数据分析大纲
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《数据分析师（Python）》课程内容详细介绍
《数据分析师（Python）》分为 4 个专题，每个专题包括若干章节，每个章节下又包括
多个课时，视频课程合计超过 300 多节，每节视频课程 10—20 分钟。报名课程后，赠送每
个学员 12 小时基础课程。详细课程内容如下：
基础课程部分
掌握数据思维，精通 Python 编程
01 数据思维导论：如何从数据中挖掘价值？
02 基础语言入门：从零开始学习 Python
Python 数据分析专题 1.5 个月
学习做数据清洗，掌握数据统计方法，提升数据可视化能力，强化数据分析技能，用
Python 代替 excel/sql
03 重点工具掌握：数据解析核心技巧
04 数据分析方法：统计分析能力强化
05 数据表达逻辑：结果输出及内容美化
06 数据分析项目实战
07 数据分析企业实战
数据爬虫专题 1 个月
了解 Html/Javascript，读懂网页结构，掌握网络资源访问方法及数据解析技巧，完成
爬虫数据库构建，处理反爬问题
08 Python 数据爬虫技巧
09 数据爬虫项目实战
10 数据爬虫企业实战
机器学习算法专题 1 个月
剖析数据特征工程痛点，围绕回归及分类问题讲解机器学习算法，平滑过渡到高级数据
分析师
11 Python 机器学习算法
13 数据挖掘企业实战
Kaggle 经典案例专题 0.5 个月
强化机器学习算法能力，打通思路，实践并复现 Kaggle 经典案例，提升 Kaggle 竞赛
能力
12 Kaggle 算法实战
01 数据思维导论：如何从数据中挖掘价值？
本章节作为数据分析师微专业的开篇导论，将会以数据思路拓展为主，讲解“城市数据
团” 在数据媒体、产品算法、数据咨询研究中的经典案例，让学员了解数据能做什么，以
及构建对数据分析和数据挖掘的基本概念，补充完善一个系统技术方法论的认知。
同时会指导大家完成课程的前期准备工作，包括 python 环境设置、相关软件安装等。
章节
课程
知识点
课程须知：课程服务和软件下载
（重要！必看！）
软件安装及资料准备（重要！必看！）
为什么选择 Python 及版本选择
Python 安装及环境配置
Anaconda 及 JupyterNotebook 相关
介绍
数据能做什么？
优秀数据分析师的三个特点
城市数据研究经典案例
数据的多种玩法
数据研究对个人和社会的影响
避免对数据可视化的误解
认清基本图表对可视化的作用
数据可视化案例
软件技术和可视化的关系
机器学习是什么
机器学习可以做什么？
机器学习是以什么样的形式存在？
机器学习的实现逻辑
用数据改变未来
如何成为一个数据分析师
数据分析研究的技术方法体系
如何培养数据的敏感性
02 基础语言入门：从零开始学习 Python
本章节作为《数据分析师微专业》的第二部分，是一个实操训练的课程，主要介绍了
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