课程简介
Python是软件工程，计算机专业学生进行数据分析所需要掌握的基础性语言。本课程以对python相关数据分析工具包的讲解为主，并提供丰富实例，培养学生语言数据分析理解和应用实践能力。
本课程以python中用于数据分析的两个模块NumPy和Pandas为主，针对数据分析的主要过程：数据加载与存储，数据清洗和准备，数据规整进行了讲解，同时对数据分析工作的一些重要环节——数据可视化，分组运算以及重要的结构化数据形式——时间序列的处理进行了讲解。
本课程的主要优势为：
1. 教师长期从事大数据领域的相关研究和教学工作，并且和产业界联系非常紧密，利于传授给学生最前端的相关知识。
2. 课程注重实践教学，提供大量案例进行详细讲解。
课程大纲
第一章 Python大数据分析概述
1.1 Python大数据分析概述1
1.2Python大数据分析概述2
1.3 Python大数据分析概述3
1.4 Python大数据分析概述4
1.5 Python大数据分析概述5
1.6 Python大数据分析概述6
第二章 Numpy介绍
2.1 Numpy介绍1
2.2 Numpy介绍2
2.3 Numpy介绍3
2.4 Numpy介绍4
2.5 Numpy介绍5
2.6 Numpy介绍6
2.7 Numpy介绍7
2.8 Numpy介绍8
2.9 Numpy介绍9
第三章 Pandas介绍
3.1 Pandas介绍1
3.2 Pandas介绍2
3.3. Pandas介绍3
3.4 Pandas介绍4
3.5 Pandas介绍5
3.6 Pandas介绍6
3.7 Pandas介绍6
第四章 数据的加载和存储
4.1 数据加载和存储01
4.2 数据加载和存储02
4.3 数据加载和存储03
4.4 数据加载和存储04
4.5 数据加载和存储05
第五章 数据清洗和准备
5.1 数据清洗和准备01
5.2 数据清洗和准备02
5.3 数据清洗和准备03
5.4 数据清洗和准备04
5.5 数据清洗和准备05
5.6 数据清洗和准备06
5.7 数据清洗和准备07
5.8 数据清洗和准备08
5.9 数据清洗和准备09
5.10 数据清洗和准备10
5.11 数据清洗和准备11
第六章 数据规整：聚合、合并和重聚
6.1 数据规整：聚合、合并和重聚01
6.2 数据规整：聚合、合并和重聚02
6.3 数据规整：聚合、合并和重聚03
6.4 数据规整：聚合、合并和重聚04
6.5 数据规整：聚合、合并和重聚05
6.6 数据规整：聚合、合并和重聚06
6.7 数据规整：聚合、合并和重聚07
6.8 数据规整：聚合、合并和重聚08
第七章 数据可视化
7.1 数据可视化01
7.2 数据可视化02
7.3 数据可视化03
7.4 数据可视化04
7.5 数据可视化05
7.6 数据可视化06
第八章 数据的聚合与分组运算
8.1 数据的聚合与分组运算01
8.2 数据的聚合与分组运算02
8.3 数据的聚合与分组运算03
8.4 数据的聚合与分组运算04
8.5 数据的聚合与分组运算05
8.6 数据的聚合与分组运算06
第九章 时间序列
9.1 时间序列01
9.2 时间序列02
9.3 时间序列03
9.4 时间序列04
9.5 时间序列05
9.6 时间序列06
9.7 时间序列07
9.8 时间序列08
9.9 时间序列09
9.10 时间序列10
1.1 Python大数据分析概述1
1.2Python大数据分析概述2
1.3 Python大数据分析概述3
1.4 Python大数据分析概述4
1.5 Python大数据分析概述5
1.6 Python大数据分析概述6
第二章 Numpy介绍
2.1 Numpy介绍1
2.2 Numpy介绍2
2.3 Numpy介绍3
2.4 Numpy介绍4
2.5 Numpy介绍5
2.6 Numpy介绍6
2.7 Numpy介绍7
2.8 Numpy介绍8
2.9 Numpy介绍9
第三章 Pandas介绍
3.1 Pandas介绍1
3.2 Pandas介绍2
3.3. Pandas介绍3
3.4 Pandas介绍4
3.5 Pandas介绍5
3.6 Pandas介绍6
3.7 Pandas介绍6
第四章 数据的加载和存储
4.1 数据加载和存储01
4.2 数据加载和存储02
4.3 数据加载和存储03
4.4 数据加载和存储04
4.5 数据加载和存储05
第五章 数据清洗和准备
5.1 数据清洗和准备01
5.2 数据清洗和准备02
5.3 数据清洗和准备03
5.4 数据清洗和准备04
5.5 数据清洗和准备05
5.6 数据清洗和准备06
5.7 数据清洗和准备07
5.8 数据清洗和准备08
5.9 数据清洗和准备09
5.10 数据清洗和准备10
5.11 数据清洗和准备11
第六章 数据规整：聚合、合并和重聚
6.1 数据规整：聚合、合并和重聚01
6.2 数据规整：聚合、合并和重聚02
6.3 数据规整：聚合、合并和重聚03
6.4 数据规整：聚合、合并和重聚04
6.5 数据规整：聚合、合并和重聚05
6.6 数据规整：聚合、合并和重聚06
6.7 数据规整：聚合、合并和重聚07
6.8 数据规整：聚合、合并和重聚08
第七章 数据可视化
7.1 数据可视化01
7.2 数据可视化02
7.3 数据可视化03
7.4 数据可视化04
7.5 数据可视化05
7.6 数据可视化06
第八章 数据的聚合与分组运算
8.1 数据的聚合与分组运算01
8.2 数据的聚合与分组运算02
8.3 数据的聚合与分组运算03
8.4 数据的聚合与分组运算04
8.5 数据的聚合与分组运算05
8.6 数据的聚合与分组运算06
第九章 时间序列
9.1 时间序列01
9.2 时间序列02
9.3 时间序列03
9.4 时间序列04
9.5 时间序列05
9.6 时间序列06
9.7 时间序列07
9.8 时间序列08
9.9 时间序列09
9.10 时间序列10