录播上线“PPdata Academy”供长期查看(至少4月)
全程答疑:答疑群+老师全程答疑
Case 1:海关数据的处理与基础可视化
Case 2:工商注册基本信息的处理与可视化
Case 3:上市公司年报下载
Case 4:中国土地市场网数据获取
Case 5: 企业人工智能指标构建
Case 6:连锁董事网络指标测算
Case 7:基于机器学习的数字专利分类
Case 8:基于大语言模型的企业数字化转型指标构建
3. 课程大纲
第一讲:Python编程基础(8.31)
Python基础语法
变量与数据类型
运算符与表达式
控制结构
条件语句
循环语句
函数与模块
函数定义与调用
模块与包的使用
文件操作
文件读写
文件路径与目录操作
错误处理
异常捕获与处理
自定义异常
第二讲:数据分析与可视化基础(9.7)
Numpy
数组与矩阵操作
数学函数与统计方法
Pandas
数据结构
数据清洗与处理
数据合并与分组
Matplotlib
基本绘图
图形定制与美化
多子图与动画
Case 1:海关数据的处理与基础可视化
Case 2:工商注册基本信息的处理与可视化
第三讲:数据采集(9.15)
发起网络请求
requests库的基本使用方式
解析响应数据
Xpath
Beautifulsoup
Re
抓包工具
自动化爬虫
Case 1:上市公司年报下载
Case 2:中国土地市场网数据获取
第四讲:文本分析与社会网络分析基础(9.21)
文本分析
Pdfplumber:PDF文档解析
Jieba:中文分词
TF-IDF:词频-逆文档频率
Word2Vec:词向量表示
LDA:最基础最传统的主题建模
BERT-Topic:基于BERT的主题建模
社会网络分析
NetworkX:网络构建与分析
基本网络指标
社区检测与可视化
Case 1: 企业人工智能指标构建
Case 2:连锁董事网络指标测算
第五讲:机器学习(9.28)
传统机器学习
K-近邻算法(KNN)
线性回归
决策树
支持向量机(SVM)
聚类算法
现代机器学习
ERNIE:最常用的中文NLP预训练模型
LangChain:自然语言处理中的链式结构模型
深度学习基础
神经网络基础
卷积神经网络(CNN)
循环神经网络(RNN)
Case 1:基于机器学习的数字专利分类
Case 2:基于大语言模型的企业数字化转型测度
4. 课程报名
课程价格
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5. 课程售后
课程发票
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课程通知

课程退款
在课程未开始前,接受“7天无理由退款”,由于是知识付费,一旦直播课开始后,不接受退款。退款请联系“神奇女侠”(微信号ppman008)。

