☆ 1、如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
      ☆ 2、在课程结束之后,授课老师会留给学员手机和E-mail,免费提供半年的课程技术支持，以便保证培训后的继续消化；
      ☆3、合格的学员可享受免费推荐就业机会。
      ☆4、合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升您的职业资质。

• 第一章：数据分析基础
  复习和巩固数据分析的流程，能够用 Python 对一个全新的数据集进行分析。
  复习巩固概率论、贝叶斯定理、描述统计学、假设检验基础，以及运用 Python 编写函数和调用 Python 库的能力。
• 实战项目 1：冰与火之歌 - 五王之战实战项目 2：验证经典心理学现象
  第二章：Python 数据清洗
  数据清洗是分析的基石。在这部分课程中，你将学习到不同格式的数据文件的收集，脏数据与乱数据的定义，评估方式和编程处理的方法，并在实战项目中用 API 从网站上下载原始数据，使用 Python 和 Python 库对其评估和清理，对清理后的数据进行分析和可视化，完成数据分析报告。可试听！
• 实战项目 3：TWITTER 社交网络的数据分析案例演练：豆瓣电影数据的爬取案例演练：医疗数据清洗 - 口服胰岛素临床试验
  第三章：Python 数据可视化
  数据可视化既是一门艺术也是一门科学。你将了解到探索性可视化和解释性可视化，并学习可视化的设计。同时你也会学习到单变量数据探索，双变量数据探索，多变量数据探索。最终利用解释性数据可视化向利益相关方传达你的数据成果。
• 实战项目 4：传达数据洞察案例演练：钻石行业暴利研究
  第四章：监督学习
  在这里，你可以学习到机器学习的基础知识，并初步了解一些机器学习可以完成的任务，如分类与回归问题，包括机器学习涉及到的统计分析知识以及模型评估和验证知识。监督学习是通过已标注过的训练数据来完成分类或回归任务的一类机器学习方法。在这一部分中，你将学习决策树、神经网络、支持向量机等监督学习算法。
• 实战项目 5：机票航班延误预测案例演练：互联网广告点击率预测
  第五章：非监督学习
  当数据样本没有标签的情况下，非监督学习是其解决问题的最佳方案。在这一部分中，你将学习聚类，特征工程和降维等与非监督学习相关的算法和知识。
• 案例演练：银行与信贷公司金融风控模型搭建
  选修课程 1：R 语言与探索性数据分析（英）
  从零开始掌握 R 语言和 RStudio 的使用。你将会学习到 R 数据类型和基础语法，控制流和函数，并在虚拟 facebook 用户数据上进行探索性数据分析 (EDA) 和可视化。
• 案例演练：探索拍拍贷的业务数据
  选修课程 2：用 Tableau 进行数据可视化
  Tableau 是数据分析和商业智能领域中常用的工具，掌握此项技能能够帮助你在职场脱颖而出！你将学到如何使用 Tableau 绘制图表，搭建可视化面板，并创建 Tableau 故事，生动地向观众展示你的发现，用数据驱动业务增长。