宁波国富python数据分析师培训班，提供专业优质的数据分析师培训课程，课程内容以CDA数据分析师标准大纲要求，包含Python基础 – Pandas数据清洗 - Python爬虫 - Python数据可视化（Matplotlib、Seaborn、Pyecharts） - Python机器学习算法等内容，并结合互联网保险、电信、银行、医疗、交通等行业实际案例来帮助学员建立整套的数据分析和机器学习思路，案例涉及营销优化、风险控制、用户研究、商业部署等领域，使学员所学更符合企业要求，更多课程详情请往下看。
第一次写代码，写代码和写文章一样，首先需要有一个题目，然后对题目进行拆解。至于文采，也就是代码漂不漂亮就是另一回事了。其实，就是先解决有没有的问题，再解决好不好的问题，这个好不好的问题，留待以后慢慢介绍。
正式开始编程前，我们把所有复杂的问题分两个问题描述，一个是编码规则，另一个是数据。
先来说说编码指的是Python高级编程语言。既然是语言，肯定有语法，并且也需要素材，你可以把它想成汉语或者英语。语言的语法就相当于编码的规则。这个也是Python的编程基础。
现在说说数据，数据就是在计算机中的任何东西。比如文章，电影，音乐等。
Python编程就是利用自己的语法规则对其进行加工处理，然后呈现出客户想要的数据结果，我们可以把程序或者代码看成一个馒头加工厂，面粉就是程序中使用的数据，机器就是根据语法处理数据，馒头就是代码输出的结果。
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| Python进行数据整理和数据清洗 | Numpy中的数据类型--ndarray数组的创建；Numpy数组基础：索引、切片、变形、分裂；Numpy数组运算：通用函数；Numpy数组变形、拼接；Numpy数组计算：广播、聚合、比较和掩码、数组排序；Pandas对象简介：Series、Dataframe、Index；Pandas数据加载与存储；Pandas数值运算方法：通用函数、聚合函数、遍历；Panda层次化索引；Pandas数据处理：数据类型转换、缺失值处理、字符串转换；Pandas数据表的合并与连接；Pandas数据的累计与分组；高性能Pandas：query（）、eval（）实现高性能运算；Pandas数据规整化：清理、转换、合并、重塑；Pandas时间序列&金融数据处理；实战案例1：泰坦尼克幸存者数据清洗；实战案例2：USDA食品数据清洗 |
| Python进行数据可视化技术-线上 | 绘图思想的基本原理；Python数据可视化包-Matplotlib介绍；使用Matplotlib进行基本的图形绘制；使用Python数据处理包Pandas做可视化；Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制；Python数据可视化包-Pyecharts介绍与图形绘制；使用Python进行地图绘制-Pyecharts；数据可视化技巧 |
| Python进行网络爬虫 | 网络爬虫基础知识；网络请求及响应-Requests库；HTML文档解析-BeautifulSoup库；常见反爬虫机制及应对；网络爬虫 VS 网络数据抓取；实战1：新东方批量下载头像；实战2：抓取豆瓣书籍简介；实战3：模拟浏览器selenium抓取电商商品信息及评论 |
| Python数据清洗高级操作及案例实战 | 如何成为一名好的数据分析师；P供Python读取的数据：CSV文件、JSON数据、XML数据；数据的获取与存储：数据的不平等性、真实性、可读性、清洁度等；对获取到的数据进行探索：埃博拉病毒危机、列车安全数据、童工数据；数据清洗探索：找出要清洗的数据、数据格式化、找出离群值和不良数据、找出重复数据、模糊匹配、正则匹配等 |
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