Python數(shù)據(jù)分析庫（Pandas/NumPy）應(yīng)用課程
培訓(xùn)對(duì)象：
數(shù)據(jù)分析師；數(shù)據(jù)科學(xué)家；金融/市場(chǎng)/運(yùn)營等業(yè)務(wù)分析人員；以及希望使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析的技術(shù)人員。
培訓(xùn)目標(biāo)：
使學(xué)員全面掌握NumPy和Pandas兩大Python數(shù)據(jù)分析核心庫的應(yīng)用技巧，能夠獨(dú)立完成復(fù)雜數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換、聚合與分析任務(wù)。精通NumPy的數(shù)組計(jì)算、向量化操作、廣播機(jī)制、線性代數(shù)運(yùn)算。掌握Pandas的Series與DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)清洗、分組聚合、透視表、時(shí)間序列分析等核心功能。具備使用Python進(jìn)行高效數(shù)據(jù)處理與分析的能力。
培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
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數(shù)據(jù)分析概述與環(huán)境搭建：講解數(shù)據(jù)分析的基本流程（數(shù)據(jù)獲取、清洗、分析、可視化、報(bào)告）。介紹Python數(shù)據(jù)分析生態(tài)（NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn）。搭建Anaconda環(huán)境，掌握J(rèn)upyter Notebook的基本使用。
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NumPy基礎(chǔ)：數(shù)組創(chuàng)建與屬性：學(xué)習(xí)NumPy數(shù)組（ndarray）的創(chuàng)建方法（array、arange、linspace、zeros、ones、random）。掌握數(shù)組的基本屬性（shape、dtype、size、ndim）。演練創(chuàng)建不同維度的數(shù)組。
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NumPy索引與切片：學(xué)習(xí)一維數(shù)組與多維數(shù)組的索引和切片操作。掌握布爾索引與花式索引（fancy indexing）的高級(jí)用法。演練從多維數(shù)組中提取特定行列數(shù)據(jù)。
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NumPy向量化運(yùn)算與廣播：講解向量化運(yùn)算的概念與優(yōu)勢(shì)，替代顯式循環(huán)。掌握數(shù)組的逐元素運(yùn)算（加減乘除、比較、邏輯）。深入理解廣播（broadcasting）機(jī)制，處理不同形狀數(shù)組間的運(yùn)算。
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NumPy常用函數(shù)與線性代數(shù)：學(xué)習(xí)通用函數(shù)（ufunc）的使用（sqrt、exp、log、sin、round）。掌握聚合函數(shù)（sum、mean、min、max、std、cumsum）。學(xué)習(xí)線性代數(shù)運(yùn)算（dot、matmul、inv、det、eig）。
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Pandas基礎(chǔ)：Series與DataFrame：講解Pandas的兩大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series（帶索引的一維數(shù)組）與DataFrame（表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）。學(xué)習(xí)從多種數(shù)據(jù)源（列表、字典、數(shù)組、文件）創(chuàng)建Series和DataFrame。
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數(shù)據(jù)查看與探索：學(xué)習(xí)DataFrame的常用屬性（index、columns、values、shape、dtypes）。掌握數(shù)據(jù)預(yù)覽方法（head、tail、sample、info、describe）。演練快速了解數(shù)據(jù)集的整體情況。
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數(shù)據(jù)選擇與過濾：學(xué)習(xí)DataFrame的行列選擇方法（[]、loc、iloc、at、iat）。掌握布爾條件篩選數(shù)據(jù)（使用&、|、~）。演練篩選滿足復(fù)雜條件的數(shù)據(jù)子集。
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數(shù)據(jù)清洗與處理：學(xué)習(xí)處理缺失值（isnull、dropna、fillna）。掌握重復(fù)值處理（duplicated、drop_duplicates）。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換（astype）、數(shù)據(jù)替換（replace）。演練真實(shí)臟數(shù)據(jù)的清洗過程。
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數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與操作：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)排序（sort_values、sort_index）。掌握數(shù)據(jù)重命名（rename）、索引重置（reset_index）、索引設(shè)置（set_index）。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分箱（cut、qcut）。演練連續(xù)變量離散化處理。
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分組聚合與透視表：深入講解groupby機(jī)制，掌握分組聚合（agg）、分組轉(zhuǎn)換（transform）、分組過濾（filter）。學(xué)習(xí)使用pivot_table創(chuàng)建透視表，理解行、列、值、聚合函數(shù)、邊際匯總的設(shè)置。
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時(shí)間序列分析：講解Pandas時(shí)間序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（DatetimeIndex、Timedelta）。學(xué)習(xí)時(shí)間重采樣（resample）、時(shí)間移位（shift）、滾動(dòng)窗口計(jì)算（rolling）。演練股票數(shù)據(jù)的移動(dòng)平均計(jì)算與趨勢(shì)分析。
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專家力量：
中國科學(xué)院軟件研究所，計(jì)算研究所高級(jí)研究人員
oracle,微軟，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,達(dá)索等大型公司高級(jí)工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專家
中科信軟培訓(xùn)中心，資深專家或講師
大多名牌大學(xué)，碩士以上學(xué)歷，相關(guān)技術(shù)專業(yè)，理論素養(yǎng)豐富
多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷，大型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例，熱情，樂于技術(shù)分享
針對(duì)客戶實(shí)際需求，案例教學(xué)，互動(dòng)式溝通，學(xué)有所獲
