现在的数据分析工作和以前的数据分析是截然不同的，现在的数据分析所得到的数据是更加的精准、准确和大量的，也就是更加有针对性和数据量更大。为了能够对这些数据在一定时间内进行有效的分析就必须使用编程语言，而Python因为代码编写快速和泛用性强等特点是非常适合做数据分析的。
Python在数据分析方面可以很简单的就去调用各种已经写好的方法和算法，这是因为python在数据分析和数据处理方面都有许多的库可以去使用。例如numpy和pandas库可以对很多不同格式的数据进行处理，而matplotlib和pillow库可以将数据转为建模或者是图形。
还有一个最大的特点就是Python是非常容易入门和学习的，很多数据分析岗位的工作人员原本就是做这个本职工作的。使用Python去做数据分析的原因就是能够减轻自己的重复工作，并且还可以提高工作效率。

大学生、在职提升、转行或待业人员

面授/网课、周一到周五8-17点开课

朝九晚九全程跟班答疑、一对一督学、定期直播串讲、五分钟内有问必答、出勤率和进度监督、作业与测试

熟练使用Linux系统；
熟练使用Mysql、MongoDB等数据库；
熟练使用python语言进行开发、网络数据获取；
熟悉web框架、前端开发技能；
能独立完成一个项目的开发。

"01章Linux系统入门
01-01Linux简介及安装
01-02Linux系统基础
01-03Shell教程
02章Python编程基础
02-01Python入门与安装
02-02Python语法入门
02-03基本数据类型
02-04控制语句
02-05错误和异常
02-06常用内置函数
02-07函数创建与使用
02-08Python高级特性
02-09Python模块
02-10Python IO操作
02-11日期与时间
02-12Python连接数据库
03章Python开发基础
03-01面向对象概述
03-02封装
03-03多态
03-04Python开发环境搭建
03-05网络编程
03-06进04章Python文件管理与服务器操作
04-01管理目录与文件
04-02日志管理
04-03Python文件管理案例
04-04Python控制服务器
05章关系型数据库使用与管理
05-01数据库基础
05-02MySQL语法入门
05-03MySQL常用查询语句
05-04MySQL数据处理案例
05-05MySQL存储过程
05-06MySQL扩展
06章非关系型数据库使用与管理
06-01MongoDB
06-02Redis
07章前端基础
07-01HTML5
07-02CSS3
07-03JavaScrip
08章前端框架
08-01jQuery
08-02Bootstrap4
08-03工程化前段项目
08-04Vu09章前端项目实战
09-01个人博客项目
09-02电子商城项目
09-03后台管理项目
10章后端框架与项目实战
10-01Django框架入门
10-02Django开发
10-03开发实战(电商、论坛、博客）
11章Python网络爬虫
11-01网络爬虫基础
11-02URL的搜索策略
11-03http基本原理与网页基础
11-04 网络爬虫应用入门
11-05Urllib模块详解与开发实战
11-06post请求与登录实现
11-07requests模块详解
11-08scrapy框架
12章爬虫攻防
12-01反爬机制与高并发爬虫设计
12-02反爬机制与高并发爬虫设计
12-03爬虫加密与破解
13章爬虫实战
13-01爬虫基本练习
13-02电影信息抓取
13-03使用post请求对人脸图片进行标记
13-04抓取NBA制定赛季数据
13-05爬取爬虫职位详细信息
13-06使用selenium构建微博自动评论器
14章算法与人工智能
14-01数据结构与算法
14-02人工智能入门"