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认证
CDA数据分析师认证
放心:经管之家CDA LEVEL Ⅲ数据科学家认证证书,行业人才认证,已获得IBM大数据大学,中国电信,苏宁,德勤,猎聘,CDMS等企业的认可。
专业:CDA认证是根据商业数据分析专业岗位设立的一套体系化、科学化、化的人才标准。全国统考、命题、评分公平、流程严格,更具含金量。
权益:持证人享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA查询,确保性与防伪性。证书三年审核一次,增加持证人的实力与权益。
课程介绍
熟练掌握Excel、MySQL、Power BI、Python等数据分析软件;
熟练掌握数据清洗,可以完成缺失值填补、异常值处理等;
精通数据可视化,例如箱线图、动态图等;
掌握数理统计基本理论知识;
精通聚类、回归、因子分析等算法;
熟悉各类数据挖掘算法;
掌握数据分析在各行业的应用场景;
可以独立完成数据建模;
可以独立完成数据报告撰写;
学会团队协作,分工完成大型项目。
在校高年级学生、转行欲从业人士;
在职数据分析师;
对数据分析和挖掘感兴趣的业界人士;
学习前较好具备大学数学和概率统计基础。
服务升级
主讲老师
数据分析研究院经验丰富讲师
CDA数据分析研究院Python系列课程经验丰富讲师,CDA数据分析研究院课程研发成员,经管之家SPSS栏目撰稿人,参与编写《SPSS Modeler+Weak数据挖掘从入门到实战》。
南京上度咨询数据分析总监
现任职于南京上度市场咨询有限公司,人大经济论坛数据处理中心数据分析顾问,SAS、SPSS 软件讲师、中国学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012 宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效。
北京大学管理科学与工程硕士
现就职于北京电信规划设计院,从事移动、联通集团及各省分公司市场\业务\财务规划、经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。
杭州沐垚科技有限公司创始人兼
5年电商从业经验,4年数据挖掘实战经验;专注于数据分析与挖掘、机器学习、深度学习,服务客户包括苏宁易购、迪卡侬、百草味、浙江师范大学等。
中国农业大学 博士
副教授,CDA数据分析研究院讲师,具有深厚的数理统计与应用专业背景,近十年的数据挖掘与人工智能算法实践经验,承担或参与完成多项数据挖掘分析相关项目。
中国电子表格应用大会
曾在IBM中国担任销售管理团队数据分析项目组长及德勤北京所的数据分析咨询顾问。专精于企业数据分析、制定商业智能业务解决方案、软件开发及Excel培训等。
课程问答
Q:上课形式是怎么样的? A:受疫情影响,CDA数据分析就业班采取远程直播授课的形式,足不出户即可学习到优质课程。线上直播 + 录播视频 + 线上答疑,充分保障同学们的学习效果。
Q:学员课下如何与老师进行互动? A:CDA课程每期都会建立QQ群和微信群,工作日有老师和学习管理师负责答疑,早九晚九;同时学员可以在讨论区以帖子的形式向老师提问,老师会在工作日的48小时内回复。
Q:远程班是录播还是直播? A:远程班采取直播平台+ 线上答疑,同步现场班上课时间,错过直播学员可以观看视频。
Q:如果学不会怎么办? A:首先,我们有一次0元学习的机会,如果还是学不会,授课老师会和学生面谈,发现问题所在,并让老师给出学习建议,查缺补漏,可以再跟着0元学一期。目前咱们还没有出现过这样的情况,对于学员来讲都是想尽快掌握技术能够运用到工作中。
详细介绍Python函数中的默认参数
近我在一段Python代码中发现了一个因为错误的使用默认参数而产生的非常恶心的bug。如果您已经知道关于默认参数的全部内容了,只是想嘲笑一下我这可笑的错误,请直接跳到本文末尾。哎,这段代码是我写的,但是我非常确定那天我被恶魔附体了。你懂的,有时候就是这样。
本文仅仅是总结一下关于Python函数的标准参数和默认参数的一些基本内容。提醒你注意你的代码中可能存在的陷阱。如果你刚开始接触Python,开始写一些函数,我真心推荐你看一下Python手册中关于函数的内容,链接如下:Defining
Functions 以及 More on Defining Functions。
简单复习一下函数
Python是一个强大的面向对象语言,它把这种编程范式推向了顶峰。但是,面向对象编程仍然需要依靠函数这一概念,你可以用它来处理数据。Python对于可调用对象有一个更宽泛的概念,即任何对象都可以被调用,调用的意思是对其应用数据。
函数在Python中是可调用对象,并且乍一看,它和其他语言中的函数有着类似的行为。它们获取一些数据,这些数据被称为参数,然后处理它们,接着返回结果(如果没有return语句则是None)
参数被声明为占位符(在定义函数的时候),用以代表那些当函数调用时被实际传入的对象。在Python中你不需要声明参数的类型(例如,像你在C或Java中做的那样)因为Python哲学依赖于多态。
记住,Python的变量是引用,即实际变量的内存地址。这意味着Python的函数永远以“传址”的方式工作(这里使用了一个C/C++术语),当你调用一个函数的时候,并不是复制了一份参数的值来替换占位符,而是把占位符指向了变量本身。这导致了一个非常重要的结果:你可以在函数内部改变这个变量的值。这里有一个很好可视化讲解,关于引用机制。
引用在Python扮演着非常重要的角色,它是Python完全多态方式的骨干。关于这个非常重要的主题,请点击这个链接 查看更好的解释。
为了检查你是否理解了这门语言的这一基本特性,请跟随这段简单的代码(变量ph代表的是“占位符(placeholder)”)
>>> def print_id(ph):
... print(hex(id(ph)))
...
>>> a = 5
>>> print(hex(id(a)))
0x84ab460
>>> print_id(a)
0x84ab460
>>>
>>> def alter_value(ph):
... ph = ph + 1
... return ph
...
>>> b = alter_value(a)
>>> b
6
>>> a
5
>>> hex(id(a))
'0x84ab460'
>>> hex(id(b))
'0x84ab470'
>>>
>>> def alter_value(ph):
... ph.append(1)
... return ph
...
>>> a = [1,2,3]
>>> b = alter_value(a)
>>> a
[1, 2, 3, 1]
>>> b
[1, 2, 3, 1]
>>> hex(id(a))
'0xb701f72c'
>>> hex(id(b))
'0xb701f72c'
>>>
如果你对这里发生的事情并不感到吃惊,那说明你已经掌握了Python中为重要的部分之一,你可以放心的跳过下面的解释了。
print_id()函数显示,函数内部的占位符同运行时传入的变量完全一样(它们的内存地址一致)。
两个版本的alter_value()意在改变传入参数的值。正如你所看到的,个alter_value()
并没有像第二个alter_value()一样成功的改变变量a的值。这是为什么呢?实际上两者的行为是一样的,都是尝试修改传入的原始变量的值,但是在Python中,有些变量是不可变的(immutable),整数就在此列。另一方面,列表并不是不可变的,所以函数得以完成它的名字所增加的工作。
在这里,你可以找到关于不可变类型的更加详细的介绍 。
关于Python中的函数,还有一些要说的,但是这些是关于标准的参数的基本知识。
默认参数值
有时候你需要定义一个函数,让它接受一个参数,而且在这个参数出现或不出现时,函数有不同的行为。如果一门语言不支持这种情况,你就只有两个选择:种是定义两个不同的函数,决定每次调用应该选择调用哪个,第二种是
两种方法都是可行的,但是都不是的。
Python和其他语言一样,支持默认参数值,即函数参数可以是调用时指定的,也可以留空,自动接受一个预定义的值。
一个关于默认值的非常简单(也很没用)的例子如下:
def log(message=None):
if message:
print("LOG: {0}".format(message))
这个函数可以带一个参数运行(可以是None)
>>> log("File closed")
LOG: File closed
>>> log(None)
>>>
但是同样也可以不带参数运行,这种情况下它会接受一个函数原型中设置的默认值(本例中是None)
>>> log()
>>>
你可以在标准库中找到更多有趣的例子,比如在open()函数中(请查看文档)
open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None,
newline=None, closefd=True, opener=None)
函数原型可以证明,例如 f = open('/etc/hosts')这样的调用,通过传入默认值隐藏了很多参数 (mode, buffering,
encoding, 等),并且使这个函数的典型应用案例变得非常简单易用。
正如你在内建的open()函数中看到的那样,我们可以在函数中使用标准或者默认参数,但是两者在函数中出现的次序是固定的:首先调用标准参数,然后调用默认参数。
def a_rich_function(a, b, c, d=None, e=0):
pass
原因是显而易见的:如果我们可以在标准参数前面放置一个默认参数,语言就无法理解,默认参数是否已经被初始化。例如,考虑下面这个函数定义
def a_rich_function(a, b, d=None, c, e=0):
pass
当调用函数a_rich_function(1, 2, 4, 5)时,我们传入了什么参数? 是d=4, c=5 还是c=4,
e=5?因为d有一个默认的值。因此这种顺序的定义是被禁止的,如果你这样做,Python会抛出一个SyntaxError
>>> def a_rich_function(a, b, d=None, c, e=0):
... pass
...
File "", line 1
SyntaxError: non-default argument follows default argument
>>>
默认参数求值
默认参数可以通过普通值或是函数调用结果来提高,但是后者这种技术需要一个特别的警示
一个普通的值是硬编码的,因此除了编译时,其他时候是不需要求值的,但是函数调用期望在运行时执行求值。所以我们可以这样写
import datetime as dt
def log_time(message, time=dt.datetime.now()):
print("{0}: {1}".format(time.isoformat(), message))
每次我们调用log_time()时都期望它能够正确提供当前时间。悲剧的是并没有成功:默认参数在定义时求值(比如说当你导入模块时),调用的结果如下
>>> log_time("message 1")
2015-02-10T21:20:32.998647: message 1
>>> log_time("message 2")
2015-02-10T21:20:32.998647: message 2
>>> log_time("message 3")
2015-02-10T21:20:32.998647: message 3
如果把默认值赋给一个类的实例,结果会更加奇怪,你可以在Hitchhiker's Guide to
Python!中读到相关内容。根据。。通常的解决方法是把默认参数替换为None,并且在函数内部检查参数值。
结论
默认参数能够极大的简化API,你需要关注它的“失败点”,即求值的时机。令人惊奇的是,Python基本的内容之一,函数的参数和引用,是大的错误源之一,有时候对于有经验的程序员也一样。我建议抽时间学习一下引用和多态。
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