1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

掌握Python必备基础与科学计算库
适用人群
一切准备加入到AI打课程中的同学们
课程简介
第一阶段：Python必备基础与数据科学库

概述：

整个系列课程以Python为主导，第一阶段的目标在于快速掌握Python语言。全程代码实战，使用notebook一步步分模块演示Python必备基础功能。详细介绍与演Python数据科学必备四大库为后续机器学习与数据挖掘打下基础，全程通俗解读，代码实战！

1. Python快速入门

2. 科学计算库-Numpy

3. 数据分析处理库Pandas

4. 可视化库Matplotlib

5. 可视化库Seaborn
第1章Python必备基础，快速入门
1-1Python环境配置
1-2Python库安装工具
1-3Notebook工具
1-4Python简介
1-5Python数值运算
1-6Python字符串操作
1-7List基础结构
1-8List核心操作
1-9字典基础定义
1-10字典核心操作
1-11Set结构
1-12赋值机制
1-13判断结构
1-14循环结构
1-15函数定义
1-16模块与包
1-17异常处理模块
1-18文件操作
1-19类的基本定义
1-20类的属性操作
1-21时间操作
1-22Python练习题-1
1-23Python练习题-2
1-24Python练习题-3
1-25Python练习题-4
第2章Python科学计算库-Numpy
2-1Numpy概述
2-2Array数组
2-3数组结构
2-4数组类型
2-5数值运算
2-6排序操作
2-7数组形状操作
2-8数组生成函数
2-9常用生成函数
2-10四则运算
2-11随机模块
2-12文件读写
2-13数组保存
2-14练习题-1
2-15练习题-2
2-16练习题-3
第3章数据分析处理库-pandas
3-1Pandas概述
3-2Pandas基本操作
3-3Pandas索引
3-4groupby操作
3-5数值运算
3-6对象基本操作
3-7对象操作细节
3-8merge操作
3-9显示设置
3-10数据透视表
3-11时间操作
3-12时间序列操作
3-13常用操作
3-14常用操作2
3-15Groupby操作延伸
3-16字符串操作
3-17索引进阶
3-18pandas绘图
3-19大数据处理技巧
第4章可视化库Matplotlib
4-1Matplot概述
4-2子图与标注
4-3风格设置
4-4条形图
4-5条形图细节
4-6条形外观
4-7盒图绘制
4-8盒图细节
4-9绘图细节设置1
4-10绘图细节设置2
4-11直方图与散点图
4-123D图绘制
4-13pie图
4-14子图布局
4-15结合pandas与sklearn
第5章可视化库seaborn
5-1简介
5-2整体布局风格设置
5-3风格细节设置
5-4调色板
5-5调色板颜色设置
5-6单变量分析绘图
5-7回归分析绘图
5-8多变量分析绘图
5-9分类属性绘图
5-10Facetgrid使用方法
5-11绘制多变量
5-12热度图绘制
5-13Python入门与数据科学库考核作业