培訓關(guān)鍵詞：Python培訓,數(shù)據(jù)分析培訓,數(shù)據(jù)挖掘培訓

Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)(王老師)課程介紹：

課程背景
    在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，Python成為最受歡迎的數(shù)據(jù)分析工具之一。掌握Python語言和數(shù)據(jù)分析技能，能夠讓企業(yè)在競爭中更具優(yōu)勢。本課程旨在幫助學員掌握Python語言的使用，學習數(shù)據(jù)分析的基本步驟和過程，并熟練運用Python進行數(shù)據(jù)分析和可視化呈現(xiàn)。

課程收益
搭建Python開發(fā)環(huán)境，掌握Python語言基礎(chǔ)；
理解數(shù)據(jù)分析的基本思想和過程；
掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠使用Python訪問、操作數(shù)據(jù)集；
熟練運用Python的統(tǒng)計功能；
理解統(tǒng)計分析原理，掌握統(tǒng)計分析常用的方法；
熟練使用matplotlib模塊，繪制各類數(shù)據(jù)可視化圖形；
能夠解讀圖形，形成業(yè)務結(jié)論和業(yè)務策略。

課程大綱

第一部分、Python語言入門與環(huán)境搭建
1. Python簡介與特點
 ◇ Python語言的歷史背景和發(fā)展
 ◇ Python的特點，如簡潔、易讀、動態(tài)類型等
2. Python開發(fā)環(huán)境搭建
 ◇ 安裝Python解釋器和開發(fā)環(huán)境（IDE）
 ◇ Anaconda安裝管理包與Pycharm編譯環(huán)境
 ◇ PIP第三方包管理工具應用
 ◇ 確認環(huán)境配置成功，并進行簡單的驗證
3. Python基礎(chǔ)語法與數(shù)據(jù)類型
 ◇ Python入門之旅——開始編寫第1段Python語句
 ◇ 變量與賦值：理解變量概念，學習如何給變量賦值
 ◇ Python代碼書寫規(guī)范與要求建議
 ◇ 數(shù)據(jù)類型：掌握Python中的基本數(shù)據(jù)類型，如整數(shù)、浮點數(shù)、字符串等
 ◇ 運算符：學習算術(shù)運算符、邏輯運算符等的使用
 ◇ 字符串格式化必知的兩大方法
 ◇ 控制流語句
    if條件判斷 
    While循環(huán) 
    for循環(huán)
4. 常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹
 ◇ 列表（List）
    列表的創(chuàng)建與應用特點
    列表的索引與切片
    列表必知的添加與編輯元素技巧（Append、extend、drop等）
    列表常用的方法使用技巧與應用案例介紹
    列表推導式的應用技巧
 ◇ 字典（Dictionary）
    鍵值對、增刪改查等操作
    字典常用方法items、Keys、values等方法應用技巧
 ◇ 元組（Tuple）：不可變序列的特點

第二部分、掌握常見必知的Python數(shù)據(jù)分析庫
1. 常用統(tǒng)計功能庫介紹
 ◇ OS庫：文件與文件夾管理必知操作
    OS管理文件
    OS管理文件夾
    遍歷OS文件夾
 ◇ NumPy庫：學習NumPy數(shù)組的創(chuàng)建和基本操作
    NumPy數(shù)組對象 
    NumPy的數(shù)值類型 
    選擇NumPy數(shù)組元素 
    Numpy數(shù)組的切片與索引
    Numpy數(shù)組的序列化與廣播機制
    常見Numpy數(shù)組的合并方法（vstack、hstack等） 
 ◇ Pandas庫：學習Pandas的Series和DataFrame結(jié)構(gòu)及其常用操作
Pandas的安裝與概覽 
Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之DataFrame  
Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之Series 
建立 pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常見的4種方法
利用pandas索引引用元素（loc與iloc方法應用）
利用Pandas查詢與篩選數(shù)據(jù)  
利用Pandas的DataFrame進行統(tǒng)計計算 
如何對Pandas進行排序（sort_index與sort_values）
DataFrame合并的方法（merge、concat） 
Pandas讀取與寫入文件方法
 ◇ 讀取與寫入Excel文件技巧
 ◇ 讀取與寫入CSV文件技巧
利用Pandas清洗數(shù)據(jù)
 ◇ 處理缺失數(shù)據(jù)問題
 ◇ 處理重復數(shù)據(jù)
 ◇ 規(guī)范數(shù)據(jù)格式
 ◇ 處理日期數(shù)據(jù)(to_datetime)  
Pandas數(shù)據(jù)分析方法與技巧
 ◇ 利用Pandas的DataFrame實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合（Groupby）  
 ◇ 數(shù)據(jù)透視表(Pivot_table)應用技巧
 ◇ 利用Pandas進行數(shù)據(jù)排名分析
 ◇ 對文本列表進行分類聚合統(tǒng)計
 ◇ 對數(shù)據(jù)分析標簽分類分析
 ◇ 對數(shù)據(jù)帕累托分析
 ◇ 數(shù)據(jù)聚合：學習如何對數(shù)據(jù)進行分組并進行聚合操作
 ◇ 數(shù)據(jù)匯總：學習如何對數(shù)據(jù)進行排序和統(tǒng)計匯總

第三部分、數(shù)據(jù)可視化應用技巧

Matplotlib應用技巧
 ◇ Matplotlib庫概述：了解Matplotlib在數(shù)據(jù)可視化中的作用
 ◇ 基本繪圖方法：學習繪制折線圖、散點圖、柱狀圖等基本圖形
    Matplotlib的子庫 
    Matplotlib繪圖入門 
    折線圖
    柱形圖 
    散點圖  
 ◇ 圖形樣式：設置標題、軸標簽、圖例等圖形元素
 ◇ 多圖合并：將多個圖形合并在同一畫布中進行展示
 ◇ 分析可視化圖表對業(yè)務決策與指導的價值

第四部分、數(shù)據(jù)爬蟲與數(shù)據(jù)分析
 ◇ 數(shù)據(jù)爬蟲的應用場景與意義
 ◇ 數(shù)據(jù)爬蟲的應用步驟
 ◇ 如何利用數(shù)據(jù)爬蟲抓取相關(guān)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析

第五部分、數(shù)據(jù)分析方法與數(shù)據(jù)挖掘簡介
1. 數(shù)據(jù)分析方法簡介
 ◇ 數(shù)據(jù)相關(guān)分析
 ◇ 數(shù)據(jù)回歸分析進行預測
 ◇ 利用Python實現(xiàn)相關(guān)與回歸分析
2. 數(shù)據(jù)挖掘簡介
 ◇ 數(shù)據(jù)挖掘的意義
 ◇ 數(shù)據(jù)挖掘的步驟簡介
 ◇ 與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的Python包

第六部分、Python數(shù)據(jù)分析綜合案例演練
 ◇ 通過綜合實例熟悉數(shù)據(jù)分析的全過程與步驟
 ◇ 數(shù)據(jù)獲取 
 ◇  數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 
 ◇  數(shù)據(jù)分析與可視化 
 ◇  數(shù)據(jù)分析結(jié)果的意義解析
 ◇ 自動化報表案例分享
 ◇ 用戶價值分析分享

專家介紹
王老師   AI辦公與數(shù)據(jù)分析資深專家
微軟特約講師
資深微軟護航技術(shù)專家
12年微軟認證講師（MCT）
微軟全球最有價值專家（MVP）
中國移動數(shù)據(jù)分析特約講師
連續(xù)3屆金山辦公最有價值專家（KVP）
微軟Windows及Office產(chǎn)品特邀推廣講師
中移在線總部線上（2000+人）數(shù)據(jù)分析指定培訓講師
曾任：深圳黎明網(wǎng)絡教育中心總經(jīng)理
技術(shù)專長
精通數(shù)據(jù)分析及可視化呈現(xiàn)技巧，擅長將復雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀圖表；
精通Excel/WPS/Power BI/Python/等主流數(shù)據(jù)分析工具；
深入理解ChatGPT與主流AI工具在智能辦公和智能數(shù)據(jù)分析中的應用；
精通運用AI技術(shù)賦能職場辦公智能化，助力企業(yè)實現(xiàn)降本提效；
精通Office 365/2016/2019/2021辦公高效實用技巧，大幅提升辦公效率；
精通金山辦公WPS辦公高效實用技巧，全面提升職場核心競爭力；
實戰(zhàn)經(jīng)驗
培養(yǎng)線下學員過10000人：24年工作經(jīng)驗，17年培訓經(jīng)驗；
為四大行及各大商業(yè)銀行培訓過100場：工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、建設銀行、中國銀行、中信銀行、浦發(fā)銀行等多家銀行數(shù)字化辦公與數(shù)據(jù)分析培訓講師，連續(xù)5年被全國多家銀行返聘為智能辦公與數(shù)據(jù)分析講師，積累了豐富的銀行授課經(jīng)驗；
長期受聘為世界500強企業(yè)授課：微軟、茅臺、中石油等企業(yè)受聘講師，被諸多世界五百強、上市公司和大型央企國企等單位多次返聘授課；
指導數(shù)百名學員成功掌握數(shù)據(jù)分析技能：指導中國移動全國諸多省市員工利用數(shù)據(jù)分析解決實際業(yè)務問題，成為各單位數(shù)據(jù)分析的主要能手； 
主講課程
1. 《效率為王——Excel高效數(shù)據(jù)處理與分析技巧》
2. 《向數(shù)據(jù)要結(jié)果——數(shù)據(jù)分析能力技能提升實戰(zhàn)技巧》
3. 《三劍合一——Office三劍客在職場中高效應用技巧》
4. 《雙劍合璧——AI助力PPT精美設計與高效呈現(xiàn)技巧》
5. 《AI重塑辦公——ChatGPT 開啟智能辦公新紀元》
6. 《數(shù)據(jù)洞察未來——Power BI商業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化呈現(xiàn)技巧》
7. 《數(shù)智合一——CHATGPT智能數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)技巧》
8. 《數(shù)據(jù)助力決策——Python數(shù)據(jù)分析與可視化實戰(zhàn)》
所獲證書
Microsoft Certified Trainer(MCT)微軟認證講師
Microsoft Valuable Professional(MVP)微軟最有價值專家
金山辦公MVP（KVP）金山最有價值專家
Microsoft Certified System Engineer(MCSE)微軟認證系統(tǒng)工程師
Microsoft Certified DataBase Administrator(MCDBA)微軟認證數(shù)據(jù)庫管理員
Microsoft Certified IT Professional(MCITP)微軟認證IT專家
授課風格
以學員為中心，重視學員所獲
課程實操為主，案例針對性強
擅長課堂互動，氣氛輕松友好
語言樸實風趣，講課充滿激情
成功案例（部分）
中移在線總部WPS數(shù)據(jù)分析線上近2000人（2期6天）
中國移動Excel數(shù)據(jù)分析培訓（6期12天）
中國中車Python數(shù)據(jù)分析培訓（2期4天）
中國海油Excel與PPT應用技巧培訓（10期20天）
遼寧電網(wǎng)Excel數(shù)據(jù)處理與分析培訓（4期8天）
南方電網(wǎng)佛山電力OFFICE培訓（6期12天）
中集集團Office 1天新特性培訓（全國10期巡講）
貴州茅臺Excel+PPT技巧培訓（2期2天）
中國聯(lián)通北京公司Excel+PPT應用技巧培訓（2期2天）
中國銀行廣州分行 Excel數(shù)據(jù)分析應用培訓（4期4天）
建設銀行佛山分行Excel數(shù)據(jù)處理與分析培訓（2期2天）
光大銀行北京總部Excel數(shù)據(jù)分析培訓（2期4天）
招商銀行Excel數(shù)據(jù)處理與分析培訓（4期4天）
農(nóng)業(yè)銀行佛山分行PPT制作技巧培訓（2期2天）
興業(yè)銀行廣州分行Excel數(shù)據(jù)分析技巧培訓（3期3天）
廣發(fā)銀行深圳分行Excel數(shù)據(jù)分析（4期4天）
中建二局深圳公司W(wǎng)ord與PPT高效應用技巧培訓（3期3天）
中國石化珠海公司PPT制作技巧培訓（2期2天）
深圳安維爾Excel與PPT應用技巧培訓（3期6天）
東方航空PPT精美呈現(xiàn)技巧培訓（2期4天）
……
服務客戶（部分）
【金融行業(yè)】招商銀行深圳分行、招商銀行東莞分行、平安銀行深圳分行、中國銀行廣州分行、中國銀行南海分行、中國農(nóng)業(yè)銀行南海分行、中國工商銀行福州分行、興業(yè)銀行蘇州分行、中國建設銀行江蘇分行、建設銀行新疆分行、交通銀行重慶分行、南京銀行、光大銀行上海分行、五礦證券深圳公司、華潤基金深圳公司、深圳郵政、太平洋保險……
【通信行業(yè)】中國移動、中國聯(lián)通、中國電信、鐵塔公司、廣州電信培訓學院、東莞電信、廣東電信廣州分公司、廣東電信深圳分公司、深圳華為、富士康、中移動廣東/湖南/廣西公司、廣東聯(lián)通、深圳華信、
【國企/政府單位】中建二局、中建三局、中建八局、招商局、深圳水務集團、江門供電局、佛山供電局、廣州卷煙二廠、廣州地鐵、深圳地鐵、深圳國稅局、廣東石化惠州分公司、寧波機場、廣州自來水廠、中國第四冶金建設公司、沈陽電力、中海中山天然氣公司、廣州市政集團公司、廣州文沖造船廠、廣東城建、廣東四建、
【電力/能源行業(yè)】南方電網(wǎng)、國家電網(wǎng)、大亞灣核電、三峽水電站、佛山供電局、東莞輸變電、通達電力、成都電力、峨眉電力……
【其他】茅臺集團、中國中車、蒙牛集團、伊利集團、中國煙草、雪花啤酒、云天化、廣汽豐田、大眾一汽、麥克維爾、山東高速、京基百納、白云機場、中國遠洋、恒大集團、安費諾、……

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