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【最后一天】开学弯道超车！python常用科研方法都在这里了！

数据皮皮侠 · 公众号 · · 2024-08-30 10:00

正文

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：

扫码报名

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

2. 课程案例

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

早鸟价享六五折