Pandas 是 Python 中用于數(shù)據(jù)處理和分析的強(qiáng)大庫，它提供了高效、靈活且易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具，被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、金融分析等領(lǐng)域。Pandas 與 NumPy、Matplotlib 等庫協(xié)同，構(gòu)成完整數(shù)據(jù)科學(xué)工具鏈，是數(shù)據(jù)分析師和科學(xué)家的必備利器。

【項(xiàng)目名稱】：Pandas數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)網(wǎng)課

【招生對象】：

數(shù)據(jù)分析初學(xué)者：零基礎(chǔ)或僅掌握基礎(chǔ)Python語法，希望快速入門數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。

職場數(shù)據(jù)分析師：具備1-3年工作經(jīng)驗(yàn)，但主要依賴Excel或簡單SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，效率受限。

數(shù)據(jù)工程師/后端開發(fā)者：熟悉數(shù)據(jù)庫（如MySQL、MongoDB）和后端開發(fā)，但缺乏結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)。

【使用教材】：《Pandas實(shí)戰(zhàn)指南》+行業(yè)數(shù)據(jù)集案例庫（含配套Jupyter Notebook）

【課程內(nèi)容】：

1.核心技能：

多維數(shù)據(jù)處理（數(shù)據(jù)清洗/變形/合并），高階函數(shù)應(yīng)用（groupby聚合/pivot_table透視/時(shí)間序列分析），企業(yè)級數(shù)據(jù)流，數(shù)據(jù)加載（CSV/Excel/SQL）與存儲（HDF5/Parquet）。

2.實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：

某電商平臺用戶畫像分析（用戶分群/消費(fèi)行為建模），社交媒體熱點(diǎn)數(shù)據(jù)洞察（文本數(shù)據(jù)清洗/話題趨勢可視化），美妝行業(yè)銷量預(yù)測（多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析）。

【班型課時(shí)】：線上直播班型，6個(gè)月（密集型技能專項(xiàng)）

【課程特色】：

1.雙驅(qū)訓(xùn)練法：每知識點(diǎn)配“隨堂小數(shù)據(jù)集演練+行業(yè)級項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)”

2.企業(yè)級數(shù)據(jù)工程規(guī)范：數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)流程、自動(dòng)化ETL腳本開發(fā)

3.自家資源：開放10GB電商脫敏數(shù)據(jù)集供課外強(qiáng)化訓(xùn)練

【教學(xué)目標(biāo)】：

掌握 Pandas 基礎(chǔ)操作：

熟練運(yùn)用 Pandas 進(jìn)行數(shù)據(jù)的讀取、寫入、查看，理解 Series 和 DataFrame 兩種核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)與區(qū)別，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行簡單的篩選、排序和去重操作。

精通數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理：

學(xué)會(huì)識別并處理數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值，掌握數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、字符串處理、日期時(shí)間處理等技巧，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足分析需求。

熟練進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與整合：

能夠運(yùn)用 Pandas 的函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合、分組統(tǒng)計(jì)分析，掌握數(shù)據(jù)透視表的制作，實(shí)現(xiàn)多表的合并、連接等操作，將分散的數(shù)據(jù)整合為便于分析的形式。

【機(jī)構(gòu)簡介】：

好課優(yōu)選網(wǎng)課充分依托線上平臺的便捷性，成功打破了傳統(tǒng)教育模式中的時(shí)空限制，為學(xué)員打造了一個(gè)靈活自由的學(xué)習(xí)空間。無論你身處何地，是在家中、辦公室，還是在出差途中，只要有網(wǎng)絡(luò)連接，就能隨時(shí)登錄平臺開啟學(xué)習(xí)之旅。通勤路上可以用手機(jī)聽一節(jié)編程基礎(chǔ)課，午休時(shí)間能打開電腦做幾道練習(xí)題，晚上則能靜下心來跟著直播課程深入鉆研復(fù)雜的項(xiàng)目案例。

【課程亮點(diǎn)】：

1.無縫銜接工作場景：覆蓋電商/社交/零售等三大行業(yè)真實(shí)數(shù)據(jù)案例

2.技能深度聚焦：20小時(shí)專項(xiàng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)清洗、特征工程核心能力

3.全棧能力鋪墊：與后續(xù)Matplotlib可視化、HIVE大數(shù)據(jù)分析模塊無縫銜接

【就業(yè)方向】：

數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)分析師需要運(yùn)用Pandas對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、處理、分析和可視化，挖掘數(shù)據(jù)背后的信息，為企業(yè)的決策提供支持。

業(yè)務(wù)分析師：業(yè)務(wù)分析師聚焦于特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域，如銷售、市場、運(yùn)營等。

數(shù)據(jù)科學(xué)家：數(shù)據(jù)科學(xué)家在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等高級數(shù)據(jù)分析工作時(shí)，Pandas 是數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的重要工具。

金融數(shù)據(jù)分析師：在金融行業(yè)，Pandas 被廣泛用于處理股票、債券、基金等金融數(shù)據(jù)。