簡介：課程會有系統地介紹使用Python進行數據分析的基本模塊。介紹的模塊主要為六個：numpy、scipy、matplotlib、pandas、scikit-learn、keras。由于篇幅限制，有些模塊可能介紹的不是很全面，但講師會把該模塊的學習方法授予大家
第1章 python數據分析的一般概念
本章節講解數據分析的一般概念和python在數據分析中可以起到的作用，同時也會附上python數據分析環境的搭建教程。
第2章 numpy
本章節講解numpy模塊定義下的一般數據結構ndarray和numpy的常見用法。
第3章 matplotlib
本章節簡單介紹使用matplotlib繪制多種圖表，包括折線圖、柱狀圖、扇形圖等。
第4章 scipy
本章節簡單介紹使用scipy進行基于python的科學計算的操作，如插值、最優化等。
第5章 pandas
本章節介紹使用python數據分析套件pandas模塊進行數據分析的技巧和方法。
第6章 scikit-learn
本章節會介紹機器學習的一般概念，同時以決策樹為例，帶大家學習scikit-learn的基本用法。
第7章 keras
本章節會介紹人工神經網絡的一般概念和結構，同時也會使用keras構建一個簡單的人工神經網絡。
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數據分析體系課
從0開始學數據分析，未來互聯網各崗位的標配技能，產品經理、運營經理、技術人員人人必備，人人必會的的實用技能
【第1周】走進數據分析
【第2周】Excel從入門到表格分析
【第3周】從0開始學SQL
【第4周】數據可視化利器 Tableau
【第5周】Python基礎語法
【第6周】Python實現網絡爬蟲
【第7周】更高效的數據處理與可視化繪圖
【第8周】初始互聯網商業模式
【第9周】解析數據指標體系
【第10周】構建用戶畫像
【第11周】用戶引流與轉化
【第12周】分析消費行為
【第13周】預售銷售額、調整運營策略
【第14周】促進用戶活躍度、提升用戶留存
【第15周】使用AB實驗迭代功能
【第16周】撰寫數據報告、面試指導