课程简介

本课程为两天Python与数据分析培训，旨在系统掌握Python基础及数据分析技能。第一天涵盖Python环境搭建、基础语法、控制流、函数编程及面向对象编程；第二天深入NumPy科学计算与Pandas数据分析，包括数据处理、清洗及可视化。课程内容丰富，案例实战，助力学员快速成为数据分析高手。

目标收益

1，掌握Python编程基础，能够编写简单程序解决实际问题。
2，精通Pandas数据处理技巧，能够高效处理和分析数据。
3，学会使用matplotlib进行数据可视化，提升数据呈现能力。

培训对象

课程内容

第一天 Part I: Python基础
1，环境搭建与工具介绍
1.1 Python版本、特性与应用场景
1.2 安装Python与Anaconda
1.3 配置与使用虚拟环境
1.4 使用IDE:Pycharm和Jupyter
2，Python基础语法
2.1 基本数据类型与注释(list、set、tuple、dict)
2.2 对象的基本概念：变量的引用和赋值
2.3 运算符：算术、比较、逻辑运算
2.4 标准库
3，控制流
3.1 条件判断：if、elif、else语句
3.2 循环结构：for与while循环
3.3 表达式
4，函数编程
4.1 内置函数
4.2 自定义函数的定义与调用
4.3 参数类型：必填、缺省、可选、关键字参数
4.4 返回值
4.5 嵌套函数与作用域
4.6 高阶函数：lambda、map、filter
4.7 员工管理系统综合案例
5，面向对象编程 (OOP)
5.1 类、实例与对象的基础概念
5.2 属性与方法的定义
5.3 self参数的使用
5.4 封装、继承与多态
5 5.模块与包的封装
5.6 面向对象综合案例
  第二天 Part II: NumPy与Pandas
1，NumPy科学计算
1.1 NumPy简介与安装
1.2 数组的创建与基本操作
1.3 数组运算：通用函数与统计运算
1.4 数组索引与切片
1.5 数组的存取操作
1.6 实践案例：图像处理与变换
2，Pandas数据分析
2.1 Pandas数据结构：Series与DataFrame
2.2 数据源处理：CSV、Excel等文件的读写
2.3 数据索引与切片操作
2.4 数据运算：算术运算、排序与分组
2.5 数据表处理：筛选、增删改、查找、整理合并
3，数据清洗与处理
3.1 EDA与数据分布
3.2 缺失值处理、重复值处理、异常值处理
3.3 数据转换：数值、文本与日期时间的转换
3.4 多表合并：merge与concat函数的基本使用
4，数据处理
4.1 特征降维（删除无用特征）
4.2 标准化与归一化的特征实现
4.3 数据的统计：分组、聚合、透视表、交叉表
5，数据可视化
5.1 matplotlib的安装
5.2 matplotlib的参数
5.3 常用图表类型：折线图、散点图、柱状图、条形图、饼图
5.4 matplotlib绘制常用图表