第一部分. Python基础
第一部份：Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符
第二部份：了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句
第三部份：常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍
第四部份：NumPy基础——数组的创建、组合与分割

第二部分 数据分析的准备
第五部份：了解数据——数据加载、储存与文件格式；异常值的清理与缺失值处理
第六部份：数据清洗与初步分析——数据清理、转换、合并与重塑；数据汇总与描述统计；
第七部份：绘图与可视化——基本绘图命令与图形概览、图形元素设定与实例：地震危机数据的可视化
第八部份：数据聚合与分组处理——数据聚合、分组运算与转换、透视表与交叉表

第三部分 数据分析初探
第九部份：假设检验——常用假设检验与实例分析
第十部份：线性回归——线性回归模型、分析结果呈现与解读；实例：商品价格预测
第十一部份： logistic回归——logistic回归模型讲解；实例：电信客户流失分析
第十二部份：时间序列分析——时间序列基本处理、时间序列模型构建与结果解读；实例：未来股票价格预测

第四部分 深入数据分析
第十三部份：分类算法——knn、决策树、贝叶斯分类器等算法介绍；实例：网页注册用户预测
第十四部份：聚类算法——k-means算法介绍；实例：通信基站聚类分析
第十五部份：降维方法——主成分分析与因子分析算法介绍；实例：地区经济指标评分