【Python數據分析速成班】將於5月18日開班！

2024-04-23資訊

如何在這個數據驅動的時代，用數據說話，用數據決策？

對Python這門強大的數據分析工具心生向往，但卻無從下手？

對那些高薪的數據分析崗位心生向往，卻又因缺乏相關技能而望而卻步？

無論是企業決策、市場研究，還是產品最佳化，都離不開對數據的深入分析與挖掘。而Python，作為數據科學領域最受歡迎的程式語言，其強大的數據處理和視覺化能力，使得它成為了數據分析師們的首選工具。

有一份全面、系統的Python數據分析速成班課程，從零開始，逐步掌握數據分析的核心技能，從掌握Python編程基礎、數據清洗、數據視覺化等核心技能。同時，還透過實戰計畫案例，在實踐中深化理解，提升技能。在課程中，還特別設定了面試題集訓環節，提前了解大廠面試題，做到心中有數，從容應對。

現在，機會就在眼前，是否願意加入，開啟自己的數據分析之旅？下面介紹一下課程

課程簡介

Python數據分析速成班：課程設計循序漸進，從基礎工具與理論知識入門，進階到統計分析方法和機器學習模型、文本挖掘模型，以實戰計畫案例貫穿課程講解。其中包括：Python編程基礎、數據清洗、數據視覺化、計畫實訓與面試題集訓等課模組。

學習目標

熟練掌握數據科學領域最受歡迎的程式語言-Python，包括Python編程基礎、數據清洗、數據視覺化、計畫實訓與面試題集訓等課模組等。

掌握使用Python和pandas庫進行數據清洗和預處理。

學會使用matplotlib、seaborn進行初級視覺化。

Python數據分析綜合案例。

學習物件和基礎

高校在校生。

機器學習零基礎學員。

待業、期待轉行從事數據分析相關崗位的在職人員。

對數據分析技術感興趣的各界人士。

產品、營運、行銷、管理、咨詢相關崗位從業者，希望增加數據分析技能與思維。

課程章節

第1章Python入門與安裝
1-1Python簡介
1-2Python安裝環境介紹
1-3Python常用IDE及Jupyter介紹
1-4Python第三方庫安裝
第2章Python語法入門
2-1編碼與識別元
2-2Python保留字
2-3註釋和縮排
2-4輸入和輸出
2-5變量及賦值

第3章基本數據型別
3-1數值
3-2字串
3-3布爾值
3-4列表
3-5元組
3-6集合
3-7字典

第4章控制語句
4-1條件語句: If
4-2迴圈語句For和While
4-3Break語句
4-4Continue語句
4-5Pass語句
第5章錯誤和異常
5-1錯誤和異常捕捉語句
5-2異常和錯誤處理
第6章常用內建函式
6-1邏輯判斷函式
6-2數值運算函式
6-3序列函式
6-4型別轉換函式
第7章函式建立與使用
7-1函式定義
7-2函式參數
7-3預設參數
7-4變量作用域
7-5全域變量和局部變量
7-6匿名函式
第8章Python高級特性
8-1列表生成式
8-2高級函式: map、Reduce、 filter等
第9章Python模組
9-1模組概念介紹
9-2import模組匯入
9-3自訂模組
第10章Python I0操作
10-1檔讀寫
10-2利用Python操作檔和目錄
第11章類和物件導向
11-1類的定義
11-2類物件
11-3類方法
第12章Python連線資料庫
12-1Python連線資料庫方法
12-2利用Python操作資料庫
第13章Pandas入門
13-1Pandas基本數據結構: Series與DataFrame
13-2索引、切片與過濾
13-3排序與匯總
13-4DataFrame簡單處理缺失值方法
第14章Pandas基本數據處理方法
14-1數據集的合並與連線
14-2重復值的處理
14-3數據集對映轉化方法
14-4異常值尋找與替換
14-5排序和隨機抽樣
14-6DataFrame字串常用操作

第15章Pandas聚合與分組
15-1DataFrame分組操作
15-2DataFrame聚合操作
15-3DataFrame透視表的建立方法
第16章Python數據視覺化入門
16-1數據視覺化入門
16-2常用視覺化第三方庫介紹: matplotlib、seaborn、PyEcharts
16-3常用視覺化圖形介紹，如餅圖、柱圖、條形圖、線圖散點圖等
16-4圖形選擇
16-5Pandas繪圖方法
第17章matplotlib繪圖高級參數
17-1圖例配置方法和常用參數
17-2顏色條配置方法和常用參數
17-3subplot多子圖繪制方法
17-4文字與註釋、自訂座標軸方法