學習內容：計算機核心架構、最小系統，未 來趨勢，程序的本質，進制，操作系統、編程語言；文件和目錄、文件屬性修改命令、查找與檢索命令、文件比較、打包壓縮、進程管理、用戶管理、網絡管理、ftp、ssh、samba服務、編輯工具

1、課程內容：NumPy 開發環境、 數組對象、 多維數組、索引與切片、分割數組、NumPy 通用函數 ：讀取 CSV 文件、加權平均值、統計學概念；

2、課程內容：針對時間的數據分析、數組的卷積運算、線性模型、ndarray 對象的方法、NumPy的便捷函數、多項式擬合、矢量化、數據平滑；

3、課程內容：矩陣與函數對象、NumPy 的模塊 ：線性代數模塊、快速傅里葉變換模塊 (fft) 、 隨機數模塊，NumPy 的專用函數：排序和查找"；

4、課程內容：NumPy 的專用函數 ：金融計算、 窗函數、科學計算、斷言和單元測試、 基于matplotlib 的數據可視化：簡單繪圖、子坐標圖、定制繪圖、直方圖、對數坐標圖、散點圖、著色、圖例和注釋；

5、課程內容：高線圖、制作動畫、基于 scipy 的科學計算、基于pygame的游戲與人工智能

1、實訓目標：掌握向量運算、數組、通用函數，能夠實現多種形式的數據分析，完成自動 / 手動方式計算股票的算數平均價格、成交量加權平均價格 、時間加權平均價格 (TWAP)、價格幅度、簡單收益率和對數收益率等；

2、實訓目標：掌握針對時間的數據分析方法，完成計算股票價格的平均真實波幅 (ATR)；學習卷積，完成繪制移動平均線、繪制布林帶（SBB/EBB）；使用線性模型進行次日股價、通過線性擬合繪制股票價格趨勢線；通過多項式擬合完成模擬交易過程、利用漢寧窗平滑兩只股票的收益率；

3、實訓目標：通過對矩陣和函數對象的學習，實現多種運算和曲線繪制（利薩茹曲線）、信號發生器（方波、鋸齒波、三角波），學習矩陣運算和解線性方程、學習快速傅里葉變換模塊 (fft) 實現濾波器，通過隨機數模塊驗證正態分布隨機數的理論符合性、驗證對數正態分布隨機數的理論符合性，學習數據的排序與查找方法；

4、實訓目標：通過學習金融計算（fv、pv、npv、irr、pmt、rate、nper），掌握相關概念和計算代碼的編寫，使用窗函數實現在時間域和頻率域繪制窗函數曲線、繪制經不同窗函數平滑后的移動平均線 ；學習科學計算，實現繪制貝塞爾函數曲線、繪制一維及二維辛克函數曲線；學習 matplotlib 實現數據可視化，實現多種繪圖，繪制股價 K 線圖，股價分布直方圖，繪制散點圖等。matplotlib 的數據可視化：三維繪圖等；

5、實訓目標：掌握三維繪圖、繪制三維線框圖、三維表面圖、等高線圖，顯示動畫 ；學習 scipy 的科學計算，實現讀取atlab 數據文件 ；掌握統計算法、信號處理，實現繪制趨勢線、實現基于快速傅里葉變換的信號濾波、實現最小二乘法的曲線擬合 ；積分部分掌握高斯積分、線性插值和三次插值 ；多媒體部分實現圖像、音頻處理；通過 Pygame 實現模擬游戲，OpenGL 3D 開源庫實現繪圖

2、課程內容：分類器；

3、課程內容：預測建模；

4、課程內容：無監督學習；

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1、實訓目標：數據預處理、標記編碼、線性回歸、嶺回歸、多項式回歸、估算房價、共享單車需求分布；

2、實訓目標：簡單分類器、邏輯回歸分類器、樸素貝葉斯分類器、訓練集和測試集、交叉驗證、混淆矩陣、性能報告、評估汽車質量、驗證曲線、學習曲線、估算收入階層；

3、實訓目標：基于 SVM 的線性分類器、基于 SVM 的非線性分類器、類型數不平衡問題、置信度、最優超參數、事件預測器、估算交通流量；

4、實訓目標：基于 k-means 算法的數據聚類、基于量化矢量的圖像壓縮、均值漂移聚類模型、基于凝聚層聚類的數據分組、聚類算法評價、基于 DBSCAN 算法的集群數自動估算、股票數據模式、客戶細分模型；

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課程內容：Linux 操作系統原理、Linux Shell 編程、Python 系統編程、Python 工程項目管理、Git、Pydoc/Markdown、軟件測試調優、安全編碼、微信公眾號開發