第一課 Python入門

知識點1：Python安裝

知識點2：常用數據分析庫NumPy、Scipy、Pandas、matplotlib安裝

知識點3：常用高級數據分析庫scikit-learn、NLTK安裝

知識點4：IPython的安裝與使用

知識點5：Python2與Python3區別簡介

實戰項目：Python常用科學計算

第二課 準備數據與Numpy

知識點1：多維數組對象

知識點2：元素級別處理函數

知識點3：利用數組進行數據處理

知識點4：文件輸入輸出

知識點5：線性代數相關功能以及線性代數基礎知識

知識點6：隨機數的生成

實戰項目：通過實際代碼演示NumPy的多維數組與線性代數矩陣操作，以及數據輸入輸出

第三課 Python數據分析主力Pandas

知識點1：基本數據結構

知識點2：基本功能：索引，選取，過濾，排序...

知識點3：基本統計功能

知識點4：缺失數據處理

知識點5：層次化索引

實戰項目：通過實際代碼演示pandas處理及統計數據

第四課 數據獲取與處理

知識點1：工業界常見數據格式與形態

知識點2：python對不同格式的數據讀寫

知識點3：pandas數據處理復習

知識點4：數據簡易爬取與解析

知識點5：正則表達式：快捷捕捉你想要的信息

實戰項目：簡易網頁爬取與數據解析處理

第五課 數據可視化Matplotlib

知識點1：信息可視化和數據可視化的基本原理

知識點2：常見可視化的方式

知識點3：如何針對數據特點設計可視化方案

實戰項目：一典型可視化方式的實現（提供課堂ipython代碼實例）

第六課 使用NLTK進行Python文本分析

知識點1：分詞

知識點2：詞性標注

知識點3：情感分析

知識點4：詞形還原

知識點5：拼寫檢查

知識點6：文本分類

實戰項目：一個典型文本分類流程的實現

第七課 python 社交網絡分析igraph

知識點1：社交網絡分析指標介紹

知識點2：pagerank算法

知識點3：igraph中多種社區發現算法介紹

實戰項目：如何構造一個圖，節點、邊操作，以及基礎圖算法使用和可視化案例

第八課 Python機器學習scikit-learn

知識點1：scikit-learn簡介

知識點2：機器學習的處理流程：以scikit-learn為例

知識點3：scikit-learn的優化方法（并行化處理，cython的使用等）

實戰項目：以手寫數字識別和房價預估為例，如何利用sklearn進行機器學習的特征轉化、建模、可視化，以及最后的模型評估

第九課 數據科學完整案例

知識點1：數據獲取與解析：你愛的足球隊

知識點2：用“數據”的眼睛去看球：“一個人完成的央視數據統計”

知識點3：球員數據統計與可視化：“到底誰是最好的球員？”

實戰項目：從抓取數據、解析數據、分析數據，到可視化、建模完整走一遍，從實際案例中一舉窺探數學科學完整工作流程

第十課 Python分布式計算

知識點1：Python多進程模塊Multiprocessing

知識點2：Python使用Hadoop分布式計算庫mrjob

知識點3：Python使用Spark分布式計算庫PySpark

實戰項目：分別使用MapReduce和Spark實現wordcount

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原文地址：https://www.cnblogs.com/52pg/p/9073916.html

總結

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