课程简介

Python作为数据科学领域的主流语言，其在数据处理、分析和可视化方面的强大功能备受青睐。本课程将带你从基础到进阶，掌握使用Python进行数据挖掘与分析的核心技能，包含实际案例和项目实战。

学习目标

  • 📊 掌握数据清洗、特征工程等基础概念
  • 📈 熟练使用pandas、matplotlib等工具进行数据分析
  • 🧠 构建机器学习模型解决实际问题
  • 📚 理解数据可视化与故事叙述的关联

核心模块

  1. 数据获取

    • 使用requests抓取公开数据集
    • 探索CSV/Excel文件处理技巧
    Python_data_analysis_tools

  2. 数据清洗

    • 缺失值处理与异常值检测
    • 数据类型转换与标准化流程
    Data_cleaning_processes

  3. 分析建模

    • 统计分析与假设检验
    • 机器学习算法应用（如回归、分类）
    Python_machine_learning

  4. 可视化呈现

    • matplotlib与seaborn图表制作
    • 数据故事可视化最佳实践
    Data_visualization_techniques

推荐工具

工具名称 功能亮点 学习路径
pandas 数据处理核心库 /community/resources/pandas
matplotlib 基础可视化图表 /community/resources/matplotlib
scikit-learn 机器学习算法实现 /community/resources/scikit-learn
Jupyter Notebook 交互式数据分析环境 /community/resources/jupyter

扩展阅读

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祝您学习顺利，数据洞察力满格！✨

Data_analysis_success