课程简介
本课程专为对数据科学感兴趣的开发者设计，涵盖使用 Python 进行数据清洗、统计分析与可视化的核心技能。通过本课程，你将掌握处理现实数据集的方法，并能运用所学知识完成数据分析项目。
学习目标
- 熟悉 Python 在数据处理领域的常用库（如 Pandas、NumPy）
- 学习数据可视化工具（Matplotlib、Seaborn）的使用
- 掌握数据挖掘与机器学习的基础概念
- 完成从数据加载到分析报告的完整流程
核心工具与技术
- Pandas：用于数据清洗与转换，支持高效的数据结构如 DataFrame
- NumPy：处理数值计算与数组操作，为数据分析提供底层支持
- Matplotlib：生成静态、动态及交互式图表，可视化数据趋势
- Jupyter Notebook：实时编写代码并展示分析结果，适合学习与协作
课程大纲
- 数据分析基础概念与流程
- 使用 Pandas 进行数据清洗与处理
- 数据可视化实战（Matplotlib & Seaborn）
- 统计分析方法与应用
- 机器学习入门（可点击 机器学习课程 深入学习）
实战项目
- 分析开源数据集（如泰坦尼克号乘客数据）并生成可视化报告
- 使用 Pandas 实现数据聚合与特征工程
- 通过 Matplotlib 展示数据分布与趋势分析结果
扩展阅读
如需进一步学习数据科学相关知识，可参考本站的 机器学习基础 课程或 数据可视化进阶 指南。
小贴士
- 学习过程中可使用 Jupyter Notebook 实时调试代码
- 掌握数据清洗技巧后，建议尝试 数据预处理实战 项目以巩固知识