课程设计循序渐进,从基础工具与理论知识入门,进阶到统计分析方法和机器学习模型、文本挖掘模型,以实战项目案例贯穿课程讲解。
其中包括:Python编程基础、数据清洗、数据可视化、项目实训与面试题集训等课模块。
熟练掌握数据科学领域最受欢迎的编程语言-Python,包括Python编程基础、数据清洗、数据可视化、项目实训与面试题集训等课模块等。
掌握使用Python和pandas库进行数据清洗和预处理。
学会使用matplotlib、seaborn进行初级可视化。
Python数据分析综合案例。
高校在校生。
机器学习零基础学员。
待业、期待转行从事数据分析相关岗位的在职人员。
对数据分析技术感兴趣的各界人士。
产品、运营、营销、管理、咨询相关岗位从业者,希望增加数据分析技能与思维。