欢迎来到「Python数据分析实践」课程！本课程将带你掌握使用Python进行数据处理与分析的核心技能，适合希望深入数据科学领域的学习者。🚀

📚 课程亮点

  • 实战导向：通过真实项目学习数据清洗、可视化与建模
  • 工具覆盖：全面讲解Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等主流库
  • 进阶技巧：包含数据透视表、时间序列分析等高级主题
  • 资源丰富：配套数据可视化进阶课程可扩展学习

🧠 学习目标

  1. 熟练使用Pandas处理结构化数据
  2. 掌握数据可视化最佳实践
  3. 理解统计分析与机器学习基础
  4. 完成端到端数据分析项目

🧰 核心模块

  1. 数据加载与清洗

    python_data_cleaning
    学习如何处理缺失值和异常数据

  2. 数据分析与建模

    data_analysis_modeling
    掌握数据透视表与统计分析技巧

  3. 数据可视化实践

    matplotlib_seaborn
    使用Matplotlib和Seaborn制作专业图表

📈 实践项目

  • 项目一：使用Pandas分析销售数据
  • 项目二：通过Seaborn可视化用户行为
  • 项目三：构建时间序列预测模型
  • 项目四：数据清洗与特征工程实战

📘 学习资源

📌 提示：建议搭配Python数据分析实战项目集进行练习

🎁 附加福利

祝你在数据分析的旅程中收获满满！💡