Python与Pandas数据科学实战课程介绍
学习如何使用Python和Pandas完成数据收集、清洗、探索与全流程分析，适配数据科学项目与机器学习建模场景。
你将会学到的内容
- 在落地机器学习算法前，吃透Python数据科学全套核心基础工具
- 依靠清晰的分析目标、适配技术与数据源规划，划定完整数据科学项目边界
- 借助Pandas实现平面文件、Excel表格、SQL数据库数据表的导入与导出操作
- 完成标准化数据清洗：转换数据类型、修复各类数据异常、新建衍生分析字段
- 运用排序、筛选、分组、可视化手段开展探索性数据分析（EDA），挖掘数据规律与业务洞察
- 执行数据表关联、数据聚合、特征工程操作，产出可直接供给机器学习模型的标准数据集
课程学习要求
- 工具：Jupyter Notebooks，软件免费可下载，课程内会同步讲解完整安装步骤
- 基础：具备Python、Pandas基础认知会更易上手，无相关基础也可从零学习
课程详细说明
本课程为实操导向型项目实战课，核心目标是带大家完整掌握Python数据科学核心工具与标准化工作流程。
课程开篇会整体讲解数据科学与机器学习行业基础概念，区分监督学习与无监督学习两大主流方向，梳理贯穿课程全程的数据科学标准工作流。
课程核心板块聚焦数据预处理与探索性数据分析两大关键环节，带你学习项目范围界定方法、多渠道数据源Pandas读取方案、各类脏数据清洗手段，以及筛选、分组、可视化等EDA分析实操技巧。
全程以流媒体平台Maven Music作为实战案例背景，你将化身该企业初级数据分析师，围绕平台客户流失业务难题，运用所学Python技能完成整套数据处理工作，输出可落地业务参考的数据洞察。
课程最后阶段会专项训练机器学习建模前的数据预处理工作，涵盖多表关联整合、数据粒度调整、业务特征构造等实用工程能力。
完整课程大纲
1. 数据科学入门
讲解数据科学行业基础，梳理必备前置技能，拆解数据科学完整工作流程全阶段。
2. 项目范围确定
讲解数据科学项目定界完整流程，包含业务问题拆解、解决方案构思、技术选型、量化目标设定。
3. 数据收集
使用Python将各类平面文件载入Pandas数据表，详解Excel、SQL数据库等主流数据源与文件格式读取方式。
4. 数据清洗
规范数据类型转换方法，定位并处理缺失值、重复数据、异常数值等常见数据问题，搭建自定义分析衍生列。
5. 探索性数据分析
通过排序、筛选、分组挖掘数据集内在规律，使用散点图、直方图等主流图表完成数据可视化呈现。
6. 中期实战项目
独立完成Rotten Tomatoes电影评分数据集的清洗、探索与可视化，阶段性检验课程所学技能。
7. 机器学习建模数据预处理
构建无缺失值、标准化数值格式数据表，自主搭建业务特征，产出适配模型训练的干净数据集。
8. 综合最终项目
结合课程全部知识点，针对Maven Music业务场景完成多套数据集的收集、清洗、探索与建模预处理全流程实战。
适合学习本课程的人群
- 希望掌握数据预处理、探索性数据分析标准方法与行业最佳实践的数据科学从业者
- 计划落地AI、机器学习模型，想要补齐前置数据处理核心能力的Python开发使用者
- 从事数据分析师、商业智能岗位，想要转型数据科学方向的职场从业者
- 希望系统学习全球热门开源编程语言Python的零基础爱好者
开启Python数据科学学习之路
如果你立志成为数据科学家，想要系统入门Python机器学习领域，这门实战课程将是你的优质选择。
祝你学习顺利，收获满满！