课程大纲： 第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础 (2课时) 1. 课程介绍 2. Python语言基础及Python 3.x新特性 3. 使用NumPy和SciPy进行科学计算 4. 数据分析建模理论基础 a. 数据分析建模过程 b. 常用的数据分析建模工具 5. 实战案例：科技工作者心理健康数据分析(Mental Health in Tech Survey) 第二课 数据采集与操作 (2课时) 1. 本地数据的采集与操作 a. 常用格式的本地数据读写 b. Python的数据库基本操作 2. 网络数据的获取与表示 a. BeautifulSoup解析网页 b. 爬虫框架Scrapy基础 3. 回归分析-- Logistic回归 4. 实战案例：获取国内城市空气质量指数数据 第三课 数据分析工具Pandas (2-3课时) 1. Pandas的数据结构 2. Pandas的数据操作 a. 数据的导入、导出 b. 数据的过滤筛选 c. 索引及多重索引 3. Pandas统计计算和描述 4. 数据的分组与聚合 5. 数据清洗、合并、转化和重构 6. 聚类模型 -- K-Means 7. 实战案例：全球食品数据分析(World Food Facts) 第四课 数据可视化 (2课时) 1. Matplotlib绘图 2. Pandas绘图 3. Seaborn绘图 4. 交互式数据可视化 -- Bokeh绘图 5. 实战案例：世界高峰数据可视化 (World's Highest Mountains) 第五课 时间序列数据分析 (2课时) 1. Python的日期和时间处理及操作 2. Pandas的时间序列数据处理及操作 3. 时间数据重采样 4. 时间序列数据统计 -- 滑动窗口 5. 时序模型 -- ARIMA 6. 实战案例：股票数据分析 第六课 文本数据分析 (2课时) 1. Python文本分析工具NLTK 2. 分词 3. 情感分析 4. 文本分类 5. 分类与预测模型 -- 朴素贝叶斯 6. 实战案例：微博情感分析 第七课 图像数据处理及分析 (2课时) 1. 基本的图像操作和处理 2. 常用的图像特征描述 3. 分类与预测模型 -- 人工神经网络 4. 实战案例：电影口碑与海报图像的相关性分析 第八课 机器学习基础及机器学习库scikit-learn (2课时) 1. 机器学习基础 2. Python机器学习库scikit-learn 3. 特征降维 -- 主成分分析 4. 实战案例：识别Twitter用户性别 (Twitter User Gender Classification) 第九课 项目实战：通过移动设备行为数据预测使用者的性别和年龄(2课时) 1. 交叉验证及参数调整 2. 特征选择 3. 项目实操 4. 课程总结