西安Python数据分析培训班 2024-11-30 15:55:29
课程介绍
发布日期：2024-11-30 15:55:29
西安国富如荷的Python数据分析培训班，课程内容丰富，涵盖编程基础、数据处理、可视化等，适合多类人群学习，培养学员掌握使用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。
其中涵盖：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，涵盖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。
【课程内容】
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
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
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
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
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
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
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
8章Python高级特性
8-1列表生成式
8-2高级函数:map、Reduce、filter等
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
10章Python I0操作
10-1文件读写
10-2利用Python操作文件和目录
11章类和面向对象
11-1类的定义
11-2类对象
11-3类方法
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
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
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
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
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
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
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
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
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