课程简介：
1.Python开发基础
语言基础：基础语法、文件系统
实战案例：猜拳游戏，个税计算器，猜数字，赌大小，文件管理（文件拷贝、文件重命名、文件删除、文件夹的相关*、批量修改文件名等），学员信息管理系统（文件版）
培养目标：掌握Python编程语言基础内容
2.python前端开发
前端开发：页面结构
实战案例：商品分类页面，商品详情页面，登录/注册页面
培养目标：通过本模块的学习，了解前端基本知识
3.excel高效数据处理与分析
模块一：excel基本操作：数据的输入，数据的格式化，排序、筛选与分类汇总，数据透视表，公式与函
模块二：excel可视化及简单统计分析：图表，Excel与外部数据库的交互，数据分析工具的使用，抽样于问卷调查数据的处理
实战案例：高效处理学员信息，公司值班管理系统，产品分析报告
培养目标：能够熟练excel的基本操作
4.spass统计分析工具
模块一：spss基本操作：spss入门，数据管理，T检验与方差分析，定性资料统计推断，有序定性资料
模块二：spss统计分析：诊断试验与ROC分析，初级数据分析，高级统计分析
实战案例：SPSS在企业经济活动中的应用，SPSS在房地产市场中的应用
培养目标：熟练掌握spass统计分析工具以及应用
5.网络爬虫
模块一：数据爬取：爬虫与数据，Scrapy框架
模块二：非关系型数据库：Mongodb
实战案例：B站视频弹幕、抖音视频、开心网数据爬取，猫眼电影，腾讯招聘，豆瓣图书加密数据爬取
培养目标：熟练掌握使用scrapy框架和Mongodb实现海量数据的爬取
项目实战：《在线比价系统数据爬取》、《新浪娱情数据爬取》、《链家网房产数据爬取》
6.数据挖掘
模块一：数据分析：数据分析-基础内容，数据分析-模块学习，数据分析-数据清洗，数据分析-特征工程
模块二：机器学习：数据挖掘经典算法实战案例：餐饮订单信息分析，鸢尾花数据分析，国民生产总值评估，"挖掘超市商品之间的隐秘信息，电影分类，文本分类实战，客户分类、NBA球员场上位置分类，房价预测、电视销售回归分析、财政收入的预测"
培养目标：掌握机器学习算法的匹配方法，深入理解算法原理与实现步骤
项目实战：《航空公司客户价值分析》、《鲍鱼年龄的预测》
职位推荐：
数据分析师、大数据挖掘工程师、数据挖掘师、高级数据工程师、数据科学家、大数据分析工程师、高级数据分析师、数据挖掘算法工程师