2017年最新从Python编程基础到数据分析应用实战视频教程全套 56课
课程介绍:这是一套为从事Python数据分析师量身定做的一套入门级课程。虽然用的是Python2.7但从python基础语法到pandas、NumPy等扩展完全按照Python数据分析方向的流程梳理，2.7的框架体系非常完善稳定，也是纯手把手开发demo，对于像掌握Python数据分析来说可以快速的上手。
课程目录:
第一章Python基础
1.1、Python入门
1.2、数据类型
1.3、数据类型——字符串
1.4、输入输出
1.5、综合数据类型之列表（1）
1.6、综合数据类型之列表（2）
1.7、综合数据类型之元祖+字典
1.8、综合数据类型之字典方法+序列化
第二章Python控制语句与函数
2.1、分支结构
2.2、循环结构练习题
2.3、练习题第二波
2.4、练习题第三波+函数
2.5、函数练习+基础算法
2.6、算法练习
2.7、异常
第三章Lambda表达式、装饰器和Python模块化开发
3.1、匿名函数1
3.2、匿名函数2
3.3、函数装饰器讲解
3.4、模块化开发
3.5、sys和os
3.6、IO操作
3.7、模块——时间
3.8、模块之数学运算
第四章Python类与对象
4.1、类的定义
4.2、数据属性
4.3、数据封装
4.4、命名空间和作用域
4.5、继承1
4.6、继承2
第五章Python数据库操作+正则表达式
5.1、数据库操作
5.2、正则表达式
5.3、正则表达式练习
第六章Python数据分析
6.1、Anconda安装
6.2、JupyterNoteBook
6.3、Numpy介绍+ndarry
6.4、ndarry的shape属性巧算
6.5、NumPy中的数据类型
6.6、NumPy数据类型2
6.7、Numpy基本操作
6.8、索引和切片
6.9、索引和切片（2）
6.10、数组转制与轴兑换
6.11、通用函数
6.12、np.where函数
6.13、np.unique函数
6.14、数组数据文件读取
6.15、Pandas介绍
6.16、Series6.17、索引对象
6.18、DataFrame
6.19、Pandas常用操作（1）
6.20、Pandas常用操作（2）
6.21、缺失值处理
6.22、pandas制图
6.23、Matplotlib（1）
6.24、Matplotlib（2）
6.25、Matplotlib中文输出解决
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