数据分析入门与实践课程包含（学习路线等）

当前社会正逐步成为以数据为驱动的时代。若想深入探索机器学习、人工智能及数据挖掘等领域，则需要掌握数据分析的基础技能。本课程采用Numpy和Pandas作为主要工具，致力于培养学员的数据科学计算能力，并结合Seaborn与Matplotlib进行可视化展示；从实践操作入手，帮助学员快速上手数据分析工作。

【学习路线】

• 第1章 实验环境的搭建

本章将重点讲解Anaconda和Jupyter Notebook的基本功能与应用。涵盖如何在Windows、MacOS、Linux等设备上安装Anaconda及其基本使用方法。

学习入门视频教程

本章旨在探讨Python数据科学领域中最核心的库之一——NumPy，并复习相关的矩阵运算知识。随后将详细阐述最核心的数据结构——Array，并指导如何利用NumPy进行高效的数组与矩阵操作。

* 2-1 数据科学领域5个常用Python库试看
* 2-2 数学基础回顾之矩阵运算试看
* 2-3 Array的创建及访问试看
* 2-4 数组与矩阵运算
* 2-5 Array的input和output

• 第3章 Pandas入门

本章重点阐述Python数据科学领域中用于数据分析的核心库——Pandas的功能与应用。系统地从Pandas中核心的数据结构Series