| 主講老師： | 郭振杰 |  |
| 課時(shí)安排： | 1天/6小時(shí) | |
| 學(xué)習(xí)費(fèi)用： | 面議 | |
| 課程預(yù)約： | 隋老師  (微信同號(hào)) |
|
| 課程簡(jiǎn)介： | 互聯(lián)網(wǎng)，作為全球性的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，自1969年誕生以來，已經(jīng)深刻改變了人類社會(huì)的方方面面。以下是關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)的200字描述： 互聯(lián)網(wǎng)，是連接全球計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的巨大網(wǎng)絡(luò)，通過通用協(xié)議將各種網(wǎng)絡(luò)串聯(lián)在一起。截至2024年，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶已超過10億，普及率居世界前列?；ヂ?lián)網(wǎng)具有傳遞性、自由性、實(shí)時(shí)性等特點(diǎn)，極大地促進(jìn)了信息傳播、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社交交流和文化傳承。電子商務(wù)、在線教育等新興產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，為人們提供了更加便捷、快速和多樣化的服務(wù)。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)也面臨著網(wǎng)絡(luò)安全、隱私保護(hù)等挑戰(zhàn)，需要不斷加強(qiáng)監(jiān)管和自律。 | |
| 內(nèi)訓(xùn)課程分類： | 綜合管理 | 人力資源 | 市場(chǎng)營(yíng)銷 | 財(cái)務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績(jī)效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊(duì)管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵(lì) | 生產(chǎn)管理 | 采購(gòu)物流 | 項(xiàng)目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢(shì)發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng) | 法律風(fēng)險(xiǎn) | 沙盤模擬 | 國(guó)企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險(xiǎn)培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國(guó)學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時(shí)間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長(zhǎng)培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) | | |
| 更新時(shí)間： | 2024-06-12 13:19 |
【課程背景】
Python語言是當(dāng)前最火的語言之一，易于使用，學(xué)習(xí)曲線低。通過Python語言可以快速的進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析，并可以進(jìn)行多樣式的數(shù)據(jù)展示。本課程系統(tǒng)講述Python的數(shù)據(jù)分析和展示功能。通過本課程，可以初步掌握使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、圖形化輸出結(jié)果。
【課程收益】
培訓(xùn)完結(jié)后，學(xué)員能夠：
2 掌握Python常用數(shù)據(jù)分析方法
2 掌握Python進(jìn)行統(tǒng)計(jì)圖表輸出
【課程對(duì)象】具有Python基礎(chǔ)，希望學(xué)習(xí)Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析人員
【課程時(shí)長(zhǎng)】2-3天 (6小時(shí)/天）
【課程大綱】
單元 | 大綱 | 內(nèi)容 |
單元一 | NumPy 數(shù)組與數(shù)據(jù)運(yùn)算 | 1. NumPy介紹與安裝 2. NumPy數(shù)組對(duì)象與操作 3. NumPy矩陣操作 4. NumPy進(jìn)行統(tǒng)計(jì) 5. 跟隨練習(xí)：模擬進(jìn)行客戶統(tǒng)計(jì) |
單元二 | pandas數(shù)據(jù)分析 | 1. pandas介紹與安裝 2. pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與常用操作 3. pandas的數(shù)據(jù)運(yùn)算 4. pandas的函數(shù)應(yīng)用 5. pandas的數(shù)據(jù)讀取與寫入 6. pandas的數(shù)據(jù)方法 7. 跟隨練習(xí)：模擬進(jìn)行客戶統(tǒng)計(jì) |
單元三 | 數(shù)據(jù)可視化 | 1. Matplotlib介紹與安裝 2. Matplotlib配置 3. Matplotlib經(jīng)典圖形繪制 4. Matplotlib圖形調(diào)整及美化 5. 階段練習(xí)：將前述統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行展示 |
單元四 | 數(shù)據(jù)預(yù)處理 | 1. 數(shù)據(jù)清洗 2. 數(shù)據(jù)合并 3. 數(shù)據(jù)抽取 4. 數(shù)據(jù)規(guī)整 5. 階段練習(xí)：混雜的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行處理 |
|
|
|
|
|
|
|
|
京公網(wǎng)安備 11011502001314號(hào)