          Python數(shù)據(jù)培訓(xùn)

MODULE 01: Python基礎(chǔ)之一 走近Python

補充視頻：Python環(huán)境搭建

1.1 Python簡介

1.2 一個Python程序

1.3 Python語法基礎(chǔ)

1.4 Python數(shù)據(jù)類型

1.5 Python基本運算

1.6 Python的函數(shù)、模塊和包

一 走近Python單元測驗

MODULE 01: Python基礎(chǔ)之二 Python面面觀

2.1 條件

2.2 range函數(shù)

2.3 循環(huán)

2.4 循環(huán)中的break，continue和else

2.5 自定義函數(shù)

2.6 遞歸

2.7 變量作用域

拓展視頻1：Python常用標(biāo)準(zhǔn)庫函數(shù)

拓展視頻2：異常

二 控制結(jié)構(gòu)和函數(shù)編程練習(xí)（8題）

二 Python面面觀單元測試

控制結(jié)構(gòu)和函數(shù)編程題

MODULE 02: 數(shù)據(jù)獲取與表示之三 數(shù)據(jù)獲取與表示

3.1 本地數(shù)據(jù)獲取

3.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取

3.3 序列

3.4 字符串

3.5 列表

3.6 元組

拓展視頻1：正則表達(dá)式簡介

拓展視頻2：輸入輸出&函數(shù)式編程入門

拓展視頻3：可變可迭代對象修改問題解釋

拓展視頻4：動態(tài)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)爬取小例

進(jìn)階：爬蟲小項目（3項）

補充資料：序列運算、操作、函數(shù)和方法簡介

三 數(shù)據(jù)獲取與表示基礎(chǔ)編程練習(xí)（3題）

三 數(shù)據(jù)獲取與表示單元測試

數(shù)據(jù)表示編程題

MODULE 03: 四 強大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和Python擴展庫

4.1 為什么需要字典

4.2 字典的使用

4.3 集合

4.4 擴展庫SciPy

4.5 ndarray

4.6 變長字典Series

4.7 DataFrame

4拓展視頻1：字典和集合編程示例介紹

4拓展視頻2：NumPy常見應(yīng)用選講

四 強大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和Python擴展庫單元測驗

字典相關(guān)編程題

MODULE 04: Python數(shù)據(jù)統(tǒng)計與挖掘之五 Python便捷數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

5.1 便捷數(shù)據(jù)獲取

5.2 Python繪圖基礎(chǔ)

5.3 數(shù)據(jù)探索與預(yù)處理之?dāng)?shù)據(jù)清洗

5.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理之?dāng)?shù)據(jù)變換

5.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理之?dāng)?shù)據(jù)規(guī)約

拓展：財經(jīng)數(shù)據(jù)接口TuShare研究和數(shù)據(jù)處理分析小項目

數(shù)據(jù)集獲取：數(shù)據(jù)預(yù)處理常用數(shù)據(jù)集titanic數(shù)據(jù)集獲取

五 Python基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計單元測驗

MODULE 04: Python數(shù)據(jù)統(tǒng)計與挖掘之六 Python數(shù)據(jù)統(tǒng)計挖掘與應(yīng)用

6.1 數(shù)據(jù)探索之基本數(shù)據(jù)特征分析

6.2 基于pandas的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析

6.3 聚類分析

6.4 Python的理工類應(yīng)用

6.5 Python的人文社科類應(yīng)用

6拓展視頻1：基于pandas的男女電影評分差異分析

6拓展視頻2：基于隨機森林模型的紅酒品質(zhì)分析

六 Python數(shù)據(jù)統(tǒng)計挖掘與應(yīng)用單元測驗

MODULE 05: 面向?qū)ο蠛蛨D形用戶界面

7.1 GUI與面向?qū)ο?/p>

7.2 抽象

7.3 繼承

7.4 GUI的基本框架

7.5 GUI常用組件

7.6 布局管理

7.7 其他GUI庫

7.8 綜合應(yīng)用

財經(jīng)數(shù)據(jù)GUI編程項目

面向?qū)ο缶幊绦【毩?xí)

七 面向?qū)ο蠛蛨D形用戶界面單元測驗

八 項目實踐

項目實踐說明

參考項目1—線性回歸分析入門之波士頓房價預(yù)測

參考項目2—新浪動態(tài)新聞標(biāo)題熱點挖掘

參考項目3—文檔相似性比較

參考項目4—評論情感分析

參考項目5—基于Pytorch的圖像識別