Python核心语法：16课时方案

• 环境搭建、首个程序及VSCode或PyCharm配置。
• 变量、整数浮点布尔字符串、运算符，连接字符串拼接、切片和格式化。
• 列表、元组、字典、集合及列表和字典推导。
• 条件判断、逻辑运算、while与for循环，以及break和continue。
• 函数定义与位置、默认、关键字参数，返回值、作用域和嵌套函数。
• lambda、map、filter和sorted等进一步函数应用。
• 异常处理，TXT、CSV和JSON文件读写。
• 模块包、自定义模块及datetime、random等标准库。
• 学生成绩管理小练习，连接列表、字典、文件存储及阶段复盘。

分析流程与NumPy：8课时方案

• 数据分析流程和工具链，使用列表与字典处理模拟脏数据。
• JSON和CSV解析。
• 数组创建、属性与类型，索引切片、变形及花式索引。
• 广播、数学函数、随机数与mean/std/sum等统计方法。
• 以数值数据及收益率数据样例连接数组分析练习。

Pandas处理与可视化

• Series和DataFrame，CSV、Excel与数据库的读写方向。
• head、info、describe及行列探索。
• loc、iloc和布尔索引，缺失值与重复值处理。
• apply、map、replace转换，groupby分组聚合。
• merge、concat和join多表合并。
• datetime、重采样和滑动窗口。
• Matplotlib折线、柱形和子图；Seaborn热力、分布及箱线图。
• 零售订单清洗与销售趋势可视化综合练习。

实战项目与分析报告

• 电商订单分析：消费频次与RFM模型的初步运用。
• 天气趋势分析：时间序列、可视化和报告表达。
• 第三个项目的课题和练习内容结合学习进展安排，连接查缺补漏。

班型与学习安排

北京面授小班，白天班为排课参考。课程按45节方案组织；Pandas、可视化和项目部分的阶段配时，以及整体学习周期、班期和费用详询。

常见选课问题

课程是否从编程基础开始？

学习内容从环境、变量、数据结构、判断循环与函数起步，再连接NumPy、Pandas和分析项目，可结合已有基础咨询具体起点。

课程咨询

了解北京Python数据分析实战营，可向新中华学习网说明学习基础、意向方向和方便上课的时间，或拨打 400-061-6586 咨询课程安排与费用。

温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。