1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

掌握Python必備基礎與科學計算庫
適用人群
一切準備加入到AI打課程中的同學們
課程簡介
第一階段：Python必備基礎與數據科學庫

概述：

整個系列課程以Python為主導，第一階段的目標在于快速掌握Python語言。全程代碼實戰，使用notebook一步步分模塊演示Python必備基礎功能。詳細介紹與演Python數據科學必備四大庫為后續機器學習與數據挖掘打下基礎，全程通俗解讀，代碼實戰！

1. Python快速入門

2. 科學計算庫-Numpy

3. 數據分析處理庫Pandas

4. 可視化庫Matplotlib

5. 可視化庫Seaborn
第1章Python必備基礎，快速入門
1-1Python環境配置
1-2Python庫安裝工具
1-3Notebook工具
1-4Python簡介
1-5Python數值運算
1-6Python字符串操作
1-7List基礎結構
1-8List核心操作
1-9字典基礎定義
1-10字典核心操作
1-11Set結構
1-12賦值機制
1-13判斷結構
1-14循環結構
1-15函數定義
1-16模塊與包
1-17異常處理模塊
1-18文件操作
1-19類的基本定義
1-20類的屬性操作
1-21時間操作
1-22Python練習題-1
1-23Python練習題-2
1-24Python練習題-3
1-25Python練習題-4
第2章Python科學計算庫-Numpy
2-1Numpy概述
2-2Array數組
2-3數組結構
2-4數組類型
2-5數值運算
2-6排序操作
2-7數組形狀操作
2-8數組生成函數
2-9常用生成函數
2-10四則運算
2-11隨機模塊
2-12文件讀寫
2-13數組保存
2-14練習題-1
2-15練習題-2
2-16練習題-3
第3章數據分析處理庫-pandas
3-1Pandas概述
3-2Pandas基本操作
3-3Pandas索引
3-4groupby操作
3-5數值運算
3-6對象基本操作
3-7對象操作細節
3-8merge操作
3-9顯示設置
3-10數據透視表
3-11時間操作
3-12時間序列操作
3-13常用操作
3-14常用操作2
3-15Groupby操作延伸
3-16字符串操作
3-17索引進階
3-18pandas繪圖
3-19大數據處理技巧
第4章可視化庫Matplotlib
4-1Matplot概述
4-2子圖與標注
4-3風格設置
4-4條形圖
4-5條形圖細節
4-6條形外觀
4-7盒圖繪制
4-8盒圖細節
4-9繪圖細節設置1
4-10繪圖細節設置2
4-11直方圖與散點圖
4-123D圖繪制
4-13pie圖
4-14子圖布局
4-15結合pandas與sklearn
第5章可視化庫seaborn
5-1簡介
5-2整體布局風格設置
5-3風格細節設置
5-4調色板
5-5調色板顏色設置
5-6單變量分析繪圖
5-7回歸分析繪圖
5-8多變量分析繪圖
5-9分類屬性繪圖
5-10Facetgrid使用方法
5-11繪制多變量
5-12熱度圖繪制
5-13Python入門與數據科學庫考核作業