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IT行业是什么？

IT行业有哪些岗位？
IT行业发展怎么样？

热门专业怎么选？

数据分析

需求缺口巨大的新领域

为什么要学习数据分析？

互联网大数据时代
企业营销必不可少稀缺人才

新兴数据领域

岗位缺口巨大

行业覆盖面广

发展方向多元化

万千优势加持

薪资远超其他行业

数据分析课程大纲

→******阶段

→第二阶段

→第三阶段

→第四阶段

→第五阶段

基础

教学目标

掌握python基础语法，理解面向对象编程的思想，能够熟练使用面向对象的编程思想分析问题和解决简单问题。掌握文件操作的基本理论，能够利用文件操作库进行文件操作。了解python中的多线程、多进程以及协程的概念。熟悉网络编程技术socket.

课程内容

　　python基础　　python概述，环境搭建，helloworld,注释，数据类型简介，整型，浮点型，布尔型　　分支语句，循环语句　　控制语句习题讲解练习　　字符串，元组，相关练习　　列表，字典，集合，相关练习　　函数：函数结构，参数，返回值　　高级函数：闭包，装饰器
　　python高级　　面向对象：类，构造函数　　面向对象三大特性，面向对象练习　　异常，模块　　文件操作　　进程，线程，协程　　进程+线程+协程相关案例练习　　网络编程

数据分析

教学目标

掌握前端基础，能够从前端代码中获取到有用信息，掌握python数据采集中urllib+xpath方法和分布式爬虫方法，了解数据分析概述，掌握数据分析工具，通过实战加强对工具的使用能力

课程内容

　　前端　　html，css 　　javascript(一) 　　javascript(二) 　　jquery,简单后台管理页面
　　数据采集　　数据采集概述，urllib实现简单爬虫+xpath实现简单解析　　数据采集技巧，urllib+xpath采集赶集网租房信息(含图片) 　　反爬技术，requests模块实现简单爬虫+Beautifulsoup实现简单解析　　requests+Beautifulsoup采集数据案例　　scrapy环境搭建，原理讲解，简单实现　　scrapy数据采集案例　　scrapy各模块详解　　数据存储(txt,csv,json) 　　scrapy-redis分布式
　　数据分析基础　　数据分析概述,矩阵相关内容　　科学计算库numpy(一) 　　科学计算库numpy(二) 　　数据分析工具pandas(一) 　　数据分析工具pandas(二) 　　数据分析工具pandas(三) 　　数据可视化matplotlib(一) 　　数据可视化matplotlib(二) 　　案例：金融数据分析，影评数据分析，租房数据分析等　　案例：金融数据分析，影评数据分析，租房数据分析等

web前端

教学目标

本阶段需要掌握Python Web开发的Flask框架和Django框架以及Web所必须的数据库知识，通过所学的Web基本知识，完成一个购物平台的搭建，并搭建在云服务器上

课程内容

　　mysql 　　数据库简介，mysql安装，ddl,dml,dcl简介　　sql详解　　sql练习　　数据库设计，sql优化　　pymysql
　　Django 　　Django简介，框架搭建，时间简单页面交互，配置信息　　编写Url规则，视图，模板，静态文件　　模板与数据库　　表单与模型，Admin后台系统　　Auth认证系统，缓存　　案例：购物平台(redis,mq,celery)
　　Flask 　　Flask应用　　Flask应用

数据挖掘

教学目标

在本阶段的学习中，要求学生掌握数据挖掘所需知识，了解python底层代码，掌握机器学习领域知识

课程内容

　　数据挖掘　　数学基础　　机器学习简介　　线性回归　　逻辑回归　　决策树　　随机森林与集成学习　　K近邻　　朴素贝叶斯　　聚类　　数据探索　　数据预处理　　数据挖掘实例　　深度学习概述　　人工神经网络　　卷积神经网络　　循环神经网络　　tensorflow理论与应用　　keras理论与项目

******复习

教学目标

在本阶段学习中，主要就是对之前所学知识进行复习，补充数据结构知识，针对第四章的学习增加了40课时左右的算法练习，了解python内存模型及垃圾回收机制，带领学生完成面试题的练习

课程内容

　　数据结构　　链表　　栈与队列　　树(二叉树，搜索树，平衡树，红黑树，B树，B+树) 　　树(二叉树，搜索树，平衡树，红黑树，B树，B+树) 　　哈希　　图
　　虚拟机　　内存模型　　垃圾回收
　　算法　　算法(一) 　　算法(二) 　　算法(三)
　　面试题　　面试题　　面试题　　面试题　　面试题

适合人群