課程簡介：
數據分析作為目前的熱門專業，吸引了越來越多人加入進來，那么關于如何怎么樣才能入門？
本套課程將會一步步帶你掌握Pythn在數據分析中的使用及主要案例的講解，介紹實戰的Pythn數據分析與數據挖掘方法和技能，提升職業技能。
課程特色：
簡單、易學、免費、開源、高層語言、可移植性、解釋性、面向對象、可擴展性、可嵌入性、豐富的庫
課程目標：
Pythn基礎知識、數據類型及結構、常見函數、機器學習；
數據挖掘、人工智能、數據模型、挖掘算法等各種技能。
預備知識要求
Pythn基礎語法
基本編程概念理解
無需數學與統計深度背景
無需機器學習先驗知識
參訓對象：
從事數據分析、數據挖掘的各部門人員。
授課形式：
30% 理論講解 + 70% 實戰編碼
案例驅動，每模塊配備實戰練習
實時編碼演示與錯誤調試
學員代碼審查與優化指導
AI特色融合：
強調數據質量對AI的重要性
傳統數據分析與AI預處理銜接
自動化特征工程工具介紹
課程大綱：
第一天：數據分析基礎與AI數據準備
模塊1：課程導論與Pythn數據科學生態系統
Pythn在AI與數據分析中的核心地位
現代數據科學工作流全景圖
Pythn數據科學生態系統概覽
環境配置最佳實踐：Anacnda + JupyterLab + VS Cde
AI項目的數據準備重要性解析
NumPy核心：高性能數值計算基石
多維數組創建與操作
向量化運算與廣播機制
高級索引與數組操作
實戰：圖像數據矩陣操作模擬
模塊2：Pandas核心 - 結構化數據處理
數據操作與清洗
Series與DataFrame深度解析
數據加載與導出（CSV、Excel、數據庫）
數據清洗實戰：缺失值、異常值、重復值處理
數據轉換與特征工程基礎
高級數據操作
分組聚合與透視表
時間序列數據處理
多表合并與連接操作
實戰：電價數據分析
模塊3：數據可視化與探索性分析
Matpltlib與Seabrn可視化
Matpltlib架構與定制化圖表
Seabrn統計可視化高級技巧
多子圖與復雜布局設計
交互式可視化初步
探索性數據分析完整流程
數據分布與關系分析
相關性分析與可視化
數據洞察提煉方法
實戰：房價數據完整項目
第二天：機器學習實戰與AI應用
模塊4：機器學習基礎與Scikit-learn入門
機器學習基礎概念
監督學習 vs 無監督學習
特征工程完整流程
數據預處理與標準化
模型評估指標詳解
Scikit-learn核心API實戰
統一API設計模式
線性回歸與邏輯回歸實戰
決策樹與隨機森林應用
實戰：客戶流失預測項目
模塊5：經典機器學習算法深度實戰
分類與回歸高級應用
支持向量機(SVM)原理與實踐
K-means聚類與PCA降維
集成學習方法：GBDT與XGBst簡介
超參數調優與交叉驗證
機器學習項目全流程
端到端機器學習流水線
模型持久化與部署基礎
常見問題與解決方案
實戰：一線二線城市分析
模塊6：AI前沿拓展與綜合實戰
從傳統ML到現代AI
機器學習與深度學習銜接
自動化機器學習(AutML)簡介
AI工作流工具鏈介紹
綜合實戰：泰坦尼克號生存名單
課程總結與學習路徑規劃
關于我們
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