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你將收獲

• 掌握 Python 數據分析的基本技能
• 一線數據分析工程師的實際工作經驗指路
• 打通數據分析理論到實戰的關卡，先學知識后練技巧
• 掌握可視化技術做出炫酷工作匯報，增加工作亮點
• 掌握利用流行的 Pyecharts 工具繪制動態圖表，提升工作效率

講師介紹

講師 Lemeng_study，浙江大學工學碩士，資深數據挖掘專家，一位在一線有著 8 年工作經驗的技術老兵，熱衷于知識的傳播與分享。

課程簡介

當人工智能的浪潮席卷著大數據奔涌而至，我們每個人都無法作壁上觀。

為了應對挑戰，包括傳統企業在內的各類巨頭，將數據作為自己的生命線，希望打通公司內部的一座座數據孤島，以數據驅動決策，在日趨白日化的競爭中站穩腳步，甚至化被動為主動，實現彎道超車。

一套精心設計的大數據決策流程，可以改變一家企業的經營方式，這已經成為業內共識。復雜的業務流程可以被數據模型重新定義，用戶的衣食住行可以用數據標簽重新表征，在數據工程師的眼中，數據都是會說話的。而今天這門專欄，將為你提供一個支點，一個可以撬動數據分析板塊的支點。

Python 如今廣泛地應用在數據分析領域。 其具有開源免費、靈活的語法、豐富的第三方庫、平緩地學習曲線等諸多優勢，因而廣受數據分析師的追捧。

學習用 Python 做數據分析，你得到的不僅僅是一項技能，更是一把能夠打開一個全新領域的鑰匙。數據挖掘、人工智能、量化分析等等，無一不是建立在 Python 數據分析的基礎之上。所以我們才說，用 Python 做數據分析，是起點，也是未來，如果說人工智能是萬丈高樓，那么用 Python 做數據分析則是其中最重要的地基。

掌握 Python 數據分析與可視化，不僅可以為自己的工作匯報增加亮點，更是成為數據分析、大數據、機器學習、人工智能領域稀缺人才的入門之路，讓升職加薪更為可能。

專欄模塊

專欄分為 6 大模塊，共 32 小節：

本專欄基于 Python3.6 及以上版本，希望打造一期讀者友好、可讀性強、專業性強的數據分析進階及實戰課程。在實際寫作中，通過具體案例分析切入專業知識點，深入淺出，沒有基礎的讀者也可以輕松上手。

第一部分：介紹 Python 的基礎特征、數據分析學習的常見數據源以及手把手教你搭建一個可用的 Python 數據分析環境。

第二部分：解碼數據分析的基礎組件 Numpy，介紹數組類型的數據格式，以及如何利用 Numpy 進行分析與統計。

第三部分：解讀數據分析的核心組件 Pandas，從實戰角度解析 Pandas 的主要功能及使用技巧。

第四部分：利用業界最火的 Matplotlib 完成一個大數據實戰項目，即依托南京的海量房價信息，源碼解讀如何用 Numpy、Pandas、Matplotlib 分析南京房價并可視化。

第五部分：解讀如何利用 Pyecharts 開發 Echarts 圖表，并利用中國高鐵大數據，進行實戰分析。

第六部分：專欄總結，專欄內容回顧，以及學習數據分析課程之后的展望。