与命令行进行交互

为什么学Python：

重要：数据分析是职业技能，Python是大数据分析**

趋势：Python是目前非常火的编程语言，使用人多

好学：学习简单，容易上手，使用灵活，可扩展强

**：会Python的工资远超其他语言

²   

讲师介绍：

林老师

211 计算机研究生毕业

精通Python等数据分析挖掘工具

负责全球Python深度算法研究

数据分析讲师，深受学员欢迎

课程概述:

本课程从python基础开始，细致的讲解了python基础知识，利用python进行数据处理、分析，并结合大量具体的例子，对每个知识进行实战讲解，本课程通过大量练习和案例对各个知识点技能进行详细讲解。通过本课程，学生将懂得如何对不同格式的数据处理和分析任务规模化和自动化；通过实战，学生将了解标准的数据分析流程，学习使用可视化的方法展示数据及结果。

本课程内容可分为五大模块：

1.      Python基础编程知识讲解

2.      Python数据处理分析流程方法

3.      可视化数据图表呈现

4.      描述性统计和建模应用

5.      自动运行脚本设置

具体目录

第一章       Python入门基础

课前准备：

Window下配置python环境

Mac下配置Python 环境

1、Python语言简介

2、Python2 和3的区别

3、Win ，Mac 下的区别

4、编码Python程序

5、Python基础语法

6、数据类型介绍

7、列表元组集合

8、基本运算符

9、算术运算符

10、字典介绍

11、IF条件控制

12、循环语句

13、常用函数

14、类介绍

第二章       数据获取

1、Python常用的IDE简介

2、Anaconda

3、与命令行进行交互

4、读取文本文件

5、使用glob读取多个文本文件

6、写入文本文件

第三章       数据分析简介

1、数据分析师的基本范畴

2、理解数据的性质

3、数据分析过程

4、定量和定性数据分析

5、为什么用Python做分析

第四章       读取CSV文件

1、基础python与pandas

2、读写CSV文件

3、筛选特定的行

4、选取特定的列

5、选取连续的行

6、添加标题行

7、读取多个CSV文件

8、从多个文件中连接数据

9、多文件计算

10、数据处理练习

第五章       读取处理Excel文件

1、内省Excel工作簿

2、处理单个工作表

3、读取工作簿中的所有工作表

4、读取工作表数据

5、处理多个工作簿

6、练习：编写一个python脚本

第六章       连接数据库

1、python内置的sqlite3模块

2、MYSQL数据库

3、练习：查询数据库表并将输出写入CSV文件中

应用程序【90分钟】

1、在一个大文件集合中查找一组项目

2、为CSV文件中数据的任何数目分类计算统计量

3、为文本文件中数据的任意数目分类计算统计量

4、练习：使用字典来为数据分类

第七章       向量和数组运算-NumPy

1、NumPy的ndarray

2、通用函数

3、利用数组进行数据处理

4、用于数组的文件输入输出

5、线性代数

6、随机数生成

7、练习：随机漫步模拟

第八章       数据处理工具-Pandas

1、Panda介绍

2、Series创建和操作

3、Dataframe的创建和简单操作

4、各种数据处理

5、分组计算和汇总

6、数据拆分

7、数据合并

8、数据去重

9、缺失值处理

10、重复值处理

11、时间日期数据格式转换

第九章       图表呈现

1、 Matplotlib介绍

2、 条形图直方图

3、 箱线图饼图

4、 折线图散点图

第十章       描述性统计与建模

1、数据集（葡萄酒质量、客户流失）

2、葡萄酒质量

    2.1、描述性统计

    2.2、分组、直方图与T检验

                2.3、成对变量之间的关系与相关性

     2.4、使用最小二乘估计进行线性回归

     2.5、系数解释

     2.6、自变量标准化

             2.7、预测

3、客户流失

    3.1、LOGSTIC回归

    3.2、系数解释

    3.3、预测

第十一章         按计划自动运行的脚本

1、任务计划程序

2、cron工具