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python数据分析课程培训CDA数据分析师

课程介绍与目标Python基础知识数据处理与清洗数据分析方法与可视化机器学习算法与应用Python高级特性与扩展库项目实战与总结回顾contents目录

01课程介绍与目标

CDA数据分析师认证CDA（CertifiedDataAnalyst）数据分析师认证是国际公认的数据分析领域专业认证，代表持有人在数据分析方面具备专业能力和知识。通过CDA认证考试，可以证明自己掌握了数据分析的基本概念、方法和技术，并具备在实际工作中应用这些知识和技能的能力。CDA认证对于想要在数据分析领域发展的人来说具有很高的价值，可以增加求职竞争力，提升职业发展空间。

Python是一种广泛使用的编程语言，在数据分析领域具有重要地位。Python拥有丰富的数据处理和分析库，如pandas、numpy、matplotlib等，可以方便地进行数据清洗、转换、可视化和建模等操作。Python还支持多种数据源和数据格式的读取和处理，如CSV、Excel、SQL数据库、JSON等，使得数据获取和处理更加灵活和高效。Python在数据分析中的应用

课程目标本课程旨在培养学员掌握Python在数据分析中的应用技能，包括数据清洗、转换、可视化和建模等方面的能力，以及CDA数据分析师认证考试所需的知识和技能。学员要求本课程适合对数据分析感兴趣并具备一定编程基础的学员参加。学员需要具备一定的数学基础和统计学知识，以及对Python编程语言的基本了解。同时，学员需要具备一定的英语阅读能力，以便理解相关英文文档和资料。课程目标与学员要求

02Python基础知识

Python的起源与发展01Python由GuidovanRossum于1989年发明，1991年首次公开发行。Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”，是一个高级编程语言。Python的特点与优势02Python语言简洁、易读、可扩展，拥有丰富的库和框架，广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。Python的应用场景03Python在数据科学、机器学习、Web开发、自动化运维、网络安全等领域都有广泛应用。Python语言概述

03数据类型的转换Python提供了多种数据类型之间的转换方法，如int()、float()、str()等。01Python的基本数据类型Python中的基本数据类型包括整数、浮点数、布尔值、字符串等。02变量与赋值在Python中，变量不需要声明，可以直接赋值。变量名可以包含字母、数字和下划线，但不能以数字开头。数据类型与变量

条件语句Python中的条件语句使用if、elif和else关键字，根据条件执行不同的代码块。循环语句Python中的循环语句包括for循环和while循环，用于重复执行一段代码。break和continue语句break语句用于跳出当前循环，continue语句用于跳过本次循环剩余的代码，进入下一次循环。控制流语句

Python中可以使用def关键字定义函数，通过函数名调用函数。函数可以接收参数，并返回结果。函数的定义与调用Python中的函数参数传递采用传值方式，函数内部可以定义局部变量。参数传递与局部变量Python中可以将一些常用的函数和变量封装成模块，通过import关键字导入模块并使用其中的函数和变量。模块导入与使用函数与模块

03数据处理与清洗

学习如何导入CSV、Excel、SQL、JSON等常见数据格式。导入各种数据格式掌握将数据导出为CSV、Excel、SQL等文件格式的方法。导出处理后的数据数据导入与导

学习识别和处理数据中的重复值、空值、错误值等问题。数据清洗了解数据预处理的常用方法，如数据标准化、归一化、离散化等。数据预处理数据清洗与预处理

掌握数据类型转换、数据列拆分与合并等操作。学习如何将多个数据源的数据进行合并，如使用pandas的merge、concat等方法。数据转换与合并数据合并数据转换

缺失值处理学习识别和处理数据中的缺失值，如使用均值、中位数、众数等进行填充。异常值处理了解异常值的识别方法，如使用箱线图、标准差等，并掌握异常值的处理方法，如删除、替换等。缺失值与异常值处理

04数据分析方法与可视化

均值、中位数、众数数据集中趋势的度量方差、标准差、极差数据离散程度的度量偏态、峰态数据分布形态的度量频数分布表、直方图、箱线图数据表与数据图的呈现描述性统计分析

010204推断性统计分析假设检验的基本原理与步骤常见的假设检验方法：t检验、z检验、卡方检验、F检验置信区间的构建与解释效应量的计算与解释：相关系数、回归系数、决定系数03

Matplotlib、Seaborn、Plotly等常用数据可视化工具基本图表类型高级图表类型数据可视化原则与技巧折线