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。

• 1.科學計算庫-Numpy
• 2.數據分析處理庫-Pandas
• 3.可視化庫-Matplotlib
• 4.可視化庫-Seaborn
  第1章Python科學計算庫-Numpy
  1-1Numpy概述
  1-2Array數組
  1-3數組結構
  1-4數組類型
  1-5數值運算
  1-6排序操作
  1-7數組形狀操作
  1-8數組生成函數
  1-9常用生成函數
  1-10四則運算
  1-11隨機模塊
  1-12文件讀寫
  1-13數組保存
  1-14練習題-1
  1-15練習題-2
  1-16練習題-3
  1-17練習題-4
  第2章Python數據分析處理庫-Pandas
  2-1Pandas概述
  2-2Pandas基本操作
  2-3Pandas索引
  2-4groupby操作
  2-5數值運算
  2-6對象操作
  2-7對象操作2
  2-8merge操作
  2-9顯示設置
  2-10數據透視表
  2-11時間操作
  2-12時間序列操作
  2-13Pandas常用操作1
  2-14Pandas常用操作2
  2-15Groupby操作延伸
  2-16字符串操作
  2-17索引進階
  2-18Pandas繪圖操作
  2-19大數據處理技巧
  第3章Matplotlib
  3-1Matplotlib概述
  3-2子圖與標注
  3-3風格設置
  3-4條形圖
  3-5條形圖細節
  3-6條形圖外觀
  3-7盒圖繪制
  3-8盒圖細節
  3-9繪圖細節設置1
  3-10繪圖細節設置2
  3-11直方圖與散點圖
  3-123D圖繪制
  3-13pie圖
  3-14子圖布局
  3-15結合pandas與sklearn
  第4章可視化庫Seaborn
  4-1整體布局風格設置
  4-2風格細節設置
  4-3調色板
  4-4調色板顏色設置
  4-5單變量分析繪圖
  4-6回歸分析繪圖
  4-7多變量分析繪圖
  4-8分類屬性繪圖
  4-9Facetfrid使用方法
  4-10Facetgrid繪制多變量
  4-11熱度圖繪制
  4-12Python環境配置
  4-13Python庫安裝工具
  4-14Notebook工具使用
  4-15Python簡介
  4-16Python數值運算
  4-17字符串操作
  4-18索引結構
  4-19list基礎結構
  4-20list核心操作
  4-21字典基礎定義
  4-22Set結構
  4-23賦值機制
  4-24判斷結構
  4-25循環結構
  4-26函數定義
  4-27模塊與包
  4-28異常處理模塊
  4-29文件操作
  4-30類的基本定義
  4-31類的屬性操作
  4-32時間操作