1、市场需求增长：Python在数据科学、人工智能、机器学习、Web开发等领域的应用越来越广泛。随着大数据和人工智能技术的快速发展，对Python的需求也在不断增长。
2、简洁易学：Python语法简洁、易读易学，使得它成为初学者和非专业开发人员的首选语言。许多学校和教育机构也将Python作为编程教学的入门语言。
3、强大的生态系统：Python拥有丰富的第三方库和工具，如NumPy、Pandas、TensorFlow、Django等，这些库和工具使得Python在数据处理、科学计算、Web开发等方面具有强大的能力。
4、开发效率高：Python具有高效的开发速度和灵活性，可以快速构建原型和实现功能。这使得Python在敏捷开发和快速迭代的项目中得到广泛应用。
5、社区支持强大：Python拥有庞大的开发者社区，社区成员积极贡献代码、解决问题，并提供丰富的教程和文档。这使得Python开发者能够快速获取帮助和支持。
6、跨平台性：Python可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux、Mac等。这使得Python成为跨平台开发的理想选择。

"1章Python基础
1-1准备工作-Python开发环境配置
1-2Python标准数据类型
1-3控制流语句
1-4异常和错误（穿插在其他内容中讲）
1-5文件操作
2章Python进行数据整理和数据清洗
2-1Python标准库简介
2-2Numpy数组基础
2-3Pandas对象基础
3章python数据可视化（线上）
3-1绘图思想的基本原理
3-2Python数据可视化包-Matplotlib介绍
3-3使用Python数据处理包Pandas做可视化
3-4Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制
3-5Python数据可视化包-Pyecharts介绍与图形绘制
4章Python爬虫（线上）
4-1网络爬虫基础知识
4-2网络请求及响应-requests库
4-3HTML文档解析-BeautifulSoup库
4-4常见反爬虫机制及应对
4-5网络爬虫 VS 网络数据抓取
4-6实战一：批量下载头像
4-7实战二：抓取豆瓣书籍简介
4-8实战三：模拟浏览器selenium抓取电商商品信息及评论

5章Python数据清洗高级操作及案例实战
5-1数据的获取与存储
5-2数据探索
5-3数据清洗思维
5-4数据清洗实战案例一：泰坦尼克幸存者数据清洗（根据实际上课情况调整数据集）
5-5数据清洗实战案例二：USDA食品数据清洗（根据实际上课情况调整数据集）
6章Python编程考试（线上）
6-1Python基础部分
6-2Python数据清洗的实现
7章机器学习算法
7-1准备工作：开发环境配置（以文档的形式给出）
7-2机器学习入门介绍：
7-3scikit-learn入门：Scikit-Learn库简介
7-4KNN-最近邻分类算法：原理、实现
7-5决策树算法：原理、实现、相关技术应用及实例
7-6随机森林算法：原理、实现及相关技术应用：以乳腺癌预测为例
7-7K-Means聚类算法：原理、实现及簇选择与矢量化应用
7-8关联规则算法：原理、实现
7-9线性回归
7-10逻辑回归
7-11SVM支持向量机
7-12分类模型的评估指标（续）
7-13朴素贝叶斯算法
8章电商案例
8-1分析目标：
8-2基于国外大型电商用户购买信息数据的客户购买预测模型构建流程：
9章金融案例
9-1分析目标:
9-2基于大型金融公司的客户贷款信息，构建用户信用评分卡模型的建模步骤："