課程描述INTRODUCTION
· 高層管理者· 中層領(lǐng)導(dǎo)· 一線員工
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
Python數(shù)據(jù)公開課
課程對象:適合對數(shù)據(jù)分析感興趣的職場人員,包括但不限于數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)分析師、市場營銷人員、財務(wù)分析師等。
課程背景
在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代,Python成為*的數(shù)據(jù)分析工具之一。掌握Python語言和數(shù)據(jù)分析技能,能夠讓企業(yè)在競爭中更具優(yōu)勢。本課程旨在幫助學(xué)員掌握Python語言的使用,學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的基本步驟和過程,并熟練運用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化呈現(xiàn)。
課程收益
搭建Python開發(fā)環(huán)境,掌握Python語言基礎(chǔ);
理解數(shù)據(jù)分析的基本思想和過程;
掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),能夠使用Python訪問、操作數(shù)據(jù)集;
熟練運用Python的統(tǒng)計功能;
理解統(tǒng)計分析原理,掌握統(tǒng)計分析常用的方法;
熟練使用matplotlib模塊,繪制各類數(shù)據(jù)可視化圖形;
能夠解讀圖形,形成業(yè)務(wù)結(jié)論和業(yè)務(wù)策略。
課程大綱
第一部分、Python語言入門與環(huán)境搭建
1、Python簡介與特點
Python語言的歷史背景和發(fā)展
Python的特點,如簡潔、易讀、動態(tài)類型等
2、Python開發(fā)環(huán)境搭建
安裝Python解釋器和開發(fā)環(huán)境(IDE)
Anaconda安裝管理包與Pycharm編譯環(huán)境
PIP第三方包管理工具應(yīng)用
確認(rèn)環(huán)境配置成功,并進(jìn)行簡單的驗證
3、Python基礎(chǔ)語法與數(shù)據(jù)類型
Python入門之旅——開始編寫第1段Python語句
變量與賦值:理解變量概念,學(xué)習(xí)如何給變量賦值
Python代碼書寫規(guī)范與要求建議
數(shù)據(jù)類型:掌握Python中的基本數(shù)據(jù)類型,如整數(shù)、浮點數(shù)、字符串等
運算符:學(xué)習(xí)算術(shù)運算符、邏輯運算符等的使用
字符串格式化必知的兩大方法
控制流語句
if條件判斷
While循環(huán)
for循環(huán)
4、常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹
列表(List)
列表的創(chuàng)建與應(yīng)用特點
列表的索引與切片
列表必知的添加與編輯元素技巧(Append、extend、drop等)
列表常用的方法使用技巧與應(yīng)用案例介紹
列表推導(dǎo)式的應(yīng)用技巧
字典(Dictionary)
鍵值對、增刪改查等操作
字典常用方法items、Keys、values等方法應(yīng)用技巧
元組(Tuple):不可變序列的特點
第二部分、掌握常見必知的Python數(shù)據(jù)分析庫
1、常用統(tǒng)計功能庫介紹
OS庫:文件與文件夾管理必知操作
OS管理文件
OS管理文件夾
遍歷OS文件夾
NumPy庫:學(xué)習(xí)NumPy數(shù)組的創(chuàng)建和基本操作
NumPy數(shù)組對象
NumPy的數(shù)值類型
選擇NumPy數(shù)組元素
Numpy數(shù)組的切片與索引
Numpy數(shù)組的序列化與廣播機制
常見Numpy數(shù)組的合并方法(vstack、hstack等)
Pandas庫:學(xué)習(xí)Pandas的Series和DataFrame結(jié)構(gòu)及其常用操作
Pandas的安裝與概覽
Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之DataFrame
Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之Series
建立 pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常見的4種方法
利用pandas索引引用元素(loc與iloc方法應(yīng)用)
利用Pandas查詢與篩選數(shù)據(jù)
利用Pandas的DataFrame進(jìn)行統(tǒng)計計算
如何對Pandas進(jìn)行排序(sort_index與sort_values)
DataFrame合并的方法(merge、concat)
Pandas讀取與寫入文件方法
讀取與寫入Excel文件技巧
讀取與寫入CSV文件技巧
利用Pandas清洗數(shù)據(jù)
處理缺失數(shù)據(jù)問題
處理重復(fù)數(shù)據(jù)
規(guī)范數(shù)據(jù)格式
處理日期數(shù)據(jù)(to_datetime)
Pandas數(shù)據(jù)分析方法與技巧
利用Pandas的DataFrame實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合(Groupby)
數(shù)據(jù)透視表(Pivot_table)應(yīng)用技巧
利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排名分析
對文本列表進(jìn)行分類聚合統(tǒng)計
對數(shù)據(jù)分析標(biāo)簽分類分析
對數(shù)據(jù)帕累托分析
數(shù)據(jù)聚合:學(xué)習(xí)如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組并進(jìn)行聚合操作
數(shù)據(jù)匯總:學(xué)習(xí)如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序和統(tǒng)計匯總
第三部分、數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用技巧
Matplotlib應(yīng)用技巧
Matplotlib庫概述:了解Matplotlib在數(shù)據(jù)可視化中的作用
基本繪圖方法:學(xué)習(xí)繪制折線圖、散點圖、柱狀圖等基本圖形
Matplotlib的子庫
Matplotlib繪圖入門
折線圖
柱形圖
散點圖
圖形樣式:設(shè)置標(biāo)題、軸標(biāo)簽、圖例等圖形元素
多圖合并:將多個圖形合并在同一畫布中進(jìn)行展示
分析可視化圖表對業(yè)務(wù)決策與指導(dǎo)的價值
第四部分、數(shù)據(jù)爬蟲與數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)爬蟲的應(yīng)用場景與意義
數(shù)據(jù)爬蟲的應(yīng)用步驟
如何利用數(shù)據(jù)爬蟲抓取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
第五部分、數(shù)據(jù)分析方法與數(shù)據(jù)挖掘簡介
1、數(shù)據(jù)分析方法簡介
數(shù)據(jù)相關(guān)分析
數(shù)據(jù)回歸分析進(jìn)行預(yù)測
利用Python實現(xiàn)相關(guān)與回歸分析
2、數(shù)據(jù)挖掘簡介
數(shù)據(jù)挖掘的意義
數(shù)據(jù)挖掘的步驟簡介
與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的Python包
第六部分、Python數(shù)據(jù)分析綜合案例演練
通過綜合實例熟悉數(shù)據(jù)分析的全過程與步驟
數(shù)據(jù)獲取
數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
數(shù)據(jù)分析與可視化
數(shù)據(jù)分析結(jié)果的意義解析
自動化報表案例分享
用戶價值分析分享
王貴友 AI辦公與數(shù)據(jù)分析資深專家
微軟特約講師
資深微軟護(hù)航技術(shù)專家
12年微軟認(rèn)證講師(MCT)
微軟全球最有價值專家(MVP)
中國移動數(shù)據(jù)分析特約講師
連續(xù)3屆金山辦公最有價值專家(KVP)
微軟Windows及Office產(chǎn)品特邀推廣講師
中移在線總部線上(2000+人)數(shù)據(jù)分析指定培訓(xùn)講師
技術(shù)專長
精通數(shù)據(jù)分析及可視化呈現(xiàn)技巧,擅長將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀圖表;
精通Excel/WPS/Power BI/Python/等主流數(shù)據(jù)分析工具;
深入理解ChatGPT與主流AI工具在智能辦公和智能數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用;
精通運用AI技術(shù)賦能職場辦公智能化,助力企業(yè)實現(xiàn)降本提效;
精通Office 365/2016/2019/2021辦公高效實用技巧,大幅提升辦公效率;
精通金山辦公WPS辦公高效實用技巧,全面提升職場核心競爭力;
Python數(shù)據(jù)公開課
轉(zhuǎn)載:http://santuchuan.cn/gkk_detail/304404.html