• 如何在这个数据驱动的时代，用数据说话，用数据决策？

• 对Python这门强大的数据分析工具心生向往，但却无从下手？

• 对那些高薪的数据分析岗位心生向往，却又因缺乏相关技能而望而却步？

无论是企业决策、市场研究，还是产品优化，都离不开对数据的深入分析与挖掘。而Python，作为数据科学领域最受欢迎的编程语言，其强大的数据处理和可视化能力，使得它成为了数据分析师们的首选工具。

有一份全面、系统的Python数据分析速成班课程，从零开始，逐步掌握数据分析的核心技能，从掌握Python编程基础、数据清洗、数据可视化等核心技能。同时，还通过实战项目案例，在实践中深化理解，提升技能。在课程中，还特别设置了面试题集训环节，提前了解大厂面试题，做到心中有数，从容应对。

现在，机会就在眼前，是否愿意加入，开启自己的数据分析之旅？下面介绍一下课程

课程简介

Python数据分析速成班：课程设计循序渐进，从基础工具与理论知识入门，进阶到统计分析方法和机器学习模型、文本挖掘模型，以实战项目案例贯穿课程讲解。其中包括：Python编程基础、数据清洗、数据可视化、项目实训与面试题集训等课模块。

学习目标

• 熟练掌握数据科学领域最受欢迎的编程语言-Python，包括Python编程基础、数据清洗、数据可视化、项目实训与面试题集训等课模块等。
• 掌握使用Python和pandas库进行数据清洗和预处理。
• 学会使用matplotlib、seaborn进行初级可视化。
• Python数据分析综合案例。

学习对象和基础

• 高校在校生。
• 机器学习零基础学员。
• 待业、期待转行从事数据分析相关岗位的在职人员。
• 对数据分析技术感兴趣的各界人士。
• 产品、运营、营销、管理、咨询相关岗位从业者，希望增加数据分析技能与思维。

课程章节

第1章Python入门与安装

1-1Python简介

1-2Python安装环境介绍

1-3Python常用IDE及Jupyter介绍

1-4Python第三方库安装

第2章Python语法入门

2-1编码与标识符

2-2Python保留字

2-3注释和缩进

2-4输入和输出

2-5变量及赋值


第3章基本数据类型

3-1数值

3-2字符串

3-3布尔值

3-4列表

3-5元组

3-6集合

3-7字典


第4章控制语句

4-1条件语句: If

4-2循环语句For和While

4-3Break语句

4-4Continue语句

4-5Pass语句

第5章错误和异常

5-1错误和异常捕捉语句

5-2异常和错误处理

第6章常用内置函数

6-1逻辑判断函数

6-2数值运算函数

6-3序列函数

6-4类型转换函数

第7章函数创建与使用

7-1函数定义

7-2函数参数

7-3默认参数

7-4变量作用域

7-5全局变量和局部变量

7-6匿名函数

第8章Python高级特性

8-1列表生成式

8-2高级函数: map、Reduce、 filter等

第9章Python模块

9-1模块概念介绍

9-2import模块导入

9-3自定义模块

第10章Python I0操作

10-1文件读写

10-2利用Python操作文件和目录

第11章类和面向对象

11-1类的定义

11-2类对象

11-3类方法

第12章Python连接数据库

12-1Python连接数据库方法

12-2利用Python操作数据库

第13章Pandas入门

13-1Pandas基本数据结构: Series与Datafr ame

13-2索引、切片与过滤

13-3排序与汇总

13-4Datafr ame简单处理缺失值方法

第14章Pandas基本数据处理方法

14-1数据集的合并与连接

14-2重复值的处理

14-3数据集映射转化方法

14-4异常值查找与替换

14-5排序和随机抽样

14-6Datafr ame字符串常用操作

第15章Pandas聚合与分组

15-1Datafr ame分组操作

15-2Datafr ame聚合操作

15-3Datafr ame透视表的创建方法

第16章Python数据可视化入门

16-1数据可视化入门

16-2常用可视化第三方库介绍: matplotlib、seaborn、PyEcharts

16-3常用可视化图形介绍，如饼图、柱图、条形图、线图散点图等

16-4图形选择

16-5Pandas绘图方法

第17章matplotlib绘图高级参数

17-1图例配置方法和常用参数

17-2颜色条配置方法和常用参数

17-3subplot多子图绘制方法

17-4文字与注释、自定义坐标轴方法


第18章高级绘图工具

18-1Seaborn入门介绍

18-2Seaborn API介绍

18-3Seaborn绘图示例

第19章Python数据分析综合案例

19-1斯德哥尔摩气候可视化分析

19-2餐饮订单数据清洗与分析

19-3文本数据分析之QQ聊天信息可视化分析

第20章面试题集训

20-1Python大厂面试题突击训练

好的，以上就是课程的所有介绍了，你还想想要了解更多课程详情？扫描下方二维码。题库

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