杭州Python level6培训--python技术培训,python少儿编程,该课程适合五年级以上学生学习,在已经熟练掌握python基础知识的基础上,进行更深一步的学习,学生*数据可视化分析,利用所学知识获取更大的价值!
课程对象：五年级（以上）
上课形式：12节录播课+12节小班课+3个月在线答疑
学习时长：3个月（建议）
| 课程 | 课程内容 | 知识点 |
| 数据分析与统计学 | 本节课通过几个经典的历史案例了解了数据分析的应用场景，学习了如何通过观察分析统计图表得到有用的信息，并初步了解了一些生活中常见的统计学陷阱。 |
1. 数据分析的应用场景 2. 可视化分析 3. 统计学陷阱 4. 数据分析的常用库 5. 数据分析的步骤 |
| Numpy库和数据结构 | 本节课初步了解Numpy和Pandas的数据结构，并初步熟悉了Spyder的编程界面操作，重点学习了ndarray这个数据结构。 |
1. Numpy和Pandas的数据结构 2. Spyder的使用 3. ndarray的创建 4. ndarray的访问和修改 |
| Series和DataFrame | 本节课了解了Series和DataFrame的内在联系，以及如何创建Series对象和DataFrame对象，重点学习掌握访问、修改、删除和根据条件筛选数据。 |
1. Series和DataFrame的联系 2. Series和DataFrame的创建 3. Series和DataFrame的数据获取和修改 4. 数据的删除和条件筛选 |
| 数据处理与分组 | 本节课主要了解什么是数据处理，学习了数据处理的主要步骤和方法，最后通过一个案例综合运用知识点。 |
1. 数据处理 2. 数据合并：Merge 3. 数据拼接 4. 数据清洗 5. 数据分组：Goupby |
| Matplotlib库下的pyplot模块 | 本节课主要学习matplotlib库下的pyplot模块，学习图表的基本属性，最后通过案例*绘制一个完整的图表。 |
1. Matplotlib库介绍 2. pyplot模块学习 3. 图表的基本属性 4. 绘制折线图 |
| 绘制常用的图表 | 本节课在上节课的基础上*如何选择恰当的图形，并*绘制常见的图表。还介绍Pandas库绘图，以及与Matplotlib库的相关性。 |
1. 图形的选择 2. 常用图表的绘制 3. 利用Pandas库绘图 4. Pandas库和Matplotlib库绘图的相关性。 |
| pyecharts的使用 | 使用pyecharts结合wxpy库读取微信个人信息，分析微信好友的性别比例和地域分布 |
1. 漏斗图Funnel 2. 仪表盘Gauge 3. 地图Map 4. 结合wxpy绘图 |
| 泰坦尼克号的秘密 | 本节课通过分析当初泰坦尼克号上乘客的存活率与性别、舱位等因素的关系，来熟悉整个数据分析的具体流程 |
1. 数据分析基本步骤 2. 数据获取 3. 数据处理 4. 数据可视化 |
| 三国演义文本分析 | 通过分析《三国演义》中各个人物的出场次数，判断谁是主角 |
1. jieba分词 2. sort排序 3. 横向柱状图barh |
| 分析豆瓣影评 | 利用爬虫爬取豆瓣网某部电影的短评，并根据相关内容绘制词云以及数据图 |
1. 爬取数据 2. wordcloud库的使用 3. 词云制作和数据可视化 |
| 空气质量分析（上） | 本节课通过复杂度更高的综合项目学习数据分析的整个流程，重点讲解了空气质量分析这个项目的数据获取和数据处理部分 |
1. 问题如何定义 2. 数据获取 3. 问题数据的处理 |
| 空气质量分析（下） | 本节课重点讲解了如何从问题出发，挖掘数据里隐藏的趋势和规律，并用可视化图表直观地呈现出来 |
1. 可视化分析的流程 2. 空气质量等级对比分析 3. 月度趋势对比分析 |
