熟練掌握數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最受歡迎的編程語言-Python，包括Python編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)與面試題集訓(xùn)等課模塊等。
掌握使用Python和pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。
學(xué)會使用matplotlib、seaborn進(jìn)行初級可視化。
Python數(shù)據(jù)分析綜合案例。

1章Python入門與安裝
2章Python語法入門
3章基本數(shù)據(jù)類型
4章控制語句
5章錯誤和異常
6章常用內(nèi)置函數(shù)
7章函數(shù)創(chuàng)建與使用
8章Python高級特性
9章Python模塊
10章Python I0操作
11章類和面向?qū)ο?br />12章Python連接數(shù)據(jù)庫
13章Pandas入門
14章Pandas基本數(shù)據(jù)處理方法
15章Pandas聚合與分組
16章Python數(shù)據(jù)可視化入門
17章matplotlib繪圖高級參數(shù)
18章高級繪圖工具
19章Python數(shù)據(jù)分析綜合案例
20章面試題集訓(xùn)

一、自動化測試
只要是和自動化有關(guān)系的，Python這門語言都可以發(fā)揮出巨大的優(yōu)勢，目前做自動化測試的大部分工作者，都需要學(xué)習(xí)Python幫助提高測試效率。做自動化測試的人都明白，會不會Python是兩回事。
二、數(shù)據(jù)分析
除此之外，做數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)在也是需要學(xué)習(xí)Python的，Python可以更快地提升對數(shù)據(jù)抓取的精準(zhǔn)程度和速度，這對于做數(shù)據(jù)分析的人來說再好不過了。若是你還在用表格的階段，可以嘗試提升一下自己了。
三、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維
還有就是：根據(jù)了解，現(xiàn)在好像沒有太多的運(yùn)維工作者不需求Python，只要還有一點(diǎn)上進(jìn)心的，想著未來今后的發(fā)展，他們根本都在努力學(xué)習(xí)Python，運(yùn)維今后不要再問為什么要學(xué)習(xí)Python了，沒有為什么。
四、網(wǎng)站開發(fā)
最好還有Pythonweb方向，一個最大的發(fā)展方向。Python用途非常廣，只要你技術(shù)學(xué)好。