企业想要在竞争激烈的市场中胜出，决策的速度和反应的效率尤为重要。根据调查显示，75%的企业在面临拟定策略时，常常无法获得实时且有根据的决策信息。什么样的数据、要透过什么样的方法，才能且实时的转变成决策时有用的信息，是现代企业所面临迫切性的问题。

python数据分析师课程简介

课程内容：以CDA数据分析师标准大纲要求，包含Python基础 – Pandas数据清洗 - Python爬虫 - Python数据可视化（Matplotlib、Seaborn、Pyecharts） - Python机器学习算法等内容，并结合互联网金融、电信、银行、医疗、交通等行业实际案例来帮助学员建立整套的数据分析和机器学习思路，案例涉及营销优化、风险控制、用户研究、商业部署等领域，使学员所学更符合企业要求。Python数据分析集训课程提供3个月全脱产周末集训，毕业可推荐相关工作

学习目标：熟练掌握数据科学领域受欢迎的编程语言-Python ；掌握使用Python和pandas库进行数据清洗和预处理；使用Python爬虫获取网络数据；学会使用matplotlib、seaborn进行初级可视化；学会使用Pyecharts进行数据可视化；学会构建机器学习算法进行分类、预测和聚类模型；使用Python进行数据分析整体思路、针对业务做出模型优化选择；善用机器学习解决用户画像、营销、风险管理等商业问题；使用机器学习实操电商、金融、电信、医药行业真实项目案例

学习对象和基础：

1 希望转行数据领域人员

2 个人发展遭遇瓶颈的数据分析师

3 想从事数据领域工作，缺乏实践技能的在校学生

4 有数据化运营需求的产品运营、市场人员及管理者

5 对Python数据分析和挖掘感兴趣的业界人士

python数据分析师学什么？

01章Python编程基础知识

01-01成为Python高手之前必备基础知识

01-02数据分析的武器库与分析工具Python介绍

01-03Python的基本数据类型和数据结构

01-04Python的程序控制

01-05Python的函数与模块

01-06Python日期和时间处理

01-07Python字符串处理与正则表达式

01-08Python异常处理和文件操作

01-09实战：基于Python的函数创建与商业实操文件操作

02章Python进行数据整理和数据清洗

01-01Numpy中的数据类型--ndarray数组的创建

01-02Numpy数组基础：索引、切片、变形、分裂

01-03Numpy数组运算：通用函数

01-04Numpy数组变形、拼接

01-05Numpy数组计算：广播、聚合、比较和掩码、数组排序

01-06Pandas对象简介：Series、Dataframe、Index

01-07Pandas数据加载与存储

01-08Pandas数值运算方法：通用函数、聚合函数、遍历

01-09Panda层次化索引

01-10Pandas数据处理：数据类型转换、缺失值处理、字符串转换

01-11Pandas数据表的合并与连接

01-12Pandas数据的累计与分组

01-13高性能Pandas：query（）、eval（）实现高性能运算

01-14Pandas数据规整化：清理、转换、合并、重塑

01-15Pandas时间序列&金融数据处理

01-16实战案例1：泰坦尼克幸存者数据清洗

01-17实战案例2：USDA食品数据清洗

03章Python进行数据可视化技术-线上

01-01绘图思想的基本原理

01-02Python数据可视化包-Matplotlib介绍

01-03使用Matplotlib进行基本的图形绘制

01-04使用Python数据处理包Pandas做可视化

01-05Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制

01-06Python数据可视化包-Pyecharts介绍与图形绘制

01-07使用Python进行地图绘制-Pyecharts

01-08数据可视化技巧

04章Python进行网络爬虫

01-01网络爬虫基础知识

01-02网络请求及响应-Requests库

01-03HTML文档解析-BeautifulSoup库

01-04常见反爬虫机制及应对

01-05网络爬虫 VS 网络数据抓取

01-06实战1：新东方批量下载头像

01-07实战2：抓取豆瓣书籍简介

01-08实战3：模拟浏览器selenium抓取电商商品信息及评论

05章Python数据清洗操作及案例实战

01-01如何成为一名的数据分析师

01-02P供Python读取的数据：CSV文件、JSON数据、XML数据

01-03数据的获取与存储：数据的不平等性、真实性、可读性、清洁度等

01-04对获取到的数据进行探索：埃博拉病毒危机、列车安全数据、童工数据

01-05数据清洗探索：找出要清洗的数据、数据格式化、找出离群值和不良数据、找出重复数据、模糊匹配、正则匹配等