01 为什么要学这门课？

Python是一种广泛应用于数据分析领域的编程语言，具有简单易学、可读性强等特点，因此成为了数据科学家和分析师们的首选工具。

本课程内容涵盖了Python编程的基础知识，包括变量、数据类型、条件语句、循环等等。还将学会如何使用Python进行数据处理，例如读取和写入各种数据文件（如CSV、Excel等），数据清洗和转换，以及数据合并和重塑。此外，课程还将介绍常用的数据分析库和工具，如Numpy、Pandas、Matplotlib和Seaborn。

掌握Python编程，并运用它来解决实际的数据分析问题。这对于从事数据分析、商业智能、金融分析等职业的人士来说非常重要。此外，还将为你在职场中提供更多的机会和竞争优势，数据驱动的决策已成为现代企业的核心。

02 如何学这门课？

学习《Python数据分析基础》需要掌握Python编程基础，并将所学知识应用于实际问题中。通过处理真实数据集、练习编程技能，将逐渐掌握数据分析的核心概念和技巧。坚持每天学习并将所学应用于实践，提升自己的数据分析能力和编程技巧。

学习这门课程需要积极主动地参与学习，将能够更好地掌握Python技能，并在实践中去运用。

03 这门课谁适合学？

数据分析师：想要使用Python进行数据处理和分析，掌握Pandas和Numpy等常用数据分析库。

Python编程爱好者：希望通过学习Python语言和相关库，扩展自己的编程技能，并将其应用于数据分析和可视化方面。

工程师和科研人员：在工程和科研项目中应用人工智能和数据分析技术，对Python及其在数据处理、科学计算和可视化方面的应用有需求。

04 这门课学什么？

这是一门Python数据分析基础的课程。一共6个章节，预计2-3周内的时间学完。

第1章:人工智能入门指南
  课时1:AI时代首选Python
  课时2:Python我该怎么学
  课时3:人工智能的核心-机器学习
  课时4:机器学习怎么学？
  选修 1-AI入学指南.pdf
第2章:Python快速入门
  课时5:Python环境配置
  课时6:Python库安装工具
  课时7:Notebook工具使用
  课时8:Python简介
  课时9:Python数值运算
  课时10:Python字符串操作
  课时11:索引结构
  课时12:List基础结构
  课时13:List核心操作
  课时14:字典基础定义
  课时15:字典的核心操作
  课时16:Set结构
  课时17:赋值机制
  课时18:判断结构
  课时19:循环结构
  课时20:函数定义
  课时21:模块与包
  课时22:异常处理模块
  课时23:文件操作
  课时24:类的基本定义
  课时25:类的属性操作
  课时26:时间操作
  课时27:Python练习题-1 
  选修 Python快速入门代码.zip
  课时28:Python练习题-2
  课时29:Python练习题-3
  课时30:Python练习题-5
第3章:科学计算库-Numpy
  课时31:Numpy概述
  课时32:Array数组
  课时33:数组结构
  课时34:数组类型
  课时35:数值运算
  课时36:排序操作
  课时37:数组形状操作
  课时38:数组生成函数
  课时39:常用生成函数
  课时40:四则运算
  课时41:随机模块
  课时42:文件读写
  课时43:数组保存
  选修 numpy代码.zip
第4章:数据分析处理库-Pandas
  课时44:Pandas概述
  课时45:Pandas基本操作
  课时46:Pandas索引
  课时47:groupby操作
  课时48:数值运算
  课时49:对象操作
  课时50:对象操作2
  课时51:merge操作
  课时52:显示设置
  课时53:数据透视表
  课时54:时间操作
  课时55:时间序列操作
  课时56:Pandas常用操作
  课时57:Pandas常用操作2
  课时58:Groupby操作延伸
  课时59:字符串操作
  课时60:索引进阶
  课时61:Pandas绘图操作
  课时62:大数据处理技巧
  选修 Pandas代码.zip
第5章:初级数据可视化库-Matplotlib
  课时63:Matplotlib概述
  课时64:子图与标注
  课时65:风格设置
  课时66:条形图
  课时67:条形图细节
  课时68:条形图外观
  课时69:盒图绘制
  课时70:盒图细节
  课时71:绘图细节设置
  课时72:绘图细节设置2
  课时73:直方图与散点图
  课时74:3D图绘制
  课时75:pie图
  课时76:子图布局
  课时77:结合pandas与sklearn
  选修 Matplotlib绘图.zip
第6章:高级数据可视化库-Seaborn
  课时78:课程简介
  课时79:整体布局风格设置
  课时80:风格细节设置
  课时81:调色板
  课时82:调色板颜色设置
  课时83:单变量分析绘图
  课时84:回归分析绘图
  课时85:多变量分析绘图
  课时86:分类属性绘图
  课时87:Facetgrid使用方法
  课时88:Facetgrid绘制多变量
  课时89:热度图绘制
  选修 Seaborn代码.rar