1、市場需求增長：Python在數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、Web開發(fā)等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，對Python的需求也在不斷增長。
2、簡潔易學(xué)：Python語法簡潔、易讀易學(xué)，使得它成為初學(xué)者和非專業(yè)開發(fā)人員的首選語言。許多學(xué)校和教育機(jī)構(gòu)也將Python作為編程教學(xué)的入門語言。
3、強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)：Python擁有豐富的第三方庫和工具，如NumPy、Pandas、TensorFlow、Django等，這些庫和工具使得Python在數(shù)據(jù)處理、科學(xué)計算、Web開發(fā)等方面具有強(qiáng)大的能力。
4、開發(fā)效率高：Python具有高效的開發(fā)速度和靈活性，可以快速構(gòu)建原型和實現(xiàn)功能。這使得Python在敏捷開發(fā)和快速迭代的項目中得到廣泛應(yīng)用。
5、社區(qū)支持強(qiáng)大：Python擁有龐大的開發(fā)者社區(qū)，社區(qū)成員積極貢獻(xiàn)代碼、解決問題，并提供豐富的教程和文檔。這使得Python開發(fā)者能夠快速獲取幫助和支持。
6、跨平臺性：Python可以在多個操作系統(tǒng)上運行，包括Windows、Linux、Mac等。這使得Python成為跨平臺開發(fā)的理想選擇。

"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控制流語句
1-4異常和錯誤（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)庫簡介
2-2Numpy數(shù)組基礎(chǔ)
2-3Pandas對象基礎(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
4-2網(wǎng)絡(luò)請求及響應(yīng)-requests庫
4-3HTML文檔解析-BeautifulSoup庫
4-4常見反爬蟲機(jī)制及應(yīng)對
4-5網(wǎng)絡(luò)爬蟲 VS 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取
4-6實戰(zhàn)一：批量下載頭像
4-7實戰(zhàn)二：抓取豆瓣書籍簡介
4-8實戰(zhàn)三：模擬瀏覽器selenium抓取電商商品信息及評論

5章Python數(shù)據(jù)清洗高級操作及案例實戰(zhàn)
5-1數(shù)據(jù)的獲取與存儲
5-2數(shù)據(jù)探索
5-3數(shù)據(jù)清洗思維
5-4數(shù)據(jù)清洗實戰(zhàn)案例一：泰坦尼克幸存者數(shù)據(jù)清洗（根據(jù)實際上課情況調(diào)整數(shù)據(jù)集）
5-5數(shù)據(jù)清洗實戰(zhàn)案例二：USDA食品數(shù)據(jù)清洗（根據(jù)實際上課情況調(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庫簡介
7-4KNN-最近鄰分類算法：原理、實現(xiàn)
7-5決策樹算法：原理、實現(xiàn)、相關(guān)技術(shù)應(yīng)用及實例
7-6隨機(jī)森林算法：原理、實現(xiàn)及相關(guān)技術(shù)應(yīng)用：以乳腺癌預(yù)測為例
7-7K-Means聚類算法：原理、實現(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基于國外大型電商用戶購買信息數(shù)據(jù)的客戶購買預(yù)測模型構(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)建用戶信用評分卡模型的建模步驟："