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Python大数据分析全栈班

在线咨询 已报名:98

入学条件:想从事Python开发、数据分析、数据挖掘等工作
课程课时:384
辅导材料:学院内部教辅资料,实战案例
可考证书:考全国《Python开发工程师》《数据分析工程师》(考试费用另外支付)
学习周期:全日制4-5个月;业余制7-8个月
I
Introduction

课程介绍

Python大数据分析全栈班掌握数据智能全链路技能

在数字化与智能化的时代浪潮下,数据已成为核心生产要素。本课程旨在培养符合企业需求的复合型数据分析人才,以Python为核心,系统讲授从编程基础、网络爬虫、数据库管理到数据分析挖掘与PowerBI商业可视化的完整技术栈。通过五个阶段的实战进阶,学员将构建“数据获取-处理-分析-可视化”的全流程能力,胜任数据分析师、商业智能工程师等热门岗位,从容应对数据驱动决策的行业挑战。
O
Teaching objectives

教学目标

  • 01-

    掌握Python编程、爬虫
    及数据库核心技术

  • 02-

    熟悉数据分析、挖掘
    及可视化方法

  • 03-

    具备使用PowerBI
    构建商业分析报表的能力

P
Teaching program

教学大纲

Python编程基础

Fundamentals of Python Development

  • 1.1 Python基础

    -Python开发环境搭建,Anaconda安装,PyCharm安装,Python环境配置,Python程序的调试和运行

    -文件类型、编码规则、变量和常量、数据类型、运算符和表达式

    -python基础语法、 变量、数据类型、表达式和运算符、 分支结构、循环结构

    -Jupyter使用,变量,数据类型,字符串,数值,布尔,列表,元祖,字典,集合,Python输入输出,Python循环,Python分支

    -函数初步、细说参数、变量作用域、递归调用

    -字符串相关-string、列表-list、 元组-tuple、 集合-set、 字典-dict

  • 1.2 Python基础(提升)

    -文件基本操作、目录操作、文件和流、文件处理实例

    -概述、类和对象、属性和方法、继承、重载、设计模式

    -Python面向对象高级编程、面向对象编程基础、公有私有

    -继承、组合 & Mixin、模块、模块概述

    -搜索路径、Python正则表达式、 Python与数据库编程、 Python多进程与进程间通信

    -异常处理、Pythonwin调试程序、Pycharm调试程序

    -管理目录与文件;日志管理;Python文件管理案例;Python控制服务器

    -Python多线程、 Python网络编程、 Python GUI编程,面向对象概述;封装;多态;Python开发环境搭建;网络编程;进程与线程

Python爬虫技术

Python crawler Technology

  • 2.1 Web前端基础

    -Web基础与原理:Web程序工作原理、HTTP协议及浏览器渲染流程

    -HTML核心:HTML5语义化标签、文档结构、表单及音视频嵌入

    -CSS样式与布局:CSS3选择器、盒模型、Flex/Grid布局及响应式设计

    -JavaScript编程:变量、函数、DOM操作、事件处理及ES6+基础语法

    -前后端交互:Ajax原理、实现异步数据加载

  • 2.2 网络爬虫基础

    -初识爬虫:什么是爬虫、爬虫的流程

    -抓分析:charles及fiddler的使用

    -获取内容:urllib、urllib3、requests等库的使用

    -HTML解析:正则表达式、beautifulsoup4

    -数据保存:保存为文件、保存进数据库

    -基础爬虫实战:url管理器、html下载器、html解析器、数据存储器、爬虫调度器

    -反爬与突破反爬虫:设置ip代理、验证码、动态渲染等

    -Selenium框架

  • 2.3 Scrapy爬虫框架

    -初识Scrapy:Scrapy架构、创建项目、执行流程

    -Scrapy基本使用:编写spider、使用item封装数据、pipline处理数据、标签提取、导出数据、下载图片和文件、中间件等

    -增量式爬虫:重方案、布隆过滤器等

    -分布式爬虫:redis基础、分布式爬虫原理、scrapy实现分布式爬虫

    -部署爬虫:Scrapyd的安装及使用

MySQL数据库管理

MySQL Database Management

  • 3.1 MySQL基础

    -DDL(数据定义语言):表创建、常用类型、表修改

    -DML(数据操纵语言):插入数据、更新数据

    -DQL(数据查询语言):基础查询、条件查询、排序、分组、子查询

    -DCL(数据控制语言):权限授予、权限回收

  • 3.2 MySQL提升

    -MySQL 存储引擎:负责数据存储、读取、索引管理的核心组件,MySQL 支持多引擎共存、存储引擎操作

    -MySQL 索引:索引类型、创建索引、查看索引

    -事务管理:事务 ACID 特性、事务操作

    -从复制与高可用:主库、从库、主从切换、集群方案

Python数据分析及挖掘

Python Data Analysis and Mining

  • 4.1 数据整理和数据清洗

    -Numpy中的数据类型--ndarray数组的创建;Numpy数组基础:索引、切片、变形、分裂

    -Numpy数组运算:通用函数;Numpy数组变形、拼接

    -Numpy数组计算:广播、聚合、比较和掩码、数组排序

    -Pandas对象简介:Series、Dataframe、Index;Pandas数据加载与存储

    -Pandas数值运算方法:通用函数、聚合函数、遍历;Panda层次化索引

    -Pandas数据处理:数据类型转换、缺失值处理、字符串转换;Pandas数据表的合并与连接;Pandas数据的累计与分组

    -高性能Pandas:query()、eval()实现高性能运算

    -Pandas数据规整化:清理、转换、合并、重塑;Pandas时间序列&金融数据处理

  • 4.2 数据可视化技术

    -绘图思想的基本原理;Python数据可视化包-Matplotlib介绍

    -使用Matplotlib进行基本的图形绘制;使用Python数据处理包Pandas做可视化

    -Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制

    -Python数据可视化包-Pyecharts介绍与图形绘制

    -使用Python进行地图绘制-Pyecharts

    -数据可视化技巧

  • 4.3 数据挖掘

    -数据挖掘概要,数据挖掘方法论

    -基础数据挖掘技术,进阶数据挖掘技术

    -简单线性回归,多重线性回归,逻辑回归

    -决策树分析,聚类分析,因子分析

    -关联规则,时间序列分析

PowerBI 数据可视化

PowerBI data visualization

  • 5.1 商业智能和Power BI

    -数据分析简介、数据可视化简介、自助服务BI 概述、Power BI 产品家族、Power BI 体系结构、Power BI Desktop 概述

    -Power BI Desktop 界面详解、Power BI Desktop 报表概述、Power BI 各类图表作用、使用场景详细说明、如何选择数据分析需要的图表类型

    -创建对比分析图表报告、创建趋势分析图表报告、创建比例关系图表报告、创建地图分析图表报告、创建统计分析图表报告

    -格式化图表、报表发布、共享报表、查看共享报表

  • 5.2 Power BI 数据源

    -使用Excel和文本文件作为Power BI数据源、Excel 数据源导入常见问题及其解决方法、批量导入合并一个文件夹中相同结构的文件成1张表格

    -连接使用数据库数据源、连接使用Web网页数据源、连接使用云端数据源、数据源调整方法、数据字段调整

    -创建使用层次结构、使用数据钻取功能创建分析图表报告、手动和自动刷新数据源多种方式

  • 5.3 Power Query数据整理和加工

    -数据整理加工概述、使用Power Query编辑器整理清洗数据、Power Query编辑器界面详解、Power Query 数据整理步骤

    -使用Power Query清洗数据源中多余的行数据和列数据、使用Power Query 对数据进行格式和数据类型整理、使用Power Query进行表格结构转换:转置、透视、逆透视、自定义列等功能使用、使用Power Query 处理重复表头(字段)、使用Power Query 合并字段结构相同的表格、使用Power Query 合并字段结构不同的表格

  • 5.4 数据建模

    -数据关系概述、事实表、维度表、1对1 关系、1对多 关系、多对多 关系

    -创建和管理关系、星型模型、雪花模型、创建使用多个表格数据进行多维度数据分析的报告

  • 5.5 DAX 表达式和函数

    -DAX 表达式概述、DAX 表达式运算符号详解、DAX 表达式上下文详解、DAX 计算列表达式、DAX 度量值表达式、DAX 表表达式

    -快速度量值的运用、常用函数使用、添加DAX 公式结果到各种图表报告中

  • 5.6 动态可视化分析报表

    -报表的排版和布局、各类复杂图表创建、使用TopN分析统计前几名数据

    -筛选器概述、使用筛选功能制作动态联合报表、使用筛选器创建生成动态分析报表、使用各种切片器制作联动动态报表、使用切片器实现动态分析报表

    -制作报表导航功能、在报表中加入第三方或图表市场商店中的图表

  • 5.7 Power BI 云服务管理和使用

    -Power BI 服务概述、Power BI Free 和Power BI Pro 版权区别、Power BI 服务导航和使用

    -工作区概述、工作区创建和管理、使用工作区协作、发表报表到工作区、数据集设置

    -仪表板概述、仪表板创建和管理、Power BI 中的“应用”概述、使用工作区创建和发布应用

D
Development direction

发展方向

多金三步走 网络运维工程师“钱”景无限

三大职业阶段,零基础逐级进阶高级运维安全工程师

C
Qualification / certificate

资质/证书

权威证书,网络工程师的黄金认证

两大国际IT认证,标准化教学,打造核心技术人才

  • 网络基础知识

    网络链接方法

    网络建造

    故障排除

    华为数通设备的安装和调试

  • 网络基础

    路由器交换机原理

    TCP/IP

    路由协议

    访问控制

    华为产品介绍

    SDN

    VXLAN

  • 网络通信原理

    思科设备管理与配置

    中小型企业网交换技术

    小型企业网路由技术

    互联网访问技术

    企业网常用网络架构

  • 路由基础知识

    路由提升进阶

    交换基础模块

    交换模块高级应用

    中大型交换网络冗余应用

    中大型交换网安全应用

    中大型网络路由应用

A
Teaching advantages

教学优势

非凡实力,助你成就非凡人生

非凡教育每年培养上千学员从课堂到社会,20+年深耕职业教育,致力培养企业需要的全能型人才

  • 专业专注

    非凡教育9大学习中心

    20+年职业教育办学经验

    口碑沉淀有保障

  • 师资力量

    师资团队平均教龄10年以上

    多年一线项目实战经验

    全职讲师全身心传授专业知识

  • 教学服务

    线上线下 OMO教学模式

    小班教学 确保学有所成

    自主研发教辅材料 让学习更高效

非凡OMO即 Online-Merge-Offline(线上,线下的融合)

OMO学习方式就是把传统面授学习与线上网络化学习相融合,线下支持线上,线上赋能线下,相辅相成

S
PPHA teaching system

PPHA

PPHA学习系统,科学辅助攻克学习难点

非凡教育研发的闭环教学模式,将课堂教学和课后考评紧密结合,零基础也能快速入门

  • 预习

    提前预习
    让上课更高效
  • 练习

    分段教学
    讲练结合更易懂
  • 作业

    课后3小时制度
    升华课堂内容
  • 辅导

    讲师亲临辅导
    及时解决疑惑
  • 查评

    收查点评作业
    针对性解决问题
  • 考核

    层层阶段考核
    确保稳步前行
J
Job service

就业服务

多重企业合作模式,实现人才输出一体化

6大就业服务保障,为学员的就业安置保驾护航

E
Teaching environment

教学环境

非凡教育匠心打造优质的学习环境

每一处细节都是非凡的温度

学员作品
教学师资

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