上课时间：2018年4月29-5月1日（四天）
上课地点：北京市海淀区高粱桥斜街59号中坤大厦1305
张忠元 2008年在中科院数学与系统科学研究院获理学博士学位，现任中央财经大学统计学院教授，博士生导师，也是中国计算机学会高级会员、果壳网科学顾问。主业是数据分析 尤其是复杂网络分析，主要讲授回归分析、运筹学、数学分析等课程。
1.熟悉Python的基本结构与语法与数据类型，模块；熟悉函数，类设计，包的使用；
2.了解异常处理与多线程；
3.能开发出一些实际的应用项目；
4.能胜任Python的数据挖掘和机器学习工作。
第三讲与第四讲：
特征工程包括特征选择和特征提取.推荐系统.时间序列分析.孤立点探测.
统计学的基本思想和常见误用.描述性统计.回归和方差分析.非参数统计.数据可视化.
第五讲与第六讲：
复杂网络分析包括复杂网络的建模、复杂网络的拓扑结构分析和复杂网络的功能分析.
案例:通过对包括美国肥胖数据分析、信用卡欺诈数据分析、英超赛季表现分析和脸书社交数据分析等至少四个案例的讲解综合展示数据分析方法的使用.
1. 抛弃传统的知识、项目和实际案例分开讲解，直接引入设计好的实战项目和案例，带领大家循序渐进地开发出来。
2.在项目和案例开发过程中，引出问题，引入知识，进而运用知识解决问题。
3.通过实战案例把知识点都串起来，每个知识点都能找到一个真实的应用场景。这样就开创了在实战中学习、在学习中实战的新模式，既激活了枯燥的知识讲解，又熟悉了项目开发，一举两得。
- 在金融工程研究中，利用python代替matlab、C++和SAS