第一：Web開發(fā)。Web開發(fā)一直是Python重要的就業(yè)方向，Python作為Web開發(fā)的傳統(tǒng)三大解決方案之一，在IT行業(yè)內(nèi)有大量的Web開發(fā)項(xiàng)目在采用Python語言，所以目前IT行業(yè)內(nèi)有不少Python程序員在從事Web開發(fā)崗位。與Java和PHP相比較來說，采用Python進(jìn)行Web開發(fā)最大的特點(diǎn)是開發(fā)周期短，調(diào)整起來方便。
第二：大數(shù)據(jù)開發(fā)。Python真正開始受到廣泛關(guān)注的一個(gè)重要原因就是Python在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的廣泛使用，Python既可以做大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)，也可以做大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)運(yùn)維，所以Python語言是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的重要工具之一。與Web開發(fā)相比較而言，使用Python從事大數(shù)據(jù)開發(fā)需要學(xué)習(xí)更多的內(nèi)容，學(xué)習(xí)周期也要更長一些。
第三：人工智能開發(fā)。Python語言也是人工智能開發(fā)領(lǐng)域的重要工具，目前Python在機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。要想使用Python進(jìn)行人工智能領(lǐng)域的開發(fā)，需要具有扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，因?yàn)槿斯ぶ悄茴I(lǐng)域的開發(fā)重點(diǎn)就在于算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)上。

"熟練掌握數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最受歡迎的編程語言-Python
掌握使用Python和pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理
使用Python爬蟲獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
學(xué)會使用matplotlib、seaborn進(jìn)行初級可視化
學(xué)會使用Pyecharts進(jìn)行高級數(shù)據(jù)可視化
學(xué)會構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類、預(yù)測和聚類模型
使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析整體思路、針對業(yè)務(wù)做出模型最優(yōu)化選擇
善用機(jī)器學(xué)習(xí)解決用戶畫像、精準(zhǔn)營銷、風(fēng)險(xiǎn)管理等商業(yè)問題
使用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)操電商、金融、電信、醫(yī)藥行業(yè)真實(shí)項(xiàng)目案例"

"1章Python基礎(chǔ)
1-1準(zhǔn)備工作-Python開發(fā)環(huán)境配置
1-2Python標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型
1-3控制流語句
1-4異常和錯(cuò)誤（穿插在其他內(nèi)容中講）
1-5文件操作
2章Python進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)清洗
2-1Python標(biāo)準(zhǔn)庫簡介
2-2Numpy數(shù)組基礎(chǔ)
2-3Pandas對象基礎(chǔ)
3章python數(shù)據(jù)可視化（線上）
3-1繪圖思想的基本原理
3-2Python數(shù)據(jù)可視化包-Matplotlib介紹
3-3使用Python數(shù)據(jù)處理包Pandas做可視化
3-4Python數(shù)據(jù)可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制
3-5Python數(shù)據(jù)可視化包-Pyecharts介紹與圖形繪制
4章Python爬蟲（線上）
4-1網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)知識
4-2網(wǎng)絡(luò)請求及響應(yīng)-requests庫
4-3HTML文檔解析-BeautifulSoup庫
4-4常見反爬蟲機(jī)制及應(yīng)對
4-5網(wǎng)絡(luò)爬蟲 VS 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取
4-6實(shí)戰(zhàn)一：批量下載頭像
4-7實(shí)戰(zhàn)二：抓取豆瓣書籍簡介
4-8實(shí)戰(zhàn)三：模擬瀏覽器selenium抓取電商商品信息及評論

5章Python數(shù)據(jù)清洗高級操作及案例實(shí)戰(zhàn)
5-1數(shù)據(jù)的獲取與存儲
5-2數(shù)據(jù)探索
5-3數(shù)據(jù)清洗思維
5-4數(shù)據(jù)清洗實(shí)戰(zhàn)案例一：泰坦尼克幸存者數(shù)據(jù)清洗（根據(jù)實(shí)際上課情況調(diào)整數(shù)據(jù)集）
5-5數(shù)據(jù)清洗實(shí)戰(zhàn)案例二：USDA食品數(shù)據(jù)清洗（根據(jù)實(shí)際上課情況調(diào)整數(shù)據(jù)集）
6章Python編程考試（線上）
6-1Python基礎(chǔ)部分
6-2Python數(shù)據(jù)清洗的實(shí)現(xiàn)
7章機(jī)器學(xué)習(xí)算法
7-1準(zhǔn)備工作：開發(fā)環(huán)境配置（以文檔的形式給出）
7-2機(jī)器學(xué)習(xí)入門介紹：
7-3scikit-learn入門：Scikit-Learn庫簡介
7-4KNN-最近鄰分類算法：原理、實(shí)現(xiàn)
7-5決策樹算法：原理、實(shí)現(xiàn)、相關(guān)技術(shù)應(yīng)用及實(shí)例
7-6隨機(jī)森林算法：原理、實(shí)現(xiàn)及相關(guān)技術(shù)應(yīng)用：以乳腺癌預(yù)測為例
7-7K-Means聚類算法：原理、實(shí)現(xiàn)及簇選擇與矢量化應(yīng)用
7-8關(guān)聯(lián)規(guī)則算法：原理、實(shí)現(xiàn)
7-9線性回歸
7-10邏輯回歸
7-11SVM支持向量機(jī)
7-12分類模型的評估指標(biāo)（續(xù)）
7-13樸素貝葉斯算法
8章電商案例
8-1分析目標(biāo)：
8-2基于國外大型電商用戶購買信息數(shù)據(jù)的客戶購買預(yù)測模型構(gòu)建流程：
9章金融案例
9-1分析目標(biāo):
9-2基于大型金融公司的客戶貸款信息，構(gòu)建用戶信用評分卡模型的建模步驟："