我要報(bào)名

咨詢電話：
手　　機(jī)：	郵箱：

課程介紹

在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，Python成為最受歡迎的數(shù)據(jù)分析工具之一。掌握Python語(yǔ)言和數(shù)據(jù)分析技能，能夠讓企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中更具優(yōu)勢(shì)。本課程旨在幫助學(xué)員掌握Python語(yǔ)言的使用，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的基本步驟和過(guò)程，并熟練運(yùn)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化呈現(xiàn)。

培訓(xùn)對(duì)象

適合對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣的職場(chǎng)人員，包括但不限于數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)分析師、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員、財(cái)務(wù)分析師等。

培訓(xùn)目標(biāo)

搭建Python開(kāi)發(fā)環(huán)境，掌握Python語(yǔ)言基礎(chǔ)；

理解數(shù)據(jù)分析的基本思想和過(guò)程；

掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠使用Python訪問(wèn)、操作數(shù)據(jù)集；

熟練運(yùn)用Python的統(tǒng)計(jì)功能；

理解統(tǒng)計(jì)分析原理，掌握統(tǒng)計(jì)分析常用的方法；

熟練使用matplotlib模塊，繪制各類(lèi)數(shù)據(jù)可視化圖形；

能夠解讀圖形，形成業(yè)務(wù)結(jié)論和業(yè)務(wù)策略。

培訓(xùn)內(nèi)容

第一部分、Python語(yǔ)言入門(mén)與環(huán)境搭建

1.Python簡(jiǎn)介與特點(diǎn)

Python語(yǔ)言的歷史背景和發(fā)展

Python的特點(diǎn)，如簡(jiǎn)潔、易讀、動(dòng)態(tài)類(lèi)型等

2.Python開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建

安裝Python解釋器和開(kāi)發(fā)環(huán)境（IDE）

Anaconda安裝管理包與Pycharm編譯環(huán)境

PIP第三方包管理工具應(yīng)用

確認(rèn)環(huán)境配置成功，并進(jìn)行簡(jiǎn)單的驗(yàn)證

3.Python基礎(chǔ)語(yǔ)法與數(shù)據(jù)類(lèi)型

Python入門(mén)之旅——開(kāi)始編寫(xiě)第1段Python語(yǔ)句

變量與賦值：理解變量概念，學(xué)習(xí)如何給變量賦值

Python代碼書(shū)寫(xiě)規(guī)范與要求建議

數(shù)據(jù)類(lèi)型：掌握Python中的基本數(shù)據(jù)類(lèi)型，如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、字符串等

運(yùn)算符：學(xué)習(xí)算術(shù)運(yùn)算符、邏輯運(yùn)算符等的使用

字符串格式化必知的兩大方法

控制流語(yǔ)句

if條件判斷

While循環(huán)

for循環(huán)

4.常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹

?列表（List）

列表的創(chuàng)建與應(yīng)用特點(diǎn)

列表的索引與切片

列表必知的添加與編輯元素技巧（Append、extend、drop等）

列表常用的方法使用技巧與應(yīng)用案例介紹

列表推導(dǎo)式的應(yīng)用技巧

字典（Dictionary）

鍵值對(duì)、增刪改查等操作

字典常用方法items、Keys、values等方法應(yīng)用技巧

元組（Tuple）：不可變序列的特點(diǎn)

第二部分、掌握常見(jiàn)必知的Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)

1.常用統(tǒng)計(jì)功能庫(kù)介紹

OS庫(kù)：文件與文件夾管理必知操作

OS管理文件

OS管理文件夾

遍歷OS文件夾

NumPy庫(kù)：學(xué)習(xí)NumPy數(shù)組的創(chuàng)建和基本操作

NumPy數(shù)組對(duì)象

NumPy的數(shù)值類(lèi)型

選擇NumPy數(shù)組元素

Numpy數(shù)組的切片與索引

Numpy數(shù)組的序列化與廣播機(jī)制

常見(jiàn)Numpy數(shù)組的合并方法（vstack、hstack等）

Pandas庫(kù)：學(xué)習(xí)Pandas的Series和DataFrame結(jié)構(gòu)及其常用操作

Pandas的安裝與概覽

Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之DataFrame

Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之Series

建立 pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常見(jiàn)的4種方法

利用pandas索引引用元素（loc與iloc方法應(yīng)用）

利用Pandas查詢與篩選數(shù)據(jù)

利用Pandas的DataFrame進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算

如何對(duì)Pandas進(jìn)行排序（sort_index與sort_values）

DataFrame合并的方法（merge、concat）

Pandas讀取與寫(xiě)入文件方法

讀取與寫(xiě)入Excel文件技巧

讀取與寫(xiě)入CSV文件技巧

利用Pandas清洗數(shù)據(jù)

處理缺失數(shù)據(jù)問(wèn)題

處理重復(fù)數(shù)據(jù)

規(guī)范數(shù)據(jù)格式

處理日期數(shù)據(jù)(to_datetime)

Pandas數(shù)據(jù)分析方法與技巧

利用Pandas的DataFrame實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合（Groupby）

數(shù)據(jù)透視表(Pivot_table)應(yīng)用技巧

利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排名分析

對(duì)文本列表進(jìn)行分類(lèi)聚合統(tǒng)計(jì)

對(duì)數(shù)據(jù)分析標(biāo)簽分類(lèi)分析

對(duì)數(shù)據(jù)帕累托分析

數(shù)據(jù)聚合：學(xué)習(xí)如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組并進(jìn)行聚合操作

數(shù)據(jù)匯總：學(xué)習(xí)如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序和統(tǒng)計(jì)匯總

第三部分、數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用技巧

Matplotlib應(yīng)用技巧

Matplotlib庫(kù)概述：了解Matplotlib在數(shù)據(jù)可視化中的作用

基本繪圖方法：學(xué)習(xí)繪制折線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖等基本圖形

Matplotlib的子庫(kù)

Matplotlib繪圖入門(mén)

折線圖

柱形圖

散點(diǎn)圖

圖形樣式：設(shè)置標(biāo)題、軸標(biāo)簽、圖例等圖形元素

多圖合并：將多個(gè)圖形合并在同一畫(huà)布中進(jìn)行展示

分析可視化圖表對(duì)業(yè)務(wù)決策與指導(dǎo)的價(jià)值

第四部分、數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)與數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)的應(yīng)用場(chǎng)景與意義

數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)的應(yīng)用步驟

如何利用數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)抓取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

第五部分、數(shù)據(jù)分析方法與數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介

1.數(shù)據(jù)分析方法簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)相關(guān)分析

數(shù)據(jù)回歸分析進(jìn)行預(yù)測(cè)

利用Python實(shí)現(xiàn)相關(guān)與回歸分析

2.數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)挖掘的意義

數(shù)據(jù)挖掘的步驟簡(jiǎn)介

與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的Python包

第六部分、Python數(shù)據(jù)分析綜合案例演練

通過(guò)綜合實(shí)例熟悉數(shù)據(jù)分析的全過(guò)程與步驟

數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)分析與可視化

數(shù)據(jù)分析結(jié)果的意義解析

自動(dòng)化報(bào)表案例分享

用戶價(jià)值分析分享

王老師

微軟特約講師

資深微軟護(hù)航技術(shù)專(zhuān)家

12年微軟認(rèn)證講師（MCT）

微軟全球最有價(jià)值專(zhuān)家（MVP）

中國(guó)移動(dòng)數(shù)據(jù)分析特約講師

連續(xù)3屆金山辦公最有價(jià)值專(zhuān)家（KVP）

微軟Windows及Office產(chǎn)品特邀推廣講師

中移在線總部線上（2000+人）數(shù)據(jù)分析指定培訓(xùn)講師

曾任：深圳黎明網(wǎng)絡(luò)教育中心總經(jīng)理

技術(shù)專(zhuān)長(zhǎng)

精通數(shù)據(jù)分析及可視化呈現(xiàn)技巧，擅長(zhǎng)將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀圖表；

精通Excel/WPS/Power BI/Python/等主流數(shù)據(jù)分析工具；

深入理解ChatGPT與主流AI工具在智能辦公和智能數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用；

精通運(yùn)用AI技術(shù)賦能職場(chǎng)辦公智能化，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本提效；

精通Office 365/2016/2019/2021辦公高效實(shí)用技巧，大幅提升辦公效率；

精通金山辦公WPS辦公高效實(shí)用技巧，全面提升職場(chǎng)核心競(jìng)爭(zhēng)力；

實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)

培養(yǎng)線下學(xué)員過(guò)10000人：24年工作經(jīng)驗(yàn)，17年培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)；

為四大行及各大商業(yè)銀行培訓(xùn)過(guò)100場(chǎng)：工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、建設(shè)銀行、中國(guó)銀行、中信銀行、浦發(fā)銀行等多家銀行數(shù)字化辦公與數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)講師，連續(xù)5年被全國(guó)多家銀行返聘為智能辦公與數(shù)據(jù)分析講師，積累了豐富的銀行授課經(jīng)驗(yàn)；

長(zhǎng)期受聘為世界500強(qiáng)企業(yè)授課：微軟、茅臺(tái)、中石油等企業(yè)受聘講師，被諸多世界五百?gòu)?qiáng)、上市公司和大型央企國(guó)企等單位多次返聘授課；

指導(dǎo)數(shù)百名學(xué)員成功掌握數(shù)據(jù)分析技能：指導(dǎo)中國(guó)移動(dòng)全國(guó)諸多省市員工利用數(shù)據(jù)分析解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題，成為各單位數(shù)據(jù)分析的主要能手；

主講課程

1.《效率為王——Excel高效數(shù)據(jù)處理與分析技巧》

2.《向數(shù)據(jù)要結(jié)果——數(shù)據(jù)分析能力技能提升實(shí)戰(zhàn)技巧》

3.《三劍合一——Office三劍客在職場(chǎng)中高效應(yīng)用技巧》

4.《雙劍合璧——AI助力PPT精美設(shè)計(jì)與高效呈現(xiàn)技巧》

5.《AI重塑辦公——ChatGPT 開(kāi)啟智能辦公新紀(jì)元》

6.《數(shù)據(jù)洞察未來(lái)——Power BI商業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化呈現(xiàn)技巧》

7.《數(shù)智合一——CHATGPT智能數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)技巧》

8.《數(shù)據(jù)助力決策——Python數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)》

我要報(bào)名

在線報(bào)名：Python數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)(北京)

其他城市職業(yè)技能培訓(xùn)

北京職業(yè)技能培訓(xùn) 上海職業(yè)技能培訓(xùn) 廣州職業(yè)技能培訓(xùn) 深圳職業(yè)技能培訓(xùn) 蘇州職業(yè)技能培訓(xùn) 合肥職業(yè)技能培訓(xùn) 成都職業(yè)技能培訓(xùn) 濟(jì)南職業(yè)技能培訓(xùn) 無(wú)錫職業(yè)技能培訓(xùn)