适合小白的Python学习大纲

IT行业相对于一般传统行业,发展更新速度更快,一旦停止了学习,很快就会被行业所淘汰,但是,我们要清楚:淘汰的永远只是那些初级水平的从业者,过硬技术的从业者永远都是稀缺的。因此对于学习,我们还是要踏踏实实的。那么要想成为一个Python工程师就要有一个深厚的底蕴。今天为大家带来的是适合小白的Python学习大纲,希望对大家找工作的时候有所帮助。

第一阶段-Python数据科学

Python基础语法

入门及环境安装、基本语法与数据类型、控制语句、错误及异常、错误处理方法、异常处理方法、常用内置函数、函数创建与使用、Python高级特性、高级函数、Python模块、PythonIO操作、日期与时间、类与面向对象、Python连接数据库

Python数据清洗

数字化Python模块Numpy、数据分析利器Pandas、Pandas基本操作、Pandas高级操作

Python数据可视化

数据可视化基础、MLlib(RDD-BaseAPI)机器学习、MatPlotlib绘图进阶、高级绘图工具

第二阶段-商业数据可视化

Excel业务分析

Excel基础技能、Excel公式函数、图表可视化、人力&财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告

Mysql数据库

Mysql基础操作(一)、Mysql基础操作(二)、Mysql中级操作、Mysql高级操作、电商数据处理案例

PowerBI

初级商业智能应用(PowerQuery)、初级商业智能应用(PowerPivot)、初级商业智能应用案例、存储过程、PowerBIDesktop案例、PowerBIQuery案例

统计学基础

微积分、线性代数基础、统计基础

Tableau

Tableau基本操作、Tableau绘图、Tableau数据分析、Tableau流量分析

SPSS

客户画像、客户价值模型、神经网络、决策树、时间序列

第三阶段-Python机器学习

Python统计分析

数据准备、一元线性回归、多元线性回归、一般logistic回归、ogistic回归与修正

Python机器学习基础

机器学习入门、KNN讲义、模型评估方法、模型优化方法、Kmeans、DBSCAN、决策树算法实战

Python机器学习中级

线性回归、模型优化方法、逻辑回归、朴素贝叶斯、关联规则、协同过滤、推荐系统案例

Python机器学习高级

集成算法-随机森林、集成算法-AdaBoost、数据处理和特征工程、SVM、神经网络、XGBoost

第四阶段-项目实战

电商市场数据挖掘项目实战

项目背景&业务逻辑、指定分析策略、方法实现与结果、营销活动设计及结果评价、撰写数据分析报告

金融风险信用评估项目实战

项目背景&业务逻辑、建模准备、数据清洗、模型训练、模型评估、模型部署与更新

第五阶段-数据采集

爬虫类库解析、数据解析、动态网页提取、验证码、IP池、多线程爬虫、反爬应对措施、scrapy框架

第六阶段-企业课

团队户外拓展训练、企业合作项目课程、管理课程、沟通表达训练、职业素养课程

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