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。
学习对象和基础
- 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DataFrame
13-2索引、切片与过滤
13-3排序与汇总
13-4DataFrame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
14-6DataFrame字符串常用操作
第15章Pandas聚合与分组
15-1DataFrame分组操作
15-2DataFrame聚合操作
15-3DataFrame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。
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