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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。

• 1.科學(xué)計(jì)算庫-Numpy
• 2.數(shù)據(jù)分析處理庫-Pandas
• 3.可視化庫-Matplotlib
• 4.可視化庫-Seaborn
  第1章Python科學(xué)計(jì)算庫-Numpy
  1-1Numpy概述
  1-2Array數(shù)組
  1-3數(shù)組結(jié)構(gòu)
  1-4數(shù)組類型
  1-5數(shù)值運(yùn)算
  1-6排序操作
  1-7數(shù)組形狀操作
  1-8數(shù)組生成函數(shù)
  1-9常用生成函數(shù)
  1-10四則運(yùn)算
  1-11隨機(jī)模塊
  1-12文件讀寫
  1-13數(shù)組保存
  1-14練習(xí)題-1
  1-15練習(xí)題-2
  1-16練習(xí)題-3
  1-17練習(xí)題-4
  第2章Python數(shù)據(jù)分析處理庫-Pandas
  2-1Pandas概述
  2-2Pandas基本操作
  2-3Pandas索引
  2-4groupby操作
  2-5數(shù)值運(yùn)算
  2-6對象操作
  2-7對象操作2
  2-8merge操作
  2-9顯示設(shè)置
  2-10數(shù)據(jù)透視表
  2-11時(shí)間操作
  2-12時(shí)間序列操作
  2-13Pandas常用操作1
  2-14Pandas常用操作2
  2-15Groupby操作延伸
  2-16字符串操作
  2-17索引進(jìn)階
  2-18Pandas繪圖操作
  2-19大數(shù)據(jù)處理技巧
  第3章Matplotlib
  3-1Matplotlib概述
  3-2子圖與標(biāo)注
  3-3風(fēng)格設(shè)置
  3-4條形圖
  3-5條形圖細(xì)節(jié)
  3-6條形圖外觀
  3-7盒圖繪制
  3-8盒圖細(xì)節(jié)
  3-9繪圖細(xì)節(jié)設(shè)置1
  3-10繪圖細(xì)節(jié)設(shè)置2
  3-11直方圖與散點(diǎn)圖
  3-123D圖繪制
  3-13pie圖
  3-14子圖布局
  3-15結(jié)合pandas與sklearn
  第4章可視化庫Seaborn
  4-1整體布局風(fēng)格設(shè)置
  4-2風(fēng)格細(xì)節(jié)設(shè)置
  4-3調(diào)色板
  4-4調(diào)色板顏色設(shè)置
  4-5單變量分析繪圖
  4-6回歸分析繪圖
  4-7多變量分析繪圖
  4-8分類屬性繪圖
  4-9Facetfrid使用方法
  4-10Facetgrid繪制多變量
  4-11熱度圖繪制
  4-12Python環(huán)境配置
  4-13Python庫安裝工具
  4-14Notebook工具使用
  4-15Python簡介
  4-16Python數(shù)值運(yùn)算
  4-17字符串操作
  4-18索引結(jié)構(gòu)
  4-19list基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)
  4-20list核心操作
  4-21字典基礎(chǔ)定義
  4-22Set結(jié)構(gòu)
  4-23賦值機(jī)制
  4-24判斷結(jié)構(gòu)
  4-25循環(huán)結(jié)構(gòu)
  4-26函數(shù)定義
  4-27模塊與包
  4-28異常處理模塊
  4-29文件操作
  4-30類的基本定義
  4-31類的屬性操作
  4-32時(shí)間操作