"熟練掌握數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最受歡迎的編程語(yǔ)言-Python
掌握使用Python和pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理
使用Python爬蟲獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
學(xué)會(huì)使用matplotlib、seaborn進(jìn)行初級(jí)可視化
學(xué)會(huì)使用Pyecharts進(jìn)行高級(jí)數(shù)據(jù)可視化
學(xué)會(huì)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類、預(yù)測(cè)和聚類模型
使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析整體思路、針對(duì)業(yè)務(wù)做出模型最優(yōu)化選擇
善用機(jī)器學(xué)習(xí)解決用戶畫像、精準(zhǔn)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)管理等商業(yè)問(wèn)題
使用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)操電商、金融、電信、醫(yī)藥行業(yè)真實(shí)項(xiàng)目案例"

"1章Python基礎(chǔ)
1-1準(zhǔn)備工作-Python開發(fā)環(huán)境配置
1-2Python標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型
1-3控制流語(yǔ)句
1-4異常和錯(cuò)誤（穿插在其他內(nèi)容中講）
1-5文件操作
2章Python進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)清洗
2-1Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)簡(jiǎn)介
2-2Numpy數(shù)組基礎(chǔ)
2-3Pandas對(duì)象基礎(chǔ)
3章python數(shù)據(jù)可視化（線上）
3-1繪圖思想的基本原理
3-2Python數(shù)據(jù)可視化包-Matplotlib介紹
3-3使用Python數(shù)據(jù)處理包Pandas做可視化
3-4Python數(shù)據(jù)可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制
3-5Python數(shù)據(jù)可視化包-Pyecharts介紹與圖形繪制
4章Python爬蟲（線上）
4-1網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)知識(shí)
4-2網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求及響應(yīng)-requests庫(kù)
4-3HTML文檔解析-BeautifulSoup庫(kù)
4-4常見反爬蟲機(jī)制及應(yīng)對(duì)
4-5網(wǎng)絡(luò)爬蟲 VS 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取
4-6實(shí)戰(zhàn)一：批量下載頭像
4-7實(shí)戰(zhàn)二：抓取豆瓣書籍簡(jiǎn)介
4-8實(shí)戰(zhàn)三：模擬瀏覽器selenium抓取電商商品信息及評(píng)論

5章Python數(shù)據(jù)清洗高級(jí)操作及案例實(shí)戰(zhàn)
5-1數(shù)據(jù)的獲取與存儲(chǔ)
5-2數(shù)據(jù)探索
5-3數(shù)據(jù)清洗思維
5-4數(shù)據(jù)清洗實(shí)戰(zhàn)案例一：泰坦尼克幸存者數(shù)據(jù)清洗（根據(jù)實(shí)際上課情況調(diào)整數(shù)據(jù)集）
5-5數(shù)據(jù)清洗實(shí)戰(zhàn)案例二：USDA食品數(shù)據(jù)清洗（根據(jù)實(shí)際上課情況調(diào)整數(shù)據(jù)集）
6章Python編程考試（線上）
6-1Python基礎(chǔ)部分
6-2Python數(shù)據(jù)清洗的實(shí)現(xiàn)
7章機(jī)器學(xué)習(xí)算法
7-1準(zhǔn)備工作：開發(fā)環(huán)境配置（以文檔的形式給出）
7-2機(jī)器學(xué)習(xí)入門介紹：
7-3scikit-learn入門：Scikit-Learn庫(kù)簡(jiǎn)介
7-4KNN-最近鄰分類算法：原理、實(shí)現(xiàn)
7-5決策樹算法：原理、實(shí)現(xiàn)、相關(guān)技術(shù)應(yīng)用及實(shí)例
7-6隨機(jī)森林算法：原理、實(shí)現(xiàn)及相關(guān)技術(shù)應(yīng)用：以乳腺癌預(yù)測(cè)為例
7-7K-Means聚類算法：原理、實(shí)現(xiàn)及簇選擇與矢量化應(yīng)用
7-8關(guān)聯(lián)規(guī)則算法：原理、實(shí)現(xiàn)
7-9線性回歸
7-10邏輯回歸
7-11SVM支持向量機(jī)
7-12分類模型的評(píng)估指標(biāo)（續(xù)）
7-13樸素貝葉斯算法
8章電商案例
8-1分析目標(biāo)：
8-2基于國(guó)外大型電商用戶購(gòu)買信息數(shù)據(jù)的客戶購(gòu)買預(yù)測(cè)模型構(gòu)建流程：
9章金融案例
9-1分析目標(biāo):
9-2基于大型金融公司的客戶貸款信息，構(gòu)建用戶信用評(píng)分卡模型的建模步驟："

能講簡(jiǎn)單的故事
為什么需要成為一個(gè)不錯(cuò)的講故事的人?因?yàn)閿?shù)據(jù)需要有人去澄清和簡(jiǎn)化它,而一個(gè)“好”的數(shù)據(jù)分析師必須能夠做到這一點(diǎn)。清晰而自信地交流,或者表達(dá)他們認(rèn)為聽眾可以很容易理解的主題,也能幫助決策者做出正確的決定,花更少的時(shí)間了解數(shù)據(jù)背后的意義。
對(duì)細(xì)節(jié)的關(guān)注
一個(gè)“合格”的數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該注意細(xì)節(jié)，這可以幫助他們?cè)谌魏螖?shù)據(jù)分析項(xiàng)目中質(zhì)疑或管理可疑事件，從而避免出現(xiàn)代價(jià)高昂的錯(cuò)誤。俗話說(shuō)，“細(xì)節(jié)決定成敗”。
商業(yè)的頭腦
一個(gè)“合格”的數(shù)據(jù)分析師必須對(duì)業(yè)務(wù)操作有深刻的理解。在任何企業(yè)中，分析師都必須在商業(yè)上理解客戶、自己團(tuán)隊(duì)中的人員、不同的部門和業(yè)務(wù)線，并且必須識(shí)別和區(qū)分他們的分析真實(shí)影響以及它如何影響企業(yè)的業(yè)務(wù)決策。
熟悉數(shù)據(jù)
熟練使用數(shù)據(jù)和通過(guò)數(shù)據(jù)分析解決公司問(wèn)題的人才是一個(gè)好的數(shù)據(jù)分析師能力的體現(xiàn)，這些能力可以幫助分析師發(fā)現(xiàn)事物或數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤。
重要的是能夠看到思想或行動(dòng)的分離，看到普通人會(huì)忽略的模式，并將那些不太明顯的模式轉(zhuǎn)化為商業(yè)意義。我們很少看到天生具有這種技能的人，但它是可以發(fā)展的。
良好的人際關(guān)系
一個(gè)“合格”的數(shù)據(jù)分析師必須善于與不同行業(yè)的每一個(gè)人溝通。一個(gè)“合格”數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該經(jīng)常建立關(guān)系，因?yàn)樗麄儗⒊蔀槿伺c業(yè)務(wù)之間的中間人，需要增強(qiáng)與他人的交互，從而容易理解業(yè)務(wù)需求并交付優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。