深圳Python大數(shù)據(jù)與人工智能（學(xué)術(shù)）--初級培訓(xùn)班

01章準(zhǔn)備工作-Python開發(fā)環(huán)境配置（線上-1小時）
01-01Anaconda安裝與配置
01-02Python編程基礎(chǔ)：變量、語句、表達(dá)式等對象介紹、Python編程規(guī)范等
01-03Python語言概述：發(fā)展歷史、語言特點(diǎn)
02章Python標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型（線上-6.5小時）
02-01標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型創(chuàng)建：Number、String、Tuple、List、Dict、Set
02-02常用內(nèi)建函數(shù)及方法：數(shù)值計算、科學(xué)計算庫的方法調(diào)用、序列對象的通用方法、字符串方法、列表方法、元組方法、集 合方法、字典方法、常用內(nèi)建函數(shù)等
02-03數(shù)據(jù)類型判斷、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換
03章控制流語句（線上-2小時）
03-01條件判斷語句：if、if-elif-else、if-else
03-02for循環(huán)
03-03While循環(huán)
03-04continue語句
03-05break語句
04章自定義函數(shù)與函數(shù)式編程（線上-3小時）
04-01函數(shù)的定義及調(diào)用：函數(shù)定義關(guān)鍵詞、無參數(shù)函數(shù)、形參、實(shí)參
04-02函數(shù)的參數(shù)：位置參數(shù)、關(guān)鍵字參數(shù)、默認(rèn)參數(shù)、可變參數(shù)
04-03變量的定義域：內(nèi)建變量、全局變量、局部變量、閉包外局部變量
04-04自定義函數(shù)與內(nèi)建函數(shù)的區(qū)別
04-05函數(shù)式編程
05章異常和錯誤（線上-穿插在其他內(nèi)容中講）
05-01常見異常及錯誤
05-02異常的捕捉及追溯
06章文件操作（線上-0.5小時）
06-01文件的創(chuàng)建、打開與關(guān)閉
06-02文件的讀寫
07章時間模塊（線上-0.5小時）
07-01datetime模塊
07-02time模塊
08章python標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型—字符串其應(yīng)用（線下-1小時）
08-01字符串操作：字符類型轉(zhuǎn)換及運(yùn)算
08-02字符串操作：序列索引及其綜合應(yīng)用
08-03字符串操作：迭代實(shí)現(xiàn)字符條件轉(zhuǎn)換
08-04時間字符串?dāng)?shù)據(jù)處理：字符串方法應(yīng)用及時間提取
09章python標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型—列表及其應(yīng)用（線下-1小時）
09-01列表操作：列表多層索引與切片
09-02列表操作：列表轉(zhuǎn)置、排序與元素替換
09-03列表方法：類型轉(zhuǎn)換與方法應(yīng)用
09-04列表方法：列表生成式及高級內(nèi)置函數(shù)綜合應(yīng)用
10章python標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型—字典及其應(yīng)用（線下-1小時）
10-01字典操作：元素添加
10-02字典操作：學(xué)生成績的字典格式存儲
10-03字典操作：學(xué)生成績條件提取
10-04字典方法：數(shù)據(jù)檢查、數(shù)值運(yùn)算
11章python標(biāo)準(zhǔn)庫—math科學(xué)計算庫的應(yīng)用（線下-1小時）
11-01math科學(xué)計算庫的使用：實(shí)現(xiàn)sigmoid函數(shù)
11-02math科學(xué)計算庫的使用：實(shí)現(xiàn)正態(tài)分布的概率密度計算
12章python模塊—OS模塊的應(yīng)用（線下-1小時）
12-01OS模塊應(yīng)用：文件的讀取與寫入
12-02OS模塊應(yīng)用：批量生成文件
12-03OS模塊應(yīng)用：批量修改文件名
13章python模塊—時間模塊的應(yīng)用（線下-1小時）
13-01datetime模塊應(yīng)用：時間戳獲取及提取
13-02time模塊：生成時間序列
14章Python標(biāo)準(zhǔn)庫簡介（線上-0.5小時）
14-01常用標(biāo)準(zhǔn)庫：Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、seaborn等
14-02Numpy簡介
14-03Pandas簡介
15章Numpy數(shù)組（線上-4.5小時）
15-01ndarray數(shù)組的創(chuàng)建
15-02Numpy數(shù)組基礎(chǔ)操作：索引、切片、分裂、合并
15-03Numpy數(shù)組的運(yùn)算：通用函數(shù)
15-04Numpy數(shù)組的變形、拼接
15-05Numpy數(shù)組的計算：廣播、聚合、比較和掩碼、數(shù)組排序
16章Pandas對象（線上-6小時）
16-01Pandas對象：Series、DataFrame、Index
16-02pandas對象的創(chuàng)建
16-03Pandas數(shù)據(jù)加載與存儲
16-04Pandas數(shù)值運(yùn)算方法：通用函數(shù)、聚合函數(shù)、遍歷
16-05Pandas數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、缺失值處理、字符串轉(zhuǎn)換
16-06Pandas數(shù)據(jù)表的合并與連接
16-07Pandas數(shù)據(jù)的累計與分組
17章數(shù)據(jù)的獲取與存儲，探索，處理流程介紹（線下-6小時）
17-01數(shù)據(jù)清洗思想概述
17-02供Python讀取的數(shù)據(jù)：CSV文件、JSON數(shù)據(jù)等
17-03數(shù)據(jù)的存儲
17-04數(shù)據(jù)探索的維度：數(shù)據(jù)的不平等性、真實(shí)性、可讀性、清潔度等
17-05數(shù)據(jù)格式化離群值和不良數(shù)據(jù)處理、空值處理、重復(fù)數(shù)據(jù)處理等
17-06數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法
17-07數(shù)據(jù)探索：連接多個數(shù)據(jù)集、獲取離群值、創(chuàng)建分組等
17-08數(shù)據(jù)分析：分離和聚焦數(shù)據(jù)、描述結(jié)論、書寫報告文檔
18章數(shù)據(jù)清洗實(shí)戰(zhàn)案例（線下-6小時）
18-01USDA食品數(shù)據(jù)處理
18-02美國童工雇傭數(shù)量和腐 敗之間的關(guān)系分析
18-03泰坦尼克幸存者數(shù)據(jù)清洗